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在当今数据驱动的世界里，无论是数据抓取还是Web UI自动化测试，传统方法的局限性日益显现。面对复杂的网页结构、动态内容更新以及不断升级的反爬策略，开发者们常常感到束手无策。然而，随着DeepSeek、PyTest和Browser Use等先进技术的融合应用，一种全新的智能自动化解决方案正在彻底改变这一现状，为各行业带来了前所未有的效率提升和创新可能。

什么是Browser Use？

Browser Use是一款专为大型语言模型（LLM）设计的开源Python库，旨在让AI能够如同人类一样自然地浏览和操作网页。它不仅支持多标签页管理、视觉识别、内容提取等功能，还能够记录并重复执行特定动作。更重要的是，Browser Use兼容多种主流的大规模语言模型，如DeepSeek、GPT-4及Claude等，使得其适用于各种复杂场景下的任务执行。

安装环境

首先，确保你的Python版本是3.11及以上，并且已经安装了必要的依赖：

pip install browser-use
playwright install

大规模语言模型（LLM）赋能：零硬编码自动化

通过深度集成了大语言模型，Browser Use实现了语义理解和视觉决策链的零硬编码自动化，这意味着开发者无需再手动编写XPath或CSS定位器，大大提升了开发效率。下面是一些具体的代码示例，展示了如何利用这些技术解决实际问题。

示例1：爬取基金数据

下面是一个具体的实例，展示了如何使用Browser Use从东方财富网获取前10名基金的数据。

from browser_use import Agent, ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    model='deepseek-chat',
    api_key='your_api_key',
    base_url='https://api.deepseek.com',
    temperature=0
)

async def main():
    agent = Agent(
        task="""
        1、导航到网址:https://fund.eastmoney.com/
        2、点击基金排行
        3、返回排行前10的基金数据，以json格式返回
        """,
        llm=llm,
        use_vision=False,
    )
    result = await agent.run()
    print(result.final_result())

import asyncio
asyncio.run(main())

结合PyTest实现页面自动化测试

要充分利用Browser Use的强大功能，离不开PyTest的支持。PyTest是一个成熟且强大的测试框架，非常适合用于Web UI自动化测试。借助pytest-asyncio插件，可以轻松实现异步测试案例的执行，进一步提升测试效率。

示例2：登录测试

以下是如何利用Browser Use与PyTest结合进行异步登录测试的代码示例：

import pytest
from browser_use import Agent, ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    model='deepseek-chat',
    api_key='your_api_key',
    base_url='https://api.deepseek.com',
    temperature=0
)

@pytest.mark.asyncio
@pytest.mark.parametrize("username,password,expected", [
    ("kevin@xxxx.com", "a123456", "kevin"),
    ("kevin@xxxx.com", "123456", "账号密码输入错误")
])
async def test_login(username, password, expected):
    agent = Agent(
        task=f"""
        1、导航到网址:https://example.com
        2、输入用户名:{username}, 密码:{password}
        3、点击登录按钮
        4、验证是否登录成功,登录成功返回{expected}
        """,
        llm=llm,
        use_vision=False,
    )
    result = await agent.run()
    assert expected in str(result.final_result())

更丰富的应用场景

除了上述提到的应用外，Browser Use还在多个领域展现了巨大潜力：

示例3：电商产品监控

实时监控竞争对手的产品价格、库存状态等关键信息：​​​​​​​

async def monitor_product_price(product_url):
    agent = Agent(
        task=f"""
        1、导航到网址:{product_url}
        2、提取当前商品的价格
        """,
        llm=llm,
        use_vision=False,
    )
    result = await agent.run()
    print(f"Current Price: {result.final_result()}")

示例4：新闻资讯聚合

从各大新闻网站上快速收集最新资讯，为用户提供个性化推荐：​​​​​​​

async def aggregate_news(topic):
    agent = Agent(
        task=f"""
        1、导航到新闻网站
        2、搜索关键词:{topic}
        3、提取所有相关文章标题和链接
        """,
        llm=llm,
        use_vision=False,
    )
    result = await agent.run()
    print(f"News Articles:\n{result.final_result()}")

通过这些实例展示，我们希望本文不仅能帮助你更好地理解Browser Use、DeepSeek和PyTest的强大组合，还能启发你在更多领域中探索其应用潜力。立即行动起来，加入这场智能自动化的革命，共同开启未来新篇章！无论你是寻求提高工作效率的数据科学家，还是寻找更高效测试方法的软件工程师，这套工具链都将为你带来意想不到的价值。

最后： 下方这份完整的软件测试视频教程已经整理上传完成，需要的朋友们可以自行领取【保证100%免费】
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