Requests-HTML项目中使用VCR录制HTTP请求的实践指南
2025-05-16 05:40:42作者:瞿蔚英Wynne
背景介绍
在Python网络爬虫和自动化测试领域,requests-html库因其简洁的API和对JavaScript渲染的支持而广受欢迎。然而,当我们需要对网络请求进行录制和回放时(特别是在测试场景中),开发者经常会遇到各种挑战。本文将深入探讨如何在使用requests-html时有效利用VCR工具进行HTTP请求录制。
VCR工具简介
VCR是一种HTTP交互记录工具,它能够将HTTP请求和响应保存为"磁带"(cassette)文件,后续测试可以直接使用这些预先录制的响应,而不需要每次都发起真实的网络请求。这种方式可以带来以下优势:
- 提高测试速度
- 使测试不依赖网络连接
- 确保测试结果的一致性
- 避免触发目标网站的访问频率限制
常见问题分析
在使用requests-html配合VCR时,开发者经常会遇到两个典型问题:
- 录制不完整:录制的请求缺少关键信息如路径或查询参数
- 回放失败:测试时要么无限挂起,要么无法覆盖现有录制文件
这些问题通常源于requests-html的特殊工作方式,它实际上会发起两种类型的请求:
- 对目标URL的初始HTTP请求
- 通过Chromium浏览器进行JavaScript渲染的后续请求
解决方案
经过实践验证,以下方法可以有效解决上述问题:
1. 使用特定分支版本
原版requests-html在处理VCR录制时存在兼容性问题。推荐使用经过改进的分支版本,该版本已针对VCR集成进行了优化。
2. 配置VCR匹配规则
合理的匹配规则配置是关键。建议设置以下参数:
- 匹配HTTP方法
- 匹配完整URL(包括查询参数)
- 忽略可能变化的请求头
3. 处理JavaScript渲染
由于requests-html的render()方法会启动浏览器实例,需要特别注意:
- 确保录制时包含所有必要的请求
- 合理设置超时时间
- 在测试完成后正确关闭浏览器进程
最佳实践
基于实际项目经验,我们推荐以下实践方案:
import pytest
from requests_html import HTMLSession
@pytest.mark.vcr
def test_cinema_city_scraping():
session = HTMLSession()
try:
url = "目标URL"
response = session.get(url)
response.html.render(timeout=20) # 设置合理的超时时间
# 添加断言验证响应内容
finally:
session.close() # 确保会话关闭
注意事项
- 敏感信息处理:录制可能包含cookie等敏感信息,应谨慎处理
- 缓存控制:某些网站响应可能包含缓存头,需要适当配置VCR
- 测试隔离:每个测试用例应使用独立的会话和录制文件
总结
通过合理配置和正确使用特定分支版本,开发者可以成功将VCR集成到requests-html的工作流程中。这种组合不仅提高了测试的可靠性,还大大提升了开发效率。对于需要进行网页抓取和自动化测试的项目来说,这套解决方案值得推荐。
未来,随着这两个项目的持续发展,我们期待看到更完善的官方集成方案,进一步简化开发者的工作流程。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
24
9
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
🔥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
64
19
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
392
3.88 K
暂无简介
Dart
671
156
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
260
322
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++
661
311
🎉 (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
1.2 K
654
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1