部署及使用Chrome Headless Docker镜像指南
2024-08-11 13:39:20作者:平淮齐Percy
1. 项目介绍
该项目 (yukinying/chrome-headless-browser-docker) 是一个Docker容器化解决方案,用于提供Google Chrome浏览器的无头(Headless)模式。这个Docker镜像基于Alpine Linux,并且包含了所需的依赖项以及预设的命令行参数,能够方便地在自动化测试场景中运行Chrome Headless。同时,它提供了多个变体,包括稳定版(Stable)、XL(包含额外字体)等。
2. 项目快速启动
安装Docker
确保你的系统已经安装了Docker。
拉取镜像
从Docker官方镜像仓库拉取最新版本的Chrome Headless Browser镜像:
docker pull yukinying/chrome-headless-browser
运行Chrome Headless实例
下面的命令会启动一个带有远程调试功能的Chrome Headless实例:
docker run -it --rm --name chrome-headless \
-p 9222:9222 \
yukinying/chrome-headless-browser \
--remote-debugging-port=9222 \
--disable-gpu
在上述命令中,9222端口是用于远程调试的,默认情况下Chrome Headless开启此端口。
3. 应用案例和最佳实践
- 自动化测试:使用Selenium WebDriver与该镜像配合,可以在不需图形界面的情况下执行Web应用的端到端测试。
- 网页抓取:在没有GUI的服务器上,利用Chrome Headless进行高效且高效的网页数据提取。
- 性能分析:通过无头浏览器监控网站加载时间和其他性能指标。
最佳实践:
- 确保使用最新的Docker镜像以获取安全更新。
- 根据需求选择不同变体的镜像,例如基础版或XL版。
- 在生产环境中配置适当的资源限制,如内存和CPU。
4. 典型生态项目
- SeleniumHQ/docker-selenium:Selenium官方提供的Docker化Selenium Grid解决方案,可与本项目结合使用。
- yukinying/chrome-headless-travis-build:专为Travis CI构建环境设计的Chrome Headless自动化流程。
以上便是关于yukinying/chrome-headless-browser-docker项目的简要介绍、快速启动步骤、应用场景以及相关生态项目的概述。请参照项目文档和GitHub仓库中的详细信息,以便更好地适应和扩展你的具体需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
650
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
296
111
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
384
3.7 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
633
143