Ferrum项目与Browserless v2的集成实践
2025-07-07 01:22:21作者:沈韬淼Beryl
背景介绍
Ferrum是一个基于Ruby的轻量级浏览器自动化工具,它通过Chrome DevTools Protocol(CDP)与浏览器进行交互。在实际应用中,开发者常常需要将Ferrum与Browserless这样的无头浏览器服务进行集成,以实现远程浏览器控制能力。
Browserless版本升级带来的挑战
Browserless从v1升级到v2版本后,许多开发者遇到了集成问题。主要症状表现为连接被拒绝的错误信息:"Connection refused - connect(2) for "0.0.0.0" port 3000"。
问题根源分析
经过技术社区的研究,发现问题的核心在于Ferrum v0.15版本中的连接处理逻辑。当Ferrum尝试与Browserless v2建立连接时,会执行以下步骤:
- 首先向指定的主机/端口发起HTTP请求,获取元数据
- 从响应中解析webSocketDebuggerUrl字段
- 使用该URL建立WebSocket连接
问题出在Browserless v2返回的webSocketDebuggerUrl中,主机地址被错误地设置为"0.0.0.0",而不是最初请求时使用的主机名。这导致后续的WebSocket连接尝试失败。
解决方案
方法一:升级Ferrum版本
Ferrum的HEAD版本(即最新的开发版本)已经修复了这个问题。开发者可以通过以下方式解决:
- 直接从Git仓库安装最新版本
- 等待Ferrum发布v0.15之后的正式版本
方法二:显式指定WebSocket URL
对于暂时无法升级的用户,可以通过显式指定WebSocket URL的方式解决:
Capybara.register_driver(:cuprite) do |app|
Capybara::Cuprite::Driver.new(
app,
**{
ws_url: "ws://chrome:3333/chrome", # 关键配置
headless: ENV['HEADLESS'],
process_timeout: 10,
timeout: 30,
window_size: [1920, 1080],
browser_options: { 'no-sandbox': nil, 'disable-gpu': nil },
save_path: DownloadHelper::PATH
}
)
end
注意URL中的"/chrome"路径部分,这是Browserless v2特定的端点路径。
配置建议
- 容器配置:确保Browserless容器正确配置了端口和环境变量
- 超时设置:Browserless v2默认30秒后会自动关闭会话,建议适当延长TIMEOUT值
- HEADLESS模式:在生产环境中建议保持HEADLESS为true,除非有特殊调试需求
最佳实践
对于使用Docker Compose的部署场景,可以参考以下配置:
services:
chrome:
image: ghcr.io/browserless/chrome:latest
ports:
- 3333:3333
environment:
PORT: 3333
TIMEOUT: 600000 # 10分钟超时
shm_size: 512m
常见问题排查
- DeadBrowserError:检查会话超时设置,确保TIMEOUT值足够大
- 连接失败:确认ws_url中的主机名和端口与容器配置一致
- 路径问题:Browserless v2可能需要特定端点路径(如/chrome)
通过以上方法,开发者可以顺利实现Ferrum与Browserless v2的集成,享受新版Browserless带来的性能改进和功能增强。
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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
暂无简介
Dart
672
157
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++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218