京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
来源:AirPython
作者:星安果
1. 前言
最近,微软开源了一款非常强大的 Python 自动化依赖库:playwright-python
它支持主流的浏览器,包含:Chrome、Firefox、Safari、Microsoft Edge 等,同时支持以无头模式、有头模式运行
playwright-python 提供了同步、异步的 API,可以结合 Pytest 测试框架使用,并且支持浏览器端的自动化脚本录制
在实战之前,我们只需要 2 步
第 1 步,安装 playwright-python 依赖库
# 安装依赖库
pip3 install playwright
第 2 步,安装主流的浏览器驱动
这样,会将 Chromeium、Firefox、Webkit 浏览器驱动下载到本地
# 安装浏览器驱动
python -m playwright install
3-1 录制脚本
我们先查看录制脚本的命令说明
其中
python -m playwright codegen 录制脚本--help 帮助文档-o 生成自动化脚本的目录--target 脚本语言,包含 JS 和 Python,分别对应值为:python 和 javascript-b 指定浏览器驱动
比如
# 我们通过下面命令打开 Chrome 浏览器开始录制脚本
# 指定生成语言为:Python(默认Python,可选)
# 保存的文件名:1.py(可选)
# 浏览器驱动:webkit(默认webkit,可选)
# 最后跟着要打开的目标网站(默认仅仅是打开浏览器,可选)
python -m playwright codegen --target python -o '1.py' -b webkit https://www.baidu.com
接着,在浏览器模拟搜索一次的操作,然后关闭浏览器
最后,自动化脚本会自动生成,保存到文件中
from playwright import sync_playwright
def run(playwright):
browser = playwright.webkit.launch(headless=False)
context = browser.newContext()
# Open new page
page = context.newPage()
# Go to https://www.baidu.com/
page.goto("https://www.baidu.com/")
# Fill input[name="wd"]
page.fill("input[name="wd"]", "AirPython")
# Press Enter
# with page.expect_navigation(url="https://www.baidu.com/s?ie=utf-8&f=8&rsv_bp=1&rsv_idx=1&tn=baidu&wd=AirPython&fenlei=256&rsv_pq=a1739d870005eec3&rsv_t=e640wwS33ra1Koivxvy1WyTxyknRwnllWiw4JBqIYd/KUN/WKpWLtL2b2+0&rqlang=cn&rsv_enter=1&rsv_dl=tb&rsv_sug3=21&rsv_sug1=18&rsv_sug7=100&rsv_sug2=0&rsv_btype=i&inputT=6199&rsv_sug4=6199"):
with page.expect_navigation():
page.press("input[name="wd"]", "Enter")
# Close page
page.close()
# ---------------------
context.close()
browser.close()
with sync_playwright() as playwright:
run(playwright)
3-2 同步
同步的关键字为:sync_playwright
比如,我们依次使用三个浏览器内核打开浏览器,然后百度一下,接着对在搜索界面截图,最后关闭浏览器
from time import sleep
from playwright import sync_playwright
# 注意:默认是无头模式
with sync_playwright() as p:
# 分别对应三个浏览器驱动
for browser_type in [p.chromium, p.firefox, p.webkit]:
# 指定为有头模式,方便查看
browser = browser_type.launch(headless=False)
page = browser.newPage()
page.goto('http://baidu.com')
# 执行一次搜索操作
page.fill("input[name="wd"]", "AirPython")
with page.expect_navigation():
page.press("input[name="wd"]", "Enter")
# 等待页面加载完全
page.waitForSelector("text=百度热榜")
# 截图
page.screenshot(path=f'example-{browser_type.name}.png')
# 休眠5s
sleep(5)
# 关闭浏览器
browser.close()
需要指出的是,playwright-python 内置的 API 基本上囊括常见的自动化操作
3-3 异步
异步步的关键字为:async_playwright
结合 asyncio,我们同时执行上面的操作
import asyncio
from playwright import async_playwright
# 异步执行
async def main():
async with async_playwright() as p:
for browser_type in [p.chromium, p.firefox, p.webkit]:
# 指定为有头模式,方便查看
browser = await browser_type.launch(headless=False)
page = await browser.newPage()
await page.goto('http://baidu.com')
# 执行一次搜索操作
await page.fill("input[name="wd"]", "AirPython")
await page.press("input[name="wd"]", "Enter")
# 等待页面加载完全
await page.waitForSelector("text=百度热榜")
# 截图
await page.screenshot(path=f'example-{browser_type.name}.png')
await browser.close()
asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())
事实上,Playwright 是一个跨语言的自动化框架,支持 Python、Java、JS 等
Playwright 相比传统的自动化框架 Selenium 来说,在 Context 上下文及 API 使用上,显得更简洁且强大!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14