三分鐘學會如何在函式計算中使用 puppeteer

摘要：使用 puppeteer 結合函式計算，可以快速的構建彈性的服務完成各種功能，包括：生成網頁截圖或者 pdf、高階爬蟲，可以爬取大量非同步渲染內容的網頁、模擬鍵盤輸入、表單自動提交、登入網頁等，實現 ui 自動化測試和捕獲站點的時間線，以便追蹤你的**，幫助分析**效能問題

簡介使用 puppeteer 結合函式計算，可以快速的構建彈性的服務完成各種功能，包括：

生成網頁截圖或者 pdf

高階爬蟲，可以爬取大量非同步渲染內容的網頁

模擬鍵盤輸入、表單自動提交、登入網頁等，實現 ui 自動化測試

捕獲站點的時間線，以便追蹤你的**，幫助分析**效能問題

接下來，將基於乙個腳手架專案開發我們自己 puppeteer 專案。

>>> git clone -o starter-kit  your_project_name

專案結構

├── lib                         chrome headless 依賴的共享庫，打包的時候，拷貝到打包專案的根目錄下
├── chrome 
│ ├── buildchrome.sh 編譯 chrome headless shell 指令碼，基於它，可以編譯最新的版本
│ └── headless_shell.tar.gz 編譯後的 chrome headless 二進位制打包檔案
├── src
│ ├── index.js 函式呼叫入口檔案，函式 handler 為 index.handler，您的業務**寫在這裡
│ └── starter-kit
│ ├── local.js 本地測試操作 chrome headless 的 api 是否正確，通過執行命令：npm run local
├── package.json
└── package.zip 輸出函式計算打包檔案，通過命令：npm run package 或 npm run package-nochrome

如何寫業務**

index.js 檔案

const setup = require('./starter-kit/setup');
exports.handler = async (event, context, callback) => ;
exports.run = async (browser) => ,
});};

編譯打包

包含 chrome headless

執行命令：npm run package 。命令會將 chrome headless 檔案一起打包進專案，放在專案根目錄，函式執行的時候，預設將 chrome headless 安裝到 /tmp 目錄。

chrome_bucket(必填): chrome headless 上傳到 oss 的 bucket
chrome_region(必填): chrome headless 上傳到 oss 的 region
chrome_key(必填): chrome headless 上傳到 oss 的 key。 預設值: headless_shell.tar.gz

部署

編譯打包輸出的檔案：package.zip，通過函式計算控制台或者 fcli 命令工具上傳已打包檔案。fcli 上傳已打包檔案命令：

mkf myfunction -h index.handler -f package.zip -t nodejs8 # **在本地的 package.zip 中

為什麼要使用函式計算

函式計算是乙個相對較新的事物，可能大部分開發人員或架構師對它很陌生。微服務架構是當下很流行的一種系統架構，微服務架構有沒有不夠完美的地方？答案是肯定的。基於微服務架構，我們需要考慮使用什麼微服務框架來架構系統、需要多少臺伺服器、如何有效減輕運維負擔等一些列問題。另外，按照《富比士》雜誌的統計，在商業和企業資料中心的典型伺服器僅提供 5%～15% 的平均最大處理能力的輸出。這無疑是一種資源的巨大浪費。

有沒有辦法解決上面的不足？答案也是肯定的，阿里雲函式計算就是在這樣的背景下應運而生的。如果把雲計算理解成乙個執行環境，那麼，在這個環境裡，函式（即業務邏輯的載體）+ 資料（即跟業務相關的輸入與輸出）就是應用的核心，有了函式、資料、事件這三者，其它任何**和框架，無非是整個應用的膠水和ui罷了。那麼，最理想的情況就是用最少的時間寫膠水，將更多的時間投入到核心應用的開發中，甚至，徹底實現整個軟體棧的微服務化。函式計算就是這裡的膠水。

總結函式計算有如下優勢：

無需採購和管理伺服器等基礎設施

專注業務邏輯的開發

提供日誌查詢、效能監控、報警等功能快速排查故障

以事件驅動的方式觸發應用響應使用者請求

毫秒級別彈性伸縮，快速實現底層擴容以應對峰值壓力

按需付費。只需為實際使用的計算資源付費，適合有明顯波峰波谷的使用者訪問場景

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