web自動化測試工具Pyppeteer有什么用

小編給大家分享一下web自動化測試工具Pyppeteer有什么用，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

01.Pyppeteer簡介

介紹Pyppeteer之前先說一下Puppeteer，Puppeteer是谷歌出品的一款基于Node.js開發的一款工具，主要是用來操縱Chrome瀏覽器的 API，通過Javascript代碼來操縱Chrome瀏覽器，完成數據爬取、Web程序自動測試等任務。

Pyppeteer其實是Puppeteer的Python版本，下面簡單介紹下Pyppeteer的兩大特點，chromium瀏覽器和asyncio框架：

1).chromium

Chromium是一款獨立的瀏覽器，是Google為發展自家的瀏覽器Google Chrome而開啟的計劃，相當于Chrome的實驗版，Chromium的穩定性不如Chrome但是功能更加豐富，而且更新速度很快，通常每隔數小時就有新的開發版本發布。

Pyppeteer的web自動化是基于chromium來實現的，由于chromium中某些特性的關系，Pyppeteer的安裝配置非常簡單，關于這一點稍后我們會詳細介紹。

2).asyncio

asyncio是Python的一個異步協程庫，自3.4版本引入的標準庫，直接內置了對異步IO的支持，號稱是Python最有野心的庫，官網上有非常詳細的介紹:

02.安裝與使用

1).極簡安裝

使用pip install pyppeteer命令就能完成pyppeteer庫的安裝，至于chromium瀏覽器，只需要一條pyppeteer-install命令就會自動下載對應的最新版本chromium瀏覽器到pyppeteer的默認位置。

如果不運行pyppeteer-install命令，在第一次使用pyppeteer的時候也會自動下載并安裝chromium瀏覽器，效果是一樣的。總的來說，pyppeteer比起selenium省去了driver配置的環節。

當然，出于某種原因，也可能會出現chromium自動安裝無法順利完成的情況，這時可以考慮手動安裝：首先，從下列網址中找到自己系統的對應版本，下載chromium壓縮包；

'linux': 'https://storage.googleapis.com/chromium-browser-snapshots/Linux_x64/575458/chrome-linux.zip'
'mac': 'https://storage.googleapis.com/chromium-browser-snapshots/Mac/575458/chrome-mac.zip'
'win32': 'https://storage.googleapis.com/chromium-browser-snapshots/Win/575458/chrome-win32.zip'
'win64': 'https://storage.googleapis.com/chromium-browser-snapshots/Win_x64/575458/chrome-win32.zip'

(左右滑動查看)

然后，將壓縮包放到pyppeteer的指定目錄下解壓縮，windows系統的默認目錄。其他系統下的默認目錄可以參照下面這幅圖：

2).使用

安裝完后就來試試效果。一起來看下面這段代碼，在main函數中，先是建立一個瀏覽器對象，然后打開新的標簽頁，訪問百度主頁，對當前頁面截圖并保存為“example.png”，最后關閉瀏覽器。前文也提到過，pyppeteer是基于asyncio構建的，所以在使用的時候需要用到async/await結構。

運行上面這段代碼會發現并沒有瀏覽器彈出運行，這是因為Pyppeteer默認使用的是無頭瀏覽器，如果想要瀏覽器顯示，需要在launch函數中設置參數“headless =False”，程序運行結束后在同一目錄下會出現截取到的網頁圖片：

03.實戰異步基金爬取

我們前面一直在說Pyppeteer是一款非常高效的web自動化測試工具，其本質原因是由于Pyppeteer是基于asyncio構建的，它的所有屬性和方法幾乎都是coroutine對象，因此在構建異步程序的時候非常方便，天生就支持異步運行。

下面就來對比順序執行和異步運行的效率究竟如何:

1).基金爬取

我們把天天基金網中的開放式基金凈值數據爬取作為本次的實驗任務，下面這張圖是一支基金的歷史凈值數據，這個頁面是js加載的，沒辦法通過requests直接獲取內容信息，因此可以考慮使用模擬瀏覽器操作的方式進行數據抓取。（事實上基金凈值數據的獲取是有API接口的，本次任務只是為了演示，不具備實用價值）

為了使效果更加明顯，我們此次爬取基金列表頁（下圖）前50支基金的近20個交易日的凈值數據。

2).順序執行

程序構建的基本思路是新建一個browser瀏覽器和一個頁面page，依次訪問每個基金的凈值數據頁面并爬取數據。核心代碼如下：

代碼中的get_data()函數用于凈值數據頁面解析和數據的轉化，get_all_codes()函數用于獲取全部開放式基金的基金代碼（共6000余個）。雖然程序也使用了async/await的結構，但是對多個基金的凈值數據獲取都是在callurl_and_getdata()函數中順序執行的，之所以這樣寫是因為pyppeteer中的方法都是coroutine對象，必須以這種形式構建程序。

為了排除打開瀏覽器的耗時干擾，我們僅統計訪問頁面和數據抓取的用時，其結果為：12.08秒。

3).異步執行

下面我們把程序改造一下，功能函數都不變，主要是把對fundlist的循環運行改裝成async的task對象。核心代碼如下：

耗時的統計區間仍然從瀏覽器打開后開始計算，其運行用時為：2.18秒，相比順序執行要快了6倍。可以想象，如果需要爬取的工作量比較大，順序執行需要10個小時的話，異步執行可能只需要不到2個小時，優化效果可謂非常明顯了。

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