Puppeteer-core v24.2.0 版本更新解析
Puppeteer 是一个由 Google Chrome 团队开发的 Node.js 库,它提供了一个高级 API 来通过 DevTools 协议控制 Chromium 或 Chrome 浏览器。puppeteer-core 是 Puppeteer 的核心模块,它不包含浏览器本身,需要用户自行配置浏览器环境。
主要功能更新
新增键盘锁定和指针锁定权限支持
本次更新中,Puppeteer 新增了对键盘锁定(keyboard-lock)和指针锁定(pointer-lock)权限的支持。这两个功能在现代 Web 应用中越来越常见:
-
键盘锁定:允许网页捕获所有键盘输入,即使焦点不在该页面上。这在全屏游戏或多媒体应用中特别有用。
-
指针锁定:使鼠标指针被"锁定"在网页上,隐藏指针并允许无限移动。这对于第一人称视角游戏等需要连续鼠标输入的应用至关重要。
开发者现在可以通过 Puppeteer 的权限 API 来模拟这些权限的授予或拒绝,从而更全面地测试网页在不同权限状态下的行为。
浏览器版本升级
Puppeteer 24.2.0 版本同步更新了支持的浏览器版本:
-
Chrome 升级至 133.0.6943.53:这个版本包含了最新的安全补丁和功能改进。值得注意的是,133 版本可能包含了一些新的 DevTools 协议特性,这些特性可能会在未来的 Puppeteer 版本中被利用。
-
Firefox 升级至 135.0:对于使用 Puppeteer 与 Firefox 集成的开发者来说,这个更新确保了与最新 Firefox 版本的兼容性。
此外,还包含了一个针对 Chrome 132.0.6834.159 的修复性更新,这表明 Puppeteer 团队在持续跟踪浏览器版本的稳定性问题。
重要问题修复
WebDriver 用户代理设置改进
修复了一个关于 WebDriver 用户代理设置的问题。现在,用户代理可以被多次设置而不会出现问题。这个改进对于需要动态修改用户代理的测试场景特别重要,例如:
- 测试网站在不同用户设备上的响应
- 模拟爬虫行为
- 验证用户代理检测逻辑
依赖项更新
Puppeteer-core 24.2.0 更新了其依赖的 @puppeteer/browsers 包至 2.7.1 版本。这个包负责管理浏览器二进制文件的下载和安装,更新可能包含了浏览器管理的改进或修复。
技术影响分析
对于自动化测试开发者来说,这些更新意味着:
- 更全面的权限测试能力,可以模拟更多现代 Web 应用场景
- 与最新浏览器版本的兼容性保证
- 更稳定的 WebDriver 集成,特别是在需要修改用户代理的场景下
对于需要特定浏览器版本的开发者,建议关注 Puppeteer 与浏览器版本的对应关系,确保测试环境的一致性。
升级建议
升级到 Puppeteer-core 24.2.0 时,开发者应该:
- 检查现有测试中是否使用了键盘锁定或指针锁定功能,考虑添加相应的权限测试用例
- 验证现有测试在 Chrome 133 和 Firefox 135 下的行为
- 如果使用了 WebDriver 并动态修改用户代理,可以简化相关代码
这个版本继续强化了 Puppeteer 作为现代 Web 自动化测试工具的领先地位,为开发者提供了更多控制和测试现代 Web 应用特性的能力。
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
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
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!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00