Webshot:从R轻松捕获网页快照
项目介绍
Webshot 是一个为 R 用户设计的开源包,它简化了从 R 环境中截取网页截图的过程。该工具利用 PhantomJS(虽然已停止开发,建议使用基于 Chromium 的 webshot2)或 webshot2 来实现这一功能。Webshot 不仅能够捕捉整个网页的屏幕截图,无论超出视口的部分有多少,还能运行本地的 Shiny 应用并对其界面进行截图,以及渲染 R Markdown 文档并记录其页面状态。支持静态和交互式(具有 runtime: shiny 属性)的 R Markdown 文件。
项目快速启动
要开始使用 Webshot,首先确保你的 R 环境已经准备就绪。以下步骤将指导你安装必要的软件包及依赖:
-
安装 Webshot 包:
install.packages("webshot") -
安装 PhantomJS 或自动切换到 webshot2: 若继续使用基于 PhantomJS 的版本,可手动下载或通过命令自动安装 PhantomJS:
webshot::install_phantomjs()推荐转向使用 webshot2,以获取更好的兼容性和性能。
-
基本使用示例: 截取指定 URL 的网页全图保存为 PNG 格式:
library(webshot) webshot("https://www.r-project.org/", "r_page.png")若要输出为 PDF 格式,只需更改文件扩展名:
webshot("https://www.r-project.org/", "r_page.pdf")
应用案例和最佳实践
-
局部截图:你可以选择只截图视口区域或是通过 CSS 选择器截取页面特定部分。
webshot("https://www.r-project.org/", "r_sidebar.png", selector = ".sidebar") -
矢量化操作:利用向量化特性批量创建截图,提高效率。
webshot(c("https://www.r-project.org/", "https://github.com/wch/webshot"), file = c("r.png", "webshot.png"))
典型生态项目
Webshot 在数据分析、报告自动化和应用开发领域有着广泛的应用场景。特别是在结合 Shiny 和 R Markdown 时,能够便捷地预览和分享应用或文档的视觉效果,无需离开 R 开发环境。例如,在制作数据报告时,可以自动抓取关键的在线图表或交互式应用界面,集成到最终的 PDF 或 HTML 报告中,极大地提升了工作效率和报告的专业度。
请注意,由于 PhantomJS 已经不再维护,使用时可能遇到现代网站的支持问题,推荐升级至使用 Chromium 基础的解决方案,如 webshot2,以确保对最新网页技术的良好兼容性。
kernelopenEuler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。C043
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen 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TSX0121
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