Puppeteer-Screen-Recorder:高效、灵活的浏览器屏幕录制工具
2024-05-22 21:19:52作者:尤峻淳Whitney
项目简介
Puppeteer-Screen-Recorder 是一个基于 Puppeteer 的插件,利用了 Chrome DevTools 协议的原生功能,能以帧为单位捕捉视频。这个库不仅支持自动追踪新打开的页面,还内建了对 FFMPEG 的管理,无需额外配置,让浏览器屏幕录制变得简单而高效。其API文档详细且易于理解,确保开发者可以快速上手。
技术分析
Puppeteer-Screen-Recorder 的核心技术在于它直接与 Chrome DevTools Protocol 进行交互,通过 startScreencast 方法捕获视频帧,避免了使用其他第三方 Puppeteer 插件。这确保了录制过程的速度和稳定性,同时减少了性能影响。此外,该库还提供了自定义 FFMPEG 路径的能力,以满足不同环境的需求。
应用场景
- 自动化测试:在执行 UI 自动化测试时,录制浏览器的行为可以帮助调试和验证预期结果。
- 教学和演示:制作教程或产品演示视频时,它可以精确地记录并回放网页操作。
- 数据分析:监控特定网站的变化或用户的交互行为,用于数据收集和分析。
项目特点
- 自动跟随新页面:当页面打开新的标签页时,系统会自动将其纳入录制范围,无需手动管理。
- 无需配置 FFMPEG:库内部处理了 FFMPEG 的安装和配置,简化了使用者的工作流程。
- 原生实现:直接调用 Chrome DevTools 协议,减少了额外的性能开销,保证了高效率和稳定性。
- 遵循 Chromium 原则:强调速度、安全、稳定性和简洁性,确保在录制过程中不丢失任何帧,并保持低资源占用。
- 多种视频格式支持:可输出 AVI、MP4、MOV 和 WEBM 等格式,同时也支持流式处理,便于进一步的视频处理和增强。
开始使用
要开始使用 Puppeteer-Screen-Recorder,首先通过 NPM 或 Yarn 安装,然后导入库,创建配置对象,初始化实例,启动录制,最后停止录制。详细的 API 文档将引导你完成每一个步骤。
如果您正在寻找一个强大、易用且高效的浏览器屏幕录制解决方案,那么 Puppeteer-Screen-Recorder 绝对值得尝试。立即加入社区,探索更多可能性,并参与到开源的力量中来吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
420
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
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++
689
330
暂无简介
Dart
685
160
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
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (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
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869