不仅仅可以用来做爬虫，Puppeteer 还可以干这个！

Python 自动化测试工具大家可能知道 Pyppeteer，其实它就是 Puppeteer 的 Python 版本的实现，二者功能类似。但其实 Puppeteer 和 Pyppeteer 不仅仅可以用来做爬虫，还能干很多其他的事情，今天就来介绍用 Puppeteer 搞的一个骚操作——自动发文。

阅读本文大概需要 6 分钟。

前言

自动化测试对于软件开发来说是一个很重要也很方便的东西，但是自动化测试工具除了能用来做测试以外，还能被用来做一些模拟人类操作的事情，所以一些 E2E 自动化测试工具（例如：Selenium、Puppeteer、Appium）因为其强大的模拟功能，经常还被爬虫工程师们用来抓取数据。

网上有很多将自动化测试工具作为爬虫的抓取教程，不过仅仅都限于如何获取数据，而我们知道这些基于浏览器的解决方案都有较大的性能开销，而且效率不高，并不是爬虫的最佳选择。

本篇文章将介绍自动化测试工具的另一种用法，也就是用来自动化一些人工操作。我们使用的工具是谷歌开发并开源的测试框架 Puppeteer ，它会操作 Chromium （谷歌开发的开源浏览器）来完成自动化。我们将一步一步介绍如何利用 Puppeteer 在掘金上自动发布文章。

自动化测试工具的原理

自动化测试工具的原理是通过程式化地操作浏览器，与其进行模拟交互（例如点击、打字、导航等等）来控制要抓取的网页。自动化测试工具通常也能获取网页的 DOM 或 HTML，因此也可以轻松的获取网页数据。

此外，对于一些***站来说，JS 动态渲染的数据通常不能轻松获取，而自动化测试工具则可以轻松的做到，因为它是将 HTML 输入浏览器里运行的。

Puppeteer 简介

这里摘抄 Puppeteer 的 Github 主页上的定义（英文）。

Puppeteer is a Node library which provides a high-level API to control Chrome or Chromium over the DevTools Protocol. Puppeteer runs headless by default, but can be configured to run full (non-headless) Chrome or Chromium.

翻译过来大致是：Puppeteer 是一个 Node.js 库，提供了高级 API 来控制 Chrome 或 Chromium （通过开发工具协议）；Puppeteer 默认的运行模式是无头的，但是可以被配置成非无头的模式。

Loco注：无头指的是不显示浏览器的GUI，是为了提升性能而设计的，因为渲染图像是一件很消耗资源的事情。

以下是 Puppeteer 可以做的事情：

•生成截图和页面 PDF ；•抓取单页应用，产生预渲染内容（即 SSR ，服务端渲染）；•自动化表单提交、 UI 测试、键盘输入等等；•创建一个最新的、自动化的测试环境；•捕获网站的时间线来帮助诊断性能问题；•测试 Chrome 插件；•...

Puppeteer 安装

安装 Puppeteer 并不难，只需要保证你的环境上安装了 Node.js 以及能够运行 NPM。

由于官方的安装教程没有考虑到已经安装了 Chromium 的情况，我们这里使用一个第三方库 puppeteer-chromium-resolver，它能够自定义化 Puppeteer 以及管理 Chromium 的下载情况。

运行以下命令安装 Puppeteer：

npm install puppeteer-chromium-resolver --save

puppeteer-chromium-resolver 的详细用法请参照官网：https://www.npmjs.com/package/puppeteer-chromium-resolver。

Puppeteer 常用命令

Puppeteer 的官方API文档是 https://pptr.dev/ ，文档里有详细的 Puppeteer 的开放接口，可以进行参考，这里我们只列出一些常用的接口命令。

// 引入puppeteer-chromium-resolverconst PCR = require('puppeteer-chromium-resolver')

// 生成PCR实例const pcr = await PCR({    revision: '',    detectionPath: '',    folderName: '.chromium-browser-snapshots',    hosts: ['https://storage.googleapis.com', 'https://npm.taobao.org/mirrors'],    retry: 3,    silent: false})

// 生成浏览器const browser = await pcr.puppeteer.launch({...})

// 关闭浏览器await browser.close()

const page = await browser.newPage()

await page.goto('https://baidu.com')

await page.waitFor(3000)

await page.goto('https://baidu.com')

const el = await page.$(selector)

await el.click()

await el.type(text)

const res = await page.evaluate((arg1, arg2, arg3) => { // anything frontend    return 'frontend awesome'}, arg1, arg2, arg3)

这应该是 Puppeteer 中最强大的 API 了。任何熟悉前端技术的开发者都应该了解 Chrome 开发者工具中的 Console，任何 JS 的代码都可以在这里被运行，其中包括点击事件、获取元素、增删改元素等等。我们的自动发文程序将大量用到这个 API 。

可以看到 evaluate 方法可以接受一些参数，并作为回调函数中的参数作用在前端代码中。这让我们可以将后端的任何数据注入到前端 DOM 中，例如文章标题和文章内容等等。

另外，回调函数中的返回值可以作为 evaluate 的返回值，赋值给 res，这经常被用作数据抓取。

注意，上面的这些代码都用了 await 这个关键字，这其实是 ES7 中的 async/await 新语法，是 ES6 的 Promise 的语法糖，让异步代码更容易阅读和理解。如果对 async/await 不理解的同学，可以参考这篇文章：https://juejin.im/post/596e142d5188254b532ce2da。

Puppeteer 实战：在掘金上自动发布文章

常言说：Talk is cheap, show me the code。

下面，我们将用一个自动发文章的例子来展示 Puppeteer 的功能。本文中用来作为示例的平台是掘金。

为什么选择掘金呢？这是因为掘金的登录并不像其他某些网站（例如 CSDN ）要求输入验证码（这会增大复杂度），只要求输入账户名和密码就可以登录了。

为了方便新手理解，我们将从爬虫基本结构开始讲解。（限于篇幅考虑，我们将略过浏览器和页面的初始化，只挑重点讲解）

为了让爬虫显得不那么乱七八糟，我们将发布文章的各个步骤抽离了出来，形成了一个基类（因为我们可能不止掘金一个平台要抓取，使用面向对象的思想编写代码的话，其他平台只需要继承基类就可以了）。

这个爬虫基类大致的结构如下：

我们不用理解所有的方法，只需要知道我们启动的入口是 run 这个方法就好了。

所有方法都加上了 async，表示这个方法将返回 Promise，如果需要以同步的形式调用，必须加上 await 这个关键字。

run 方法的内容如下：

async run() { // 初始化    await this.init()

if (this.task.authType === constants.authType.LOGIN) { // 登陆      await this.login()    } else {      // 使用Cookie      await this.setCookies()    }

// 导航至编辑器    await this.goToEditor()

// 输入编辑器内容    await this.inputEditor()

// 发布文章    await this.publish()

// 关闭浏览器    await this.browser.close()  }

可以看到，爬虫将首先初始化，完成一些基础配置；然后根据任务的验证类别（authType ）来决定是否采用登录或 Cookie 的方式来通过网站验证（本文只考虑登录验证的情况）；接下来就是导航至编辑器，然后输入编辑器内容；接着，发布文章；最后关闭浏览器，发布任务完成。

async login() {    logger.info(`logging in... navigating to ${this.urls.login}`)    await this.page.goto(this.urls.login) let errNum = 0 while (errNum < 10) { try {        await this.page.waitFor(1000) const elUsername = await this.page.$(this.loginSel.username) const elPassword = await this.page.$(this.loginSel.password) const elSubmit = await this.page.$(this.loginSel.submit)        await elUsername.type(this.platform.username)        await elPassword.type(this.platform.password)        await elSubmit.click()        await this.page.waitFor(3000) break      } catch (e) {        errNum++      }    }

// 查看是否登陆成功    this.status.loggedIn = errNum !== 10

if (this.status.loggedIn) {      logger.info('Logged in')    }  }

掘金的登录地址是 https://juejin.im/login，我们先将浏览器导航至这个地址。

这里我们循环 10 次，尝试输入用户名和密码，如果 10 次都失败了，就设置登录状态为 false；反之，则设置为 true。

接着，我们用到了 page.$(selector) 和 el.type(text) 这两个 API ，分别用于获取元素和输入内容。而最后的 elSubmit.click() 是提交表单的操作。

这里我们略过了跳转到文章编辑器的步骤，因为这个很简单，只需要调用 page.goto(url) 就可以了，后面会贴出源码地址供大家参考。

输入编辑器的代码如下：

async inputEditor() {    logger.info(`input editor title and content`) // 输入标题    await this.page.evaluate(this.inputTitle, this.article, this.editorSel, this.task)    await this.page.waitFor(3000)

// 输入内容    await this.page.evaluate(this.inputContent, this.article, this.editorSel)    await this.page.waitFor(3000)

// 输入脚注    await this.page.evaluate(this.inputFooter, this.article, this.editorSel)    await this.page.waitFor(3000)

await this.page.waitFor(10000)

// 后续处理    await this.afterInputEditor()  }

首先输入标题，调用了 page.evaluate 这个前端执行函数，传入 this.inputTitle 输入标题这个回调函数，以及其他参数；接着同样的原理，调用输入内容回调函数；然后是输入脚注；最后，调用后续处理函数。

下面我们详细看看 this.inputTitle 这个函数：

async inputTitle(article, editorSel, task) { const el = document.querySelector(editorSel.title)    el.focus()    el.select()    document.execCommand('delete', false)    document.execCommand('insertText', false, task.title || article.title)  }

我们首先通过前端的公开接口 document.querySelector(selector) 获取标题的元素，为了防止标题有 placeholder，我们用 el.focus()（获取焦点）、el.select()（全选）、document.execCommand('delete', false)（删除）来删除已有的 placeholder。然后我们通过 document.execCommand('insertText', false, text)来输入标题内容。

接下来，是输入内容，代码如下（它的原理与输入标题类似）：

async inputContent(article, editorSel) { const el = document.querySelector(editorSel.content)    el.focus()    el.select()    document.execCommand('delete', false)    document.execCommand('insertText', false, article.content)  }

有人可能会问，为什么不用 el.type(text) 来输入内容，反而要大费周章的用 document.execCommand 来实现输入呢？

这里我们不用前者的原因，是因为它是完全模拟人的敲打键盘操作的，这样会破坏已有的内容格式。而如果用后者的话，可以一次性的将内容输入进来。

我们在基类 BaseSpider 中预留了一个方法来完成选择分类、标签等操作，在继承后的类 JuejinSpider 中是这样的：

async afterInputEditor() { // 点击发布文章        const elPubBtn = await this.page.$('.publish-popup')        await elPubBtn.click()        await this.page.waitFor(5000)

// 选择类别        await this.page.evaluate((task) => {            document.querySelectorAll('.category-list > .item').forEach(el => {                if (el.textContent === task.category) {                    el.click()                }            })        }, this.task)        await this.page.waitFor(5000)

// 选择标签        const elTagInput = await this.page.$('.tag-input > input')        await elTagInput.type(this.task.tag)        await this.page.waitFor(5000)        await this.page.evaluate(() => {            document.querySelector('.suggested-tag-list > .tag:nth-child(1)').click()        })        await this.page.waitFor(5000)    }

发布操作相对来说比较简单了，只需要点击发布的那个按钮就可以了。代码如下：

async publish() {    logger.info(`publishing article`) // 发布文章    const elPub = await this.page.$(this.editorSel.publish)    await elPub.click()    await this.page.waitFor(10000)

// 后续处理    await this.afterPublish()  }

this.afterPublish 是用来处理验证发文状态和获取发布 URL 的，这里限于篇幅不详细介绍了。

源码

当然，本篇文章由于篇幅原因，介绍的并不是所有的自动发文功能，如果你想了解更多，可以发送消息【掘金自动发文】到微信公众号【NightTeam】获取源码地址，注意是【NightTeam】，不是本号。

总结

本篇文章介绍了如何使用 Puppeteer 来操作 Chromium 浏览器在掘金上发布文章。

很多人用 Puppeteer 来抓取数据，但我们认为这种效率较低，而且开销较大，不适合大规模抓取。

相反， Puppeteer 更适合做一些自动化的工作，例如操作浏览器发布文章、发布帖子、提交表单等等。

Puppeteer 自动化工具很类似 RPA（Robotic Process Automation），都是自动化一些繁琐的、重复性的工作，只不过后者不仅限于浏览器，其范围（Scope）是基于整个操作系统的，功能更强大，但是开销也更大。

Puppeteer 作为相对轻量级的自动化工具，很适合用来做一些网页自动化操作作业。本文介绍的 Puppeteer 实战内容也是开源一文多发平台项目 ArtiPub 的一部分，有兴趣的同学可以去尝试一下。

润色、校对：「夜幕团队 NightTeam」 - Loco

夜幕团队成立于 2019 年，团队包括崔庆才、周子淇、陈祥安、唐轶飞、冯威、蔡晋、戴煌金、张冶青和韦世东。

涉猎的编程语言包括但不限于 Python、Rust、C++、Go，领域涵盖爬虫、深度学习、服务研发、对象存储等。团队非正亦非邪，只做认为对的事情，请大家小心。

感兴趣可以关注夜幕团队的公众号【NightTeam】

自动化测试 Puppeteer

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