Python Playwright实战 Python是一种广泛应用于数据科学、人工智能、网络开发和自动化测试等多个领域的编程语言。在这些应用中，网络爬虫是Python的一个重要应用场景，它可以帮助我们从互联网上抓取大量的数据信息。本文将通过一个实战案例，具体讲解如何使用Playwright库，实现异步爬取动态渲染网站的电影信息。 要了解Playwright是微软推出的一个自动化工具库，它可以支持包括Python在内的多种编程语言。Playwright的一个显著特点就是能够高效地处理JavaScript密集型的页面，特别是在处理现代的单页应用（SPA）时，显得非常得心应手。 Playwright之所以适合用于爬虫任务，是因为它能够模拟浏览器行为，绕过一些简单的反爬虫机制。它支持多种浏览器，如Chrome、Firefox、Edge等，因此可以应对各种不同的网页结构。Playwright的另一个优势是支持异步操作，这对于提高爬虫效率是十分重要的，特别是在面对需要动态加载数据的网站时。 在Python中使用Playwright，首先需要安装Playwright的Python包，可以通过pip进行安装。安装完成后，我们就可以开始编写爬虫脚本了。一个基本的Playwright爬虫通常包括以下几个步骤：页面初始化、导航到目标网址、等待特定的元素加载完成、获取信息、关闭页面。 在编写代码时，我们需要使用Playwright提供的API来进行页面操作。例如，我们可以通过await来实现异步等待某个元素加载完成；使用page.locator()方法来定位页面上的元素；使用text_content()来获取元素的文本内容。 对于动态渲染的网站，我们需要注意的是，网站内容常常是通过JavaScript在页面加载后动态生成的。传统的爬虫可能会直接抓取网页的HTML源码，并不能获取这些动态生成的内容。而使用Playwright，我们可以等待JavaScript执行完毕，获取到完整的动态内容后再进行数据提取。 值得一提的是，在爬虫实践过程中，我们应当注意遵守目标网站的爬虫政策和法律法规。合理地设置请求间隔，避免对服务器造成过大压力，并且尊重网站的robots.txt文件。 本教程为Python新手提供了一个实战案例，通过学习如何使用Playwright进行异步爬取动态渲染网站的电影信息，新手可以快速掌握Python爬虫的基础技能，并在实际项目中加以应用。

尝试Playwright 交互式可直接从浏览器运行示例

:performing_arts: 剧作家测试跑步者 Web应用程序的零配置跨浏览器端到端测试。 具有浏览器自动化，类似Jest的断言和对TypeScript的内置支持。 可以在预览中使用Playwright测试运行程序，并且可能会进行细微的更改。 我们欢迎您提供反馈意见以将其朝1.0迈进。 开始吧 安装 npm i -D @playwright/test 编写测试 创建foo.spec.ts来定义您的测试。 测试功能使用参数进行浏览器自动化。 import { it , expect } from "@playwright/test" ; it ( "is a basic test with the page" , async ( { page } ) => { await page . goto ( "https://playwright.dev/" ) ; const name = await pag

:performing_arts: NET的 | PlaywrightSharp是一个.Net库，可通过单个API自动执行 ， 和浏览器。 Playwright提供的自动化技术是绿色，功能强大，可靠且快速的。 。 Linux 苹果系统 视窗 Chrome90.0.4392.0 :white_heavy_check_mark: :white_heavy_check_mark: :white_heavy_check_mark: WebKit 14.0 :white_heavy_check_mark: :white_heavy_check_mark: :white_heavy_check_mark: Firefox 85.0b5 :white_heavy_check_mark: :white_heavy_check_mark: :white_heavy_check_mark: 所有平台上的所有浏览器均支持无头执行。 用法 using var playwright = await Playwright . CreateAsync (); await

是从官方文档录入下来的V1.15版本。

剧作家剧本 此存储库包含使用Playwright的场景的集合-深度链接书签，战术集成，RPA，UI Healthcheck，用户界面测试自动化，记录Web应用程序，自定义Web应用程序的客户端。 在隔离的Windows沙箱中运行 要在Windows上探索这些场景，您可以在Windows Sandbox中最轻松地工作（有关详细说明和分步图片，请参阅）。 快速说明 启动Windows沙箱。 以管理员身份打开命令行。 执行notepad script.ps1确认记事本应创建文件将此代码段粘贴到文件中： Invoke-[removed]New-Object System.Net.WebClient).DownloadString('https://get.scoop.sh') # Note: if you get an error you might need to change the

网络爬虫 该存储库包含Otus Data Engineer课程的最终工作的源代码。 该项目是专注于Web的爬网程序，可递归地爬网网站。 它包含3个部分： 提取程序是一个nodejs应用程序。 它从frontier RMQ队列中读取URL，在选定的浏览器中打开页面，并将其内容存储在htmls kafka主题（HTML）和screenshots minio bucket（PNG）中。 提取程序是flink作业。 它从htmls kafka主题中读取HTML文档，提取内部链接并将其推入frontier RMQ队列。 该服务还实现了使用MapState消除重复URL（DUE）的逻辑。 运行程序是运行爬网的python脚本。 如何启动搜寻 docker-compose build ; docker-compose up -d （等待〜20秒）; docker-compose run -v

Microsoft Playwright-Java API Microsoft有一个新的开源Web自动化工具Playwright。 它最近发布了对Java的支持。 以下是一些示例测试，它们演示了如何使用Playwright，包括创建Page Objects。