在前面第 28 讲“设计性能守卫系统：完善 CI/CD 流程”中我们提到了 Puppeteer。事实上，以 Puppeteer 为代表的 Headless 浏览器在 Node.js 中的应用极为广泛，这一讲，就让我们对 Puppeteer 进行深入分析和应用。
Puppeteer 介绍和原理
我们先对 Puppeteer 进行一个基本介绍。（Puppeteer 官方地址）
Puppeteer 是一个 Node 库，它提供了一整套高级 API，通过 DevTools 协议控制 Chromium 或 Chrome。正如其翻译为“操纵木偶的人”一样，你可以通过 Puppeteer 提供的 API 直接控制 Chrome，模拟大部分用户操作，进行 UI 测试或者作为爬虫访问页面来收集数据。
整个定义非常好理解，这里需要开发者注意的是，Puppeteer 在 1.7.0 版本之后，会同时给开发者提供：
Puppeteer
Puppeteer-core
两个版本。它们的区别在于载入安装 Puppeteer 时，是否会下载 Chromium。Puppeteer-core 默认不下载 Chromium，同时会忽略所有 puppeteer_* 环境变量。对于开发者来说，使用 Puppeteer-core 无疑更加轻便，但是需要提前保证环境中已经具有可执行的 Chromium（具体说明可见puppeteer vs puppeteer-core）。
具体 Puppeteer 的应用场景有：
为网页生成页面 PDF 或者截取图片；
抓取 SPA（单页应用）并生成预渲染内容；
自动提交表单，进行 UI 测试、键盘输入等；
创建一个随时更新的自动化测试环境，使用最新的 JavaScript 和浏览器功能直接在最新版本的 Chrome 中执行测试；
捕获网站的timeline trace，用来帮助分析性能问题；
测试浏览器扩展。
下面我们就梳理一些 Puppeteer 应用的重点场景，并详细介绍如何使用 Puppeteer 实现一个高性能的海报 Node.js 服务。
Puppeteer 在 SSR 中的应用
区别于第 27 讲介绍的“同构渲染架构：实现一个 SSR 应用”，使用 Puppeteer 实现服务端预渲染出发点完全不同。这种方案最大的好处是不需要对项目代码进行任何调整，却能获取到 SSR 应用的收益。当然，相比同构渲染，基于 Puppeteer 技术的 SSR 在灵活性和扩展性上都有所局限。甚至在 Node.js 端渲染的性能成本也较高，不过该技术也逐渐落地，并在很多场景发挥了重要价值。
比如对于这样的一个页面，代码如下：
<body><div id="container"></div></body><script>// 使用 JavaScript 脚本，进行 CSR 渲染function renderPosts(posts, container) {const html = posts.reduce((html, post) => {return `${html}${post.title}
${post.summary}${post.content}
${html}
`;}(async() => {const container = document.querySelector('#container');// 发送数据请求const posts = await fetch('/posts').then(resp => resp.json());renderPosts(posts, container);})();</script>该页面是一个典型的 CSR 页面，依靠 Ajax，实现了页面动态化渲染。
当在 Node.js 端使用 Puppeteer 渲染时，我们可以实现ssr.mjs，完成渲染任务，如下代码：
import puppeteer from 'puppeteer';// 将已经渲染过的页面，缓存在内存中const RENDER_CACHE = new Map();async function ssr(url) {// 命中缓存if (RENDER_CACHE.has(url)) {return {html: RENDER_CACHE.get(url), ttRenderMs: 0};}const start = Date.now();// 使用 Puppeteer launch 一个无头浏览器const browser = await puppeteer.launch();const page = await browser.newPage();try {// 访问页面地址直到页面网络状态为 idleawait page.goto(url, {waitUntil: 'networkidle0'});// 确保 #posts 节点已经存在await page.waitForSelector('#posts');} catch (err) {console.error(err);throw new Error('page.goto/waitForSelector timed out.');}// 获取 html 内容const html = await page.content(); // 关闭无头浏览器await browser.close();const ttRenderMs = Date.now() - start;console.info(`Headless rendered page in: ${ttRenderMs}ms`);// 进行缓存存储RENDER_CACHE.set(url, html);return {html, ttRenderMs};}export {ssr as default};对应server.mjs代码：
import express from 'express';import ssr from './ssr.mjs';const app = express();app.get('/', async (req, res, next) => {// 调用 SSR 方法渲染页面const {html, ttRenderMs} = await ssr(`xxx/index.html`);res.set('Server-Timing', `Prerender;dur=${ttRenderMs};desc="Headless render time (ms)"`);return res.status(200).send(html);});app.listen(8080, () => console.log('Server started. Press Ctrl+C to quit'));当然上述实现比较简陋，只是进行原理说明。如果更进一步，我们可以从以下几个角度进行优化：
改造浏览器端代码，防止重复请求接口；
在 Node.js 端，abort 掉不必要的请求，以得到更快的服务端渲染响应速度；
将关键资源内连进 HTML；
自动压缩静态资源；
在 Node.js 端，渲染页面时，重复利用 Chrome 实例。
这里我们用简单代码进行说明：
import express from 'express';import puppeteer from 'puppeteer';import ssr from './ssr.mjs';// 重复使用 Chrome 实例let browserWSEndpoint = null;const app = express();app.get(‘/’, async (req, res, next) => {
if (!browserWSEndpoint) {
// 一下两行代码不必随着渲染重复执行
const browser = await puppeteer.launch();
browserWSEndpoint = await browser.wsEndpoint();
}
const url = `${req.protocol}://${req.get('host')}/index.html`;const {html} = await ssr(url, browserWSEndpoint);return res.status(200).send(html);});
至此，我们从原理和代码层面分析了 Puppeteer 在 SSR 中的应用。接下来我们来了解更多的 Puppeteer 使用场景，请你继续阅读。
Puppeteer 在 UI 测试中的应用
Puppeteer 在 UI 测试（即端到端测试）中也可以大显身手，比如和 Jest 结合，通过断言能力实现一个完备的端到端测试系统。
比如下面代码：
const puppeteer = require('puppeteer');// 测试页面 title 符合预期test('baidu title is correct', async () => {// 启动一个无头浏览器const browser = await puppeteer.launch()// 通过无头浏览器访问页面const page = await browser.newPage()await page.goto('https://xxxxx')// 获取页面 titleconst title = await page.title()// 使用 Jest 的 test 和 expect 两个全局函数进行断言expect(title).toBe('xxxx')await browser.close()});上面代码简单清晰地勾勒出了 Puppeteer 结合 Jest 实现端到端测试的场景。实际上，现在流行的主流端到端测试框架，比如 Cypress 原理都如上代码所示。
接下来，我们来分析 Puppeteer 结合 Lighthouse 应用场景。
Puppeteer 结合 Lighthouse 应用场景
在第 28 讲“设计性能守卫系统：完善 CI/CD 流程”中我们也提到了 Lighthouse，既然 Puppeteer 可以和 Jest 结合实现一个端到端测试框架，当然也可以和 Lighthouse 结合——这就是一个简单的性能守卫系统的雏形。
我们再通过代码来说明，如下代码：
const chromeLauncher = require('chrome-launcher');const puppeteer = require('puppeteer');const lighthouse = require('lighthouse');const config = require('lighthouse/lighthouse-core/config/lr-desktop-config.js');const reportGenerator = require('lighthouse/lighthouse-core/report/report-generator');const request = require('request');const util = require('util');const fs = require('fs');(async() => {// 默认配置 const opts = {logLevel: 'info',output: 'json',disableDeviceEmulation: true,defaultViewport: {width: 1200,height: 900},chromeFlags: ['--disable-mobile-emulation']};// 使用 chromeLauncher 启动一个 chrome 实例const chrome = await chromeLauncher.launch(opts);opts.port = chrome.port;// 使用 puppeteer.connect 连接 chrome 实例const resp = await util.promisify(request)(`http://localhost:${opts.port}/json/version`);const {webSocketDebuggerUrl} = JSON.parse(resp.body);const browser = await puppeteer.connect({browserWSEndpoint: webSocketDebuggerUrl});// Puppeteer 访问逻辑
page = (await browser.pages())[0];
await page.setViewport({ width: 1200, height: 900});
console.log(page.url());
// 使用 lighthouse 产出报告
const report = await lighthouse(page.url(), opts, config).then(results => {
return results;
});
const html = reportGenerator.generateReport(report.lhr, ‘html’);
const json = reportGenerator.generateReport(report.lhr, ‘json’);
await browser.disconnect();
await chrome.kill();
// 将报告写入文件系统
fs.writeFile(‘report.html’, html, (err) => {
if (err) {
console.error(err);
}
});
fs.writeFile(‘report.json’, json, (err) => {
if (err) {
console.error(err);
}
});
})();
整体流程非常清晰，是一个典型的 Puppeteer 与 Lighthouse 结合的案例。事实上，我们看到 Puppeteer 或 Headless 浏览器可以和多个领域能力相结合，在 Node.js 服务上实现平台化能力。接下来，我们再看最后一个案例，请读者继续阅读。
Puppeteer 实现海报 Node.js 服务
社区上我们常见生成海报的技术分享。应用场景很多，比如文稿中划线，进行“金句分享”，如下图所示：
一般来说，生成海报可以使用html2canvas这样的类库完成，这里面的技术难点主要有跨域处理、分页处理、页面截图时机处理等。整体来说，并不难实现，但是稳定性一般。另一种生成海报的方式就是使用 Puppeteer，构建一个 Node.js 服务来做页面截图。
下面我们来实现一个名叫 posterMan 的海报服务，整体技术链路如下图：
核心技术无外乎使用 Puppeteer，访问页面并截图，这与前面几个场景是一样的，如下图所示：
这里需要特别强调的是，为了实现最好的性能，我们设计了一个链接池来存储 Puppeteer 实例，以备所需，如下图所示：
在实现上，我们依赖generic-pool库，这个库提供了 Promise 风格的通用池，可以用来对一些高消耗、高成本资源的调用实现防抖或拒绝服务能力，一个典型场景是对数据库的连接。这里我们把它用于 Puppeteer 实例的创建，如下代码所示：
const puppeteer = require('puppeteer')const genericPool = require('generic-pool')const createPuppeteerPool = ({// pool 的最大容量max = 10,// pool 的最小容量min = 2,// 连接在池中保持空闲而不被回收的最小时间值idleTimeoutMillis = 30000,// 最大使用数maxUses = 50,// 在连接池交付实例前是否先经过 factory.validate 测试testOnBorrow = true,puppeteerArgs = {},validator = () => Promise.resolve(true),...otherConfig} = {}) => {const factory = {// 创建实例create: () =>puppeteer.launch(puppeteerArgs).then(instance => {instance.useCount = 0return instance}),// 销毁实例destroy: instance => {instance.close()},// 验证实例可用性validate: instance => {return validator(instance).then(valid =>// maxUses 小于 0 或者 instance 使用计数小于 maxUses 时可用Promise.resolve(valid && (maxUses <= 0 || instance.useCount < maxUses)))}}const config = {max,min,idleTimeoutMillis,testOnBorrow,...otherConfig}// 创建连接池const pool = genericPool.createPool(factory, config)const genericAcquire = pool.acquire.bind(pool)// 池中资源连接时进行的操作pool.acquire = () =>genericAcquire().then(instance => {instance.useCount += 1return instance})pool.use = fn => {let resourcereturn pool.acquire().then(r => {resource = rreturn r}).then(fn).then(result => {// 释放资源pool.release(resource)return result},err => {pool.release(resource)throw err})}return pool}module.exports = createPuppeteerPool使用连接池的方式也很简单，如下代码，./pool.js：
const pool = createPuppeteerPool({puppeteerArgs: {args: config.browserArgs}})module.exports = pool有了“武器弹药”，我们来看看渲染一个页面为海报的具体逻辑。如下代码所示render方法，该方法支持接受一个 URL 也支持接受具体的 HTML 字符串去生成相应海报：
// 获取连接池const pool = require('./pool')const config = require('./config')const render = (ctx, handleFetchPicoImageError) =>// 使用连接池资源pool.use(async browser => {const { body, query } = ctx.request// 打开新的页面const page = await browser.newPage()// 服务支持直接传递 HTML 字符串内容let html = body// 从请求服务的 query 获取默认参数const {width = 300,height = 480,ratio: deviceScaleFactor = 2,type = 'png',filename = 'poster',waitUntil = 'domcontentloaded',quality = 100,omitBackground,fullPage,url,useCache = 'true',usePicoAutoJPG = 'true'} = querylet imagetry {// 设置浏览器视口await page.setViewport({width: Number(width),height: Number(height),deviceScaleFactor: Number(deviceScaleFactor)})if (html.length > 1.25e6) {throw new Error('image size out of limits, at most 1 MB')}// 访问 URL 页面await page.goto(url || `data:text/html,${html}`, {waitUntil: waitUntil.split(',')})// 进行截图image = await page.screenshot({type: type === 'jpg' ? 'jpeg' : type,quality: type === 'png' ? undefined : Number(quality),omitBackground: omitBackground === 'true',fullPage: fullPage === 'true'})} catch (error) {throw error}ctx.set('Content-Type', `image/${type}`)ctx.set('Content-Disposition', `inline; filename=${filename}.${type}`)await page.close()return image})module.exports = render至此，基于 Puppeteer 的海报系统就已经开发完成了。它是一个对外的 Node.js 服务。
我们也可以生成各种语言的 SDK 客户端，调用该海报服务。比如一个简单的 Python 版 SDK 客户端实现如下代码：
import requestsclass PosterGenerator(object):// ...def generate(self, **kwargs):"""生成海报图片，返回二进制海报数据:param kwargs: 渲染时需要传递的参数字典:return: 二进制图片数据"""html_content = render(self._syntax, self._template_content, **kwargs)url = POSTER_MAN_HA_PROXIES[self._api_env.value]try:// post 请求海报服务resp = requests.post(url,data=html_content.encode('utf8'),headers={'Content-Type': 'text/plain'},timeout=60,params=self.config)except RequestException as err:raise GenerateFailed(err.message)else:if not resp:raise GenerateFailed(u"Failed to generate poster, got NOTHING from poster-man")try:resp.raise_for_status()except requests.HTTPError as err:raise GenerateFailed(err.message)else:return resp.content总结
这一讲我们介绍了 Puppeteer 的各种应用场景，并重点介绍了一个基于 Puppeteer 设计实现的海报服务系统。
本讲内容总结如下：
通过这几讲的学习，希望你能够从实践出发，对 Node.js 落地应用有一个更全面的认知。这里我也给大家留一个思考题，你平时开发中使用过 Puppeteer 吗？你还能基于 Puppeteer 想到哪些使用场景呢？欢迎在留言区和我分享你的经验。
精选评论
*聪：
用puppeteer来做爬虫项目
*靖：
请问最后思维导图里面的英文字体是什么呀？好好看
编辑回复：
是 XMind 中的 Segoe Print 哦~
*炜：
前几天面试腾讯,被问到如果优化puppeteer,链接池还是没有答上来.
编辑回复：
多积累一下经验，下次一定OK的！
**3336：
老师讲的案例都有代码仓库嘛
编辑回复：
注意看文中加超链接的地方，相关地址都在呐~
在西班牙语中，有一个很特别的的词语叫“Sobremesa”，它专指“吃完饭后，大家在饭桌上意犹未尽交谈的那段短暂而美好时光”。现在，我们的专栏也已经全部更新完毕，历经“枯燥的程序知识”，我希望在最后的内容中，大家能够放松心情，畅所欲言。今天，我将会从“现代项目库的编写”谈基建和架构，从“如何保持竞争力”谈个人价值和方向。就让这些非技术内容作为全部专栏内容的结束语吧。
库，不仅是能有
此刻，2021 新年已过，前端技术和解决方案无时无刻不在确立着新的格局。“如何写好一个现代化的开源库”这个话题始终值得讨论。当然，这对于初级开发者也许并不简单。比如，我们要思考：
开源证书如何选择；
库文档如何编写，才能做到让使用者快速上手；
TODO 和 CHANGELOG 需要遵循哪些规范，有什么讲究；
如何完成一个流畅 0 error, 0 warning 的构建流程；
如何确定编译范围和实施流程；
如何设计合理的模块化方案；
如何打包输出结果，以适配多种环境；
如何设计自动规范化链路；
如何保证版本规范和 commit 规范；
如何进行测试；
如何引入可持续集成；
如何引入工具使用和配置的最佳实践；
如何设计 APIs 等。
其中的任何一个点都能牵引出前端语言规范和设计、工程化基建等相关知识。比如，让我们来思考构建和打包过程，如果我是一个库开发者，我的预期将会是：
我要用 ES Next 优雅地写库代码，因此要通过 Babel 或者 Bublé 进行转义；
我的库产出结果要能够运行在浏览器和 Node 环境中，我会有自定义的兼容性要求；
我的库产出结果要支持 AMD 或者 CMD 等模块化方案，因此对于不同环境，采用的模块化方案也不同；
我的库产出结果要能够和 Webpack、Rollup、Gulp 等工具无缝配合。
根据这些预期，我就要纠结：“到底用 Rollup 对库进行打包还是用 Webpack 进行打包”“如何真正意义上实现 Tree shaking”“如何选择并比较不同的工具”“如何合理地使用 Babel，如何使用插件”等话题。
把这些问题想通，我们距离项目的基建和架构就能更进一步。因此，如果在项目中遇到了公共库使用问题，就让我们花些时间，追根刨底，研究个明白。同时，你要大胆地设计公共库，站在使用者的角度想问题，不断打磨公共库的设计理念和使用体验，很快就会有成长。最后，对社区开源知识保持学习，相信你一定会有所收获。
如何保持竞争力
提到竞争力，我想先说一个“程序员”的修养，这个话题非常开放。我们会想到很多关键词，比如：
保持热情
谦虚谨慎
学会阅读
学会提问
善用搜索
学会写作（文档/博客等）
“科学上网”
时间管理
知识管理
英语学习
我个人很不喜欢所谓的成功学和方法论，更讨厌制造焦虑、兜售鸡汤。免入俗套，我打算从两种动物谈起，来说一些“废话”。
不管是学习进阶之路，还是工作中的项目，我们能够遇到的真正问题只有两类：第一种是看不见的，我把它比作为“黑天鹅”，总会在你意想不到的时间和地点出现，并彻底颠覆一切；第二种是被我们视而不见的，我把它比喻成“灰犀牛”，你知道且习惯于它的存在，但是它会在某个时刻突然爆发，一旦爆发就会席卷一切，令人无从抵抗。
而项目开发和个人成长都有“黑天鹅”和“灰犀牛”的危机。
黑天鹅
“新技术的爆发，技术的更新换代”就是职业生涯的黑天鹅。但我们需要辩证地来认识它：对于菜鸟来说，新技术和未知领域让年轻人有机会弯道超车，减少因为欠缺经验和阅历而带来的劣势；对于有一定工作经验和阅历的程序员来说，“颠覆”和“变革”这样的词语似乎不那么友好。
但是新技术说到底也只是工具，真正资深程序员的核心价值在于：逻辑、分析、数据、算法等抽象能力。技术工具只是这些抽象能力的表现形式。从汇编语言转到 C 语言，其实更能发挥 C 的强大控制能力；从 C 转到 Java，只需要理解面向对象和虚拟机就能很快适应并脱颖而出；从 Java 转到 Python 的程序员，甚至都会感叹写代码“太简单了”！
总之，黑天鹅既是危机，也是机会。新技术作为新工具，总能带来新的价值蓝海。如果能把黑天鹅当作机会，保持敏感、好奇和进取的心态，扩展技能树，就能驯服来势汹汹的新技术。希望我们所有人一起共勉。
灰犀牛
社会中，很多职业是“越老越值钱”：老警察、老医生、老艺术家，说起来就让人觉得技术高超，令人信赖。
职业进阶就是一只灰犀牛。在悄然溜走的时间中，我们可能习惯了日复一日的重复劳动。程序员怕的不是变老，而是变老的同时没有变强。如何击退这只灰犀牛，就需要我们从天天接触的工作代码入手，从熟悉的事物出发，找到突破口。
比如，在这个专栏的《现代化前端开发和架构生态篇》中，我重点突出了：如何增强程序的健硕性、如何提升我们的开发效率、如何持续不断地完善项目、如何从零开始打磨基础构建体系。仔细思考，里面的内容也许就能接入你的项目当中。
从机械的工作抽象出更完美的工程化流程，这样的话题似乎永远说不完。我也总有新的心得和体会想和大家一起分享、交流。专栏已完结，但是衷心希望我们的技术探险之旅，仅仅是拉开帷幕。
写在最后的话
站在跑道的起点，你不知道跑到哪里肌肉会开始发痛，呼吸急促，想要停下来休息；在二三十岁的年纪，我们无从得知学习了一门课程，能对自己的水平提高和职业发展起多大作用。
也许无论是跑步还是写代码，都是在探索生命的种种可能。
——不去跑，永远不知道能跑多远；不去做，永远不知道能做多好。
本专栏到此结束，衷心希望各位读者一切顺利。
精选评论
*浩：
最后的结语写的真棒！！给老师点赞！！
**先森：
很棒的专栏，这个专栏我至少会看5遍，并对其中涉及的思路以及知识进行探究，感谢作者好文。
**平：
很实在，很接地气的专栏，解决了自己的很多疑惑
**训：
完结
Darcy：
完结，撒花。希望还可以看到老师其他的作品
*祁：
喜欢最后的总结