嗨,我展示了如何在 Docker 容器中使用 selenium(或 unDetected_chromedriver)。
我——Dockerfile
我正在使用 docker python 映像并添加 chromdriver 和 chromium 来浏览网站。
第一步是创建requirements.txt 文件。就我个人而言,我使用 unDetected-chromedriver 库,它需要 selenium
undetected-chromedriver==3.5.5
FROM python:3.10 COPY ../.. . RUN wget -q -O - https://dl-ssl.google.com/linux/linux_signing_key.pub | apt-key add - RUN sh -c 'echo "deb [arch=amd64] http://dl.google.com/linux/chrome/deb/ stable main" >> /etc/apt/sources.list.d/google-chrome.list' RUN apt-get -y update RUN apt-get install -y chromium # install chromedriver RUN apt-get install -yqq unzip RUN wget -O /tmp/chromedriver.zip http://chromedriver.storage.googleapis.com/`curl -sS chromedriver.storage.googleapis.com/LATEST_RELEASE`/chromedriver_linux64.zip RUN unzip /tmp/chromedriver.zip chromedriver -d /usr/local/bin/ ENV DISPLAY=:99 RUN pip install -r requirements.txt CMD python -u app.py
例如,您可以在 docker-compose 中运行此 Dockerfile。
services: bot: build: selenium-test
II - 脚本
在第二步中,我需要添加两个在容器中工作的选项。
我补充:
- --无沙盒
- --禁用-setuid-sandbox
这是一个使用 python 的示例
class App: options: uc.ChromeOptions driver: uc.Chrome def __init__(self): self.options = uc.ChromeOptions() self.options.arguments.extend(["--no-sandbox", "--disable-setuid-sandbox"]) self.driver = uc.Chrome(headless=True, use_subprocess=False)
然后您可以使用 unDetected_chromedriver 作为 selenium,如下所示:
self.driver.execute_script("console.log("Hello")
以上是硒 python 和 docker的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

要在有限的时间内最大化学习Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。

Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame,提供绘图、音频等功能,适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt,Tkinter简单易用,PyQt功能丰富,适合专业开发。

Python适合数据科学、Web开发和自动化任务,而C 适用于系统编程、游戏开发和嵌入式系统。 Python以简洁和强大的生态系统着称,C 则以高性能和底层控制能力闻名。

2小时内可以学会Python的基本编程概念和技能。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制流(条件语句和循环),3.理解函数的定义和使用,4.通过简单示例和代码片段快速上手Python编程。

Python在web开发、数据科学、机器学习、自动化和脚本编写等领域有广泛应用。1)在web开发中,Django和Flask框架简化了开发过程。2)数据科学和机器学习领域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow库提供了强大支持。3)自动化和脚本编写方面,Python适用于自动化测试和系统管理等任务。

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