Streetmerchant项目中的浏览器控制技巧:解决Chromium与默认浏览器同时打开的问题
问题背景
在使用Streetmerchant项目进行商品监控时,许多用户遇到了一个常见但令人困扰的现象:当项目检测到目标商品有货时,系统会同时在Chromium浏览器(通过Puppeteer配置)和默认浏览器(如Firefox)中打开商品链接。这种双重打开行为不仅影响使用体验,还可能导致不必要的系统资源消耗。
技术原理分析
Streetmerment项目在设计上提供了两种浏览器交互方式:
-
Puppeteer控制的Chromium实例:这是项目进行网页抓取和自动化操作的核心组件,通过环境变量
PUPPETEER_EXECUTABLE_PATH可以指定Chromium的安装路径。 -
系统默认浏览器:项目默认配置会在检测到库存时使用系统的默认浏览器打开商品页面,这是为了方便用户快速查看商品详情。
解决方案
经过深入分析,这个问题实际上不是bug,而是项目的默认行为设计。Streetmerment提供了一个简单但有效的配置选项来控制这一行为:
OPEN_BROWSER=false
将这个参数设置为false后,项目将只使用Puppeteer控制的Chromium实例进行操作,而不会触发系统默认浏览器。
详细配置建议
对于macOS用户,特别是使用M1/M2芯片的设备,建议采用以下完整配置方案:
-
安装Chromium:
brew install chromium -
环境变量配置(在.zshrc或.bash_profile中):
export PUPPETEER_SKIP_CHROMIUM_DOWNLOAD=true export PUPPETEER_EXECUTABLE_PATH=/opt/homebrew/bin/chromium -
Streetmerchant配置(在dotenv文件中):
OPEN_BROWSER=false HEADLESS=false # 如需可视化调试可设置为false
进阶技巧
-
多浏览器策略:如果需要同时监控多个网站,可以考虑配置多个Streetmerchant实例,每个实例使用不同的浏览器配置。
-
资源优化:在长期运行的监控场景中,建议将HEADLESS设置为true以减少资源占用。
-
错误排查:如果Chromium无法正常启动,可以检查Puppeteer版本与Chromium版本的兼容性。
总结
Streetmerment项目的浏览器控制功能提供了灵活的配置选项,通过理解OPEN_BROWSER参数的作用,用户可以精确控制项目的浏览器行为。这一技巧不仅解决了双重打开的问题,也为项目的定制化使用提供了更多可能性。对于需要长期稳定运行监控任务的用户,合理配置浏览器参数是保证系统稳定性和使用体验的关键因素。
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