Shot-scraper项目新增HAR文件记录功能解析
在现代Web开发和测试工作中,网络请求的记录与分析是一项重要任务。Shot-scraper作为一款基于Playwright的网页截图工具,近期新增了对HAR(Hypertext Application Resource)文件的支持,这为开发者提供了更强大的网络请求分析能力。
HAR文件是一种标准化的JSON格式,用于记录浏览器与网站交互过程中产生的所有网络请求和响应信息。通过分析HAR文件,开发者可以深入了解页面加载性能、资源请求情况以及潜在的问题。
Shot-scraper通过Playwright的底层能力实现了HAR记录功能。在实现过程中,开发团队发现Playwright提供了两种不同的HAR记录方式:一种是较新的record_har_path参数,另一种是早期的route_from_har方法。经过评估,最终选择了更简洁直接的record_har_path方案。
使用该功能非常简单,只需在命令行中执行:
shot-scraper har https://example.com/
命令执行后会自动生成一个压缩的HAR文件,默认命名为目标网站的域名加上.har.zip后缀。用户也可以通过-o参数指定输出文件名。
生成的HAR文件包含了完整的网络请求记录,包括:
- 请求URL和HTTP方法
- 请求和响应头信息
- 响应内容(可选择嵌入或附加)
- 请求时间戳和耗时
- HTTP状态码
对于需要更复杂场景的用户,Shot-scraper还提供了多项配置选项:
- 支持HTTP基本认证
- 可设置超时时间
- 能够绕过内容安全策略(CSP)
- 可选择记录控制台日志
值得注意的是,当前版本的实现中,JavaScript执行(-j参数)会在HAR记录完成后进行,这意味着通过JavaScript修改的DOM操作不会反映在HAR文件中。这是由Playwright的工作机制决定的,开发团队正在评估未来版本中可能的改进方案。
该功能的加入使得Shot-scraper不再仅是一个简单的截图工具,而是成为了一个全面的网页信息采集解决方案。开发者现在可以一站式完成网页截图、JavaScript执行和网络请求分析等多种任务,大大提升了工作效率。
对于需要进行批量操作的用户,开发团队还计划在未来版本中为shot-scraper multi命令添加HAR记录支持,这将使得大规模网站测试和分析变得更加便捷。
总的来说,Shot-scraper的HAR记录功能为Web开发者提供了一个轻量级但功能强大的网络请求分析工具,特别适合需要进行网页性能优化、接口调试或自动化测试的场景。随着功能的不断完善,它有望成为开发者工具箱中不可或缺的一部分。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C094
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00