在当今Web应用开发中，性能优化是提升用户体验的关键因素之一。本文将介绍如何使用Playwright构建一个自动化性能测试工具，帮助开发者全面分析网页性能瓶颈并获取优化建议。
这个脚本主要功能包括：
自动收集页面加载性能指标；
分析资源加载情况；
生成详细的性能报告；
提供优化建议。
1. 浏览器初始化
def _initialize_browser(self): """初始化浏览器环境""" self.playwright = sync_playwright().start() # 启动Playwright self.browser = self.playwright.chromium.launch(headless=False) # 启动Chromium浏览器 self.context = self.browser.new_context( ignore_https_errors=True, # 忽略HTTPS错误 bypass_csp=True, # 绕过内容安全策略 extra_http_headers={ # 设置HTTP头禁用缓存 'Cache-Control': 'no-store, no-cache, must-revalidate', 'Pragma': 'no-cache' } ) self.page = self.context.new_page() # 创建新页面 self.page.goto('about:blank') # 导航到空白页 self.page.route('**', lambda route: route.continue_()) # 拦截所有请求并继续
关键配置说明：
2. 性能数据收集
def _collect_performance_metrics(self) -> Dict[str, Any]: """收集性能指标数据""" start_time = time.time() # 记录开始时间 self.page.goto(self.test_url, wait_until="networkidle") # 导航到目标URL end_time = time.time() # 记录结束时间 # 基础指标：页面加载总时间 self.metrics_data = { 'load_time_seconds': end_time - start_time, } # 通过浏览器API获取详细性能指标 browser_metrics = self.page.evaluate('''() => { try { const navEntries = performance.getEntriesByType("navigation"); const resources = performance.getEntriesByType("resource") || []; return { navigation: navEntries.length > 0 ? navEntries[0].toJSON() : {}, resources: resources.map(r => r.toJSON()) }; } catch (e) { return { navigation: {}, resources: [] }; } }''')
数据收集策略：
使用高精度时间戳记录页面加载总时间；
通过performance.getEntriesByTypeAPI获取Navigation Timing和Resource Timing数据；
捕获异常确保测试不会因单个页面错误而中断。
3.资源分析
def _analyze_resources(self, resources: List[Dict]) -> Dict[str, Any]: """分析资源加载情况""" resource_types = defaultdict(list) # 按类型分类资源 slow_resources = [] # 存储加载缓慢的资源 # 分类和分析资源 for res in resources: res_type = res.get('initiatorType', 'other') resource_types[res_type].append(res) duration = res.get('duration') if isinstance(duration, (int, float)) and duration > 500: slow_resources.append({ 'name': res.get('name', 'unknown'), 'type': res_type, 'duration': duration }) # 计算统计信息
分析维度：
按资源类型（JS/CSS/图片等）分类统计
识别加载时间超过500ms的慢资源
计算各类资源的平均加载时间和总耗时
4. 关键性能指标计算
def _analyze_metrics(self): """分析关键性能指标""" nav_entry = self.metrics_data.get('navigation', {}) self.metrics_data['analysis'] = { 'dom_ready_time': nav_entry.get('domContentLoadedEventEnd'), # DOM准备就绪时间 'full_load_time': nav_entry.get('loadEventEnd'), # 完整加载时间 'first_byte': nav_entry.get('responseStart', 0) - nav_entry.get('requestStart', 0) if all(k in nav_entry for k in ['responseStart', 'requestStart']) else None, # 首字节时间(TTFB) 'page_render_time': nav_entry.get('domComplete', 0) - nav_entry.get('domLoading', 0) if all(k in nav_entry for k in ['domComplete', 'domLoading']) else None, # 页面渲染时间 'resource_count': self.resource_analysis.get('total_resources', 0), # 资源总数 'avg_resource_load_time': self.resource_analysis.get('avg_resource_load_time', 0) }
核心指标说明：
5. 智能优化建议生成
def _generate_recommendations(self) -> List[str]: """根据分析结果生成优化建议""" recommendations = [] analysis = self.metrics_data.get('analysis', {}) resources = self.resource_analysis # 资源数量过多建议 if analysis.get('resource_count', 0) > 50: recommendations.append( f"资源数量较多({analysis['resource_count']}个)，建议合并CSS/JS文件，使用雪碧图减少图片资源" ) # 慢资源优化建议 slow_resources = [ r for r in resources.get('top_slowest', []) if r.get('duration', 0) > 1000 ]
建议生成逻辑基于以下规则：
资源数量 > 50 → 建议合并资源；
平均资源加载时间 > 300ms → 检查CDN或服务器；
存在加载时间 > 1s的资源 → 提示优化具体资源。
if __name__ == "__main__": # 创建测试实例并运行测试 tester = PerformanceTester(url="https://example.com") tester.run_test()
输出示例：
开始测试页面: https://example.com=== 核心性能指标 ===1. 页面加载时间: 2.34秒2. DOMContentLoaded: 1245.23ms3. 完全加载时间: 2340.56ms4. 首字节时间(TTFB): 345.67ms5. 页面渲染时间: 895.32ms6. 资源数量: 427. 平均资源加载时间: 215.43ms=== 资源加载分析 ===总资源数量: 42平均资源加载时间: 215.43ms按类型统计: SCRIPT: 12个, 平均加载时间: 185.32ms IMAGE: 20个, 平均加载时间: 245.67ms CSS: 5个, 平均加载时间: 156.89ms=== 优化建议 ===1. 资源数量较多(42个)，建议合并CSS/JS文件，使用雪碧图减少图片资源2. 发现加载缓慢的资源(2个)，建议优化: example.com/big-image.jpg(1245ms), example.com/main.js(1123ms)
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