Browserless项目中实现1Panel自动化登录的技术方案
2025-05-23 12:00:11作者:傅爽业Veleda
在Browserless项目中实现自动化登录功能是常见的应用场景,本文将以1Panel控制面板的自动化登录为例,详细介绍两种实现方案的技术细节与优化过程。
初始方案的问题分析
最初的实现方案采用了传统的Puppeteer选择器定位方式,但遇到了几个典型问题:
- 元素选择器不够精确,导致定位失败
- 直接使用class选择器可能因页面结构变化而失效
- 缺乏必要的等待机制,导致操作时序问题
- 没有处理Headless模式的兼容性警告
这些问题在自动化测试中非常常见,特别是面对现代前端框架构建的复杂单页应用时。
优化后的解决方案
经过调整后的方案采用了更稳健的实现方式:
export default async ({ page }: { page: Page }) => {
await page.goto("https://demo.1panel.cn/");
await page.waitForSelector("input");
await page.waitForSelector("button");
// 用户名输入
await page.click(`.el-input__inner[placeholder="用户名"]`);
await page.keyboard.type("demo");
// 密码输入
await page.click(`.el-input__inner[placeholder="密码"]`);
await page.keyboard.type("1panel");
// 协议勾选和登录按钮点击
await page.evaluate(async () => {
document.querySelector(".el-checkbox__original").parentElement.click();
document.querySelector("button").click();
});
};
关键技术要点
-
元素定位策略:
- 使用属性选择器
[placeholder="用户名"]替代class选择器,提高定位准确性 - 结合ElementUI框架特有的
.el-input__inner类名,确保选择器特异性
- 使用属性选择器
-
操作时序控制:
- 添加
waitForSelector确保元素加载完成 - 使用
click后再type的流程,模拟真实用户操作
- 添加
-
混合执行模式:
- 结合Puppeteer API和
page.evaluate的DOM操作 - 对于复杂交互(如checkbox)直接操作DOM元素
- 结合Puppeteer API和
-
兼容性处理:
- 方案避开了Headless新旧模式的差异问题
- 不依赖特定的浏览器视窗大小
方案优势分析
- 更高的稳定性:通过多重选择器定位和等待机制,减少因页面加载延迟导致的失败
- 更好的可维护性:清晰的代码结构和注释,便于后续修改
- 更强的适应性:能够应对前端框架的微小变化,特别是基于属性选择器的定位方式
- 更真实的用户模拟:操作流程完全模拟真实用户行为,降低被反爬机制识别的风险
实际应用建议
在实际项目中应用此类自动化登录方案时,建议:
- 添加异常处理和重试机制,应对网络波动
- 考虑加入验证登录成功的断言逻辑
- 对于企业级应用,可以结合Browserless的调度功能实现定时任务
- 敏感信息如密码应考虑从环境变量读取,而非硬编码
这种自动化登录方案不仅适用于1Panel,经过适当调整后也可应用于其他基于ElementUI或类似框架的管理系统,具有很好的通用性和参考价值。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
537
3.76 K
暂无简介
Dart
773
192
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
405
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.34 K
755
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.07 K
97
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
356
openEuler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。
C
337
180
AscendNPU-IR
C++
86
142
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
987
249