nodriver

nodriver

高性能浏览器自动化库 无需WebDriver和Selenium依赖

nodriver是一个高性能浏览器自动化库,专注于Web抓取和自动化测试。该项目无需WebDriver和Selenium依赖,通过直接通信实现更强的反检测能力和性能提升。nodriver支持异步操作,提供简洁API和优化默认配置,同时保持高度灵活性。其特点包括快速启动、智能元素查找和cookie管理等,适用于快速原型开发和复杂自动化任务。

NODRIVER浏览器自动化网络爬虫Chrome异步Github开源项目

NODRIVER

点击此处查看文档

这个软件包提供了使用相对简单的接口进行下一代网页抓取和浏览器自动化的功能。

  • 这是 Undetected-Chromedriver Python 软件包的官方继任者。
  • 不再需要 webdriver,不再需要 selenium

直接通信提供了更好的抵抗网络应用防火墙(WAF)的能力,同时性能得到了巨大提升。 与 undetected-chromedriver 不同,这个模块是完全异步的。

这个软件包与其他已知软件包的不同之处在于,它针对大多数反机器人解决方案进行了优化,以保持不被检测。

另一个关注点是易用性和快速原型开发,所以大多数方法参数都有"最佳实践"默认值,使得很多功能都可以"开箱即用"。 只需 1 到 2 行代码,就可以启动并运行,提供最佳实践配置作为默认设置。

虽然易用性和便利性很重要,但也可以使用全套可用的 CDP 域、方法和事件来完全自定义所有内容。

一些特性

  • 一个速度极快的不可检测的 Chrome(类似)自动化库
  • 无需 chromedriver 二进制文件或 Selenium 依赖
  • 这意味着性能大幅提升和更少的检测!
  • 只需一行代码即可启动并运行*
  • 每次运行时使用新的配置文件,退出时自动清理
  • 将 cookie 保存到文件并从文件加载,避免重复繁琐的登录步骤
  • 智能元素查找,通过选择器或文本,包括 iframe 内容。 这也可以用作等待元素出现的条件,因为它会在 <timeout> 时间内重试直到找到元素。 使用 tab.find() 通过文本查找单个元素,接受 best_match 标志,不会 简单地返回第一个匹配项,而是通过最接近的文本长度匹配候选项。
  • 元素的描述性 __repr__,以 HTML 形式表示元素
  • 实用函数,用于将正在运行的 undetected_chromedriver.Chrome 实例 转换为 nodriver.Browser 实例并从那里继续
  • packed 用于最常用和最重要操作的辅助方法和实用函数

安装

由于它是 undetected-chromedriver 的一部分,安装方式如下:

pip install undetected-chromedriver

如果你不想安装 undetected-chromedriver,可以使用以下命令安装此软件包:

pip install nodriver

使用示例

这个项目的目标(就像 undetected-chromedriver 很久以前一样) 是保持简短和简单,以便你可以快速打开编辑器或交互式会话, 输入或粘贴几行代码就可以开始使用。

import asyncio import nodriver as uc async def main(): browser = await uc.start() page = await browser.get('https://www.nowsecure.nl') await page.save_screenshot() await page.get_content() await page.scroll_down(150) elems = await page.select_all('*[src]') for elem in elems: await elem.flash() page2 = await browser.get('https://twitter.com', new_tab=True) page3 = await browser.get('https://github.com/ultrafunkamsterdam/nodriver', new_window=True)
for p in (page, page2, page3): await p.bring_to_front() await p.scroll_down(200) await p # 等待事件处理完成 await p.reload() if p != page3: await p.close() if __name__ == '__main__': # 由于asyncio.run从未正常工作(对我来说) uc.loop().run_until_complete(main())

一个更具体的例子,可以在./example/文件夹中找到, 展示了一个创建Twitter账户的脚本

import random import string import logging logging.basicConfig(level=30) import nodriver as uc months = [ "january", "february", "march", "april", "may", "june", "july", "august", "september", "october", "november", "december", ] async def main(): driver = await uc.start() tab = await driver.get("https://twitter.com") # 等待文本出现而不是静态等待几秒钟 # 由于速度原因,这并不总是按预期工作。 print('寻找"创建账户"按钮') create_account = await tab.find("create account", best_match=True) print('"创建账户" => 点击') await create_account.click() print("寻找邮箱输入框") email = await tab.select("input[type=email]") # 有时不显示邮箱字段,因为要求输入电话号码 # 当这种情况发生时,找到写着"使用邮箱代替"的小字 if not email: use_mail_instead = await tab.find("use email instead") # 并点击它 await use_mail_instead.click() # 现在再次查找邮箱字段 email = await tab.select("input[type=email]") randstr = lambda k: "".join(random.choices(string.ascii_letters, k=k)) # 向邮箱字段发送键值 print('填写"邮箱"输入框') await email.send_keys("".join([randstr(8), "@", randstr(8), ".com"])) # 寻找姓名输入框 print("寻找姓名输入框") name = await tab.select("input[type=text]") # 再次发送随机文本 print('填写"姓名"输入框') await name.send_keys(randstr(8)) # 由于标签页上有3个选择字段,我们可以使用解包 # 来为每个字段赋值 print('一次性寻找"月"、"日"和"年"字段') sel_month, sel_day, sel_year = await tab.select_all("select") # await sel_month.focus() print('填写"月"输入框') await sel_month.send_keys(months[random.randint(0, 11)].title()) # await sel_day.focus() # 我不想bothered计算月份长度和闰年 print('填写"日"输入框') await sel_day.send_keys(str(random.randint(0, 28))) # await sel_year.focus() # 我不想bothered计算年龄限制 print('填写"年"输入框') await sel_year.send_keys(str(random.randint(1980, 2005))) await tab # 让我们也处理cookie提示 cookie_bar_accept = await tab.find("accept all", best_match=True) if cookie_bar_accept: await cookie_bar_accept.click() await tab.sleep(1) next_btn = await tab.find(text="next", best_match=True) # for btn in reversed(next_btns): await next_btn.mouse_click() print("睡眠2秒") await tab.sleep(2) # 直观地看到我们实际处于哪个部分 print('寻找"下一步"按钮') next_btn = await tab.find(text="next", best_match=True) print('点击"下一步"按钮') await next_btn.mouse_click() # 在继续之前等待某个按钮 await tab.select("[role=button]") print('寻找"注册"按钮') sign_up_btn = await tab.find("Sign up", best_match=True) # 我们需要第二个 print('点击"注册"按钮') await sign_up_btn.click() print('剩余的"实现"部分超出了范围') # 进一步的实现超出范围 await tab.sleep(10) driver.stop() # 通过邮件进行验证码验证 if __name__ == "__main__": # 由于asyncio.run从未成功运行(对我而言) # 我使用 uc.loop().run_until_complete(main())

编辑推荐精选

讯飞智文

讯飞智文

一键生成PPT和Word,让学习生活更轻松

讯飞智文是一个利用 AI 技术的项目,能够帮助用户生成 PPT 以及各类文档。无论是商业领域的市场分析报告、年度目标制定,还是学生群体的职业生涯规划、实习避坑指南,亦或是活动策划、旅游攻略等内容,它都能提供支持,帮助用户精准表达,轻松呈现各种信息。

AI办公办公工具AI工具讯飞智文AI在线生成PPTAI撰写助手多语种文档生成AI自动配图热门
讯飞星火

讯飞星火

深度推理能力全新升级,全面对标OpenAI o1

科大讯飞的星火大模型,支持语言理解、知识问答和文本创作等多功能,适用于多种文件和业务场景,提升办公和日常生活的效率。讯飞星火是一个提供丰富智能服务的平台,涵盖科技资讯、图像创作、写作辅助、编程解答、科研文献解读等功能,能为不同需求的用户提供便捷高效的帮助,助力用户轻松获取信息、解决问题,满足多样化使用场景。

热门AI开发模型训练AI工具讯飞星火大模型智能问答内容创作多语种支持智慧生活
Spark-TTS

Spark-TTS

一种基于大语言模型的高效单流解耦语音令牌文本到语音合成模型

Spark-TTS 是一个基于 PyTorch 的开源文本到语音合成项目,由多个知名机构联合参与。该项目提供了高效的 LLM(大语言模型)驱动的语音合成方案,支持语音克隆和语音创建功能,可通过命令行界面(CLI)和 Web UI 两种方式使用。用户可以根据需求调整语音的性别、音高、速度等参数,生成高质量的语音。该项目适用于多种场景,如有声读物制作、智能语音助手开发等。

Trae

Trae

字节跳动发布的AI编程神器IDE

Trae是一种自适应的集成开发环境(IDE),通过自动化和多元协作改变开发流程。利用Trae,团队能够更快速、精确地编写和部署代码,从而提高编程效率和项目交付速度。Trae具备上下文感知和代码自动完成功能,是提升开发效率的理想工具。

AI工具TraeAI IDE协作生产力转型热门
咔片PPT

咔片PPT

AI助力,做PPT更简单!

咔片是一款轻量化在线演示设计工具,借助 AI 技术,实现从内容生成到智能设计的一站式 PPT 制作服务。支持多种文档格式导入生成 PPT,提供海量模板、智能美化、素材替换等功能,适用于销售、教师、学生等各类人群,能高效制作出高品质 PPT,满足不同场景演示需求。

讯飞绘文

讯飞绘文

选题、配图、成文,一站式创作,让内容运营更高效

讯飞绘文,一个AI集成平台,支持写作、选题、配图、排版和发布。高效生成适用于各类媒体的定制内容,加速品牌传播,提升内容营销效果。

热门AI辅助写作AI工具讯飞绘文内容运营AI创作个性化文章多平台分发AI助手
材料星

材料星

专业的AI公文写作平台,公文写作神器

AI 材料星,专业的 AI 公文写作辅助平台,为体制内工作人员提供高效的公文写作解决方案。拥有海量公文文库、9 大核心 AI 功能,支持 30 + 文稿类型生成,助力快速完成领导讲话、工作总结、述职报告等材料,提升办公效率,是体制打工人的得力写作神器。

openai-agents-python

openai-agents-python

OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。

openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。

Hunyuan3D-2

Hunyuan3D-2

高分辨率纹理 3D 资产生成

Hunyuan3D-2 是腾讯开发的用于 3D 资产生成的强大工具,支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型,具备快速形状生成能力,可生成带纹理的高质量 3D 模型,适用于多个领域,为 3D 创作提供了高效解决方案。

3FS

3FS

一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。

3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目,涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作,如创建文件和目录、设置布局等,同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景,能够提高系统的性能和可靠性,是分布式存储领域的优质解决方案。

下拉加载更多