如何使用自定义功能在Google表格中显示Lighthouse评分

我将展示给您的方法不是唯一的方法，但是它确实说明了一种更通用的技术，可用于许多方面，包括机器学习算法。

有两个部分：

1. 一个Google Cloud Run应用程序，它将执行复杂的工作（在这种情况下，将运行Lighthouse测试），并将响应HTTP请求。
2. 一个Appscript自定义函数，它将向您在步骤1中创建的API发出请求，并将结果返回到Google表格中。

云运行应用程序

Cloud Run是一项Google服务，可获取您提供的docker映像并通过HTTP使其可用。 您只需要在发出HTTP请求时付款，因此对于不全天候使用的此类服务，它非常便宜。 实际成本将取决于您使用它的数量，但是我估计运行数千个测试每月不到1美元。

我们需要做的第一件事是制作一个Docker映像，当我们向它发出HTTP请求时将执行Lighthouse分析。 幸运的是，有一些文档显示了如何在Github上以编程方式运行Lighthouse审核。 链接的代码将分析保存到文件中，而不是通过HTTP返回响应，但是通过将整个内容包装在Express应用程序中是很容易解决的，如下所示：

 const express = require('express'); const app = express(); const lighthouse = require('lighthouse'); const chromeLauncher = require('chrome-launcher'); app.get('/', async (req, res) => { // Check that the url query parameter exists if(req.query && req.query.url) { // decode the url const url = decodeURIComponent(req.query.url) const chrome = await chromeLauncher.launch({chromeFlags: ['--headless', '--no-sandbox','--disable-gpu']}); const options = {logLevel: 'info', output: 'html', port: chrome.port}; const runnerResult = await lighthouse(url, options); await chrome.kill(); res.json(runnerResult.lhr) } }); const port = process.env.PORT || 8080; app.listen(port, () => { console.log(`Listening on port ${port}`); });

将此代码另存为index.js。

然后，您还将需要一个名为package.json的文件，该文件描述了如何安装上述应用程序和一个Dockerfile，以便我们将所有内容打包在Docker中。 所有代码文件都可以在Github上找到。

 package.json { "name": "lighthouse-sheets", "description": "Backend API for putting Lighthouse scores in Google sheets", "version": "1.0.0", "author": "Richard Fergie", "license": "MIT", "main": "index.js", "scripts": { "start": "node index.js" }, "dependencies": { "express": "^4.17.1", "lighthouse": "^6.3" }, "devDependencies": {} } Dockerfile # Use the official lightweight Node.js 10 image. # https://hub.docker.com/_/node FROM node:12-slim # Our container needs to have chrome installed to # run the lighthouse tests RUN apt-get update && apt-get install -y \ apt-transport-https \ ca-certificates \ curl \ gnupg \ --no-install-recommends \ && curl -sSL https://dl.google.com/linux/linux_signing_key.pub | apt-key add - \ && echo "deb https://dl.google.com/linux/chrome/deb/ stable main" > /etc/apt/sources.list.d/google-chrome.list \ && apt-get update && apt-get install -y \ google-chrome-stable \ fontconfig \ fonts-ipafont-gothic \ fonts-wqy-zenhei \ fonts-thai-tlwg \ fonts-kacst \ fonts-symbola \ fonts-noto \ fonts-freefont-ttf \ --no-install-recommends \ && apt-get purge --auto-remove -y curl gnupg \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/* # Create and change to the app directory. WORKDIR /usr/src/app # Copy application dependency manifests to the container image. # A wildcard is used to ensure copying both package.json AND package-lock.json (when available). # Copying this first prevents re-running npm install on every code change. COPY package*.json ./ # Install production dependencies. # If you add a package-lock.json, speed your build by switching to 'npm ci'. # RUN npm ci --only=production RUN npm install --only=production # Copy local code to the container image. COPY . ./ # Run the web service on container startup. CMD [ "node", "--unhandled-rejections=strict","index.js" ]

构建docker映像，然后您可以像这样在自己的计算机上本地测试事物：

首先启动图像：

 docker run -p 8080:8080 lighthouse-sheets

然后测试是否有效：

 curl -v "localhost:8080?url=https%3A%2F%2Fwww.example.com"

或在浏览器中访问localhost：8080？url = https％3A％2F％2Fwww.example.com。 您应该看到很多JSON。

下一步是将图像推送到Google Container注册表中。 对我来说，这是一个简单的命令：

 docker push gcr.io/MY_PROJECT_ID/lighthouse-sheets

但是您可能必须先设置docker身份验证，然后才能执行此操作。 另一种方法是使用Google Cloud Build制作图像。 如果您无法通过身份验证，这对您可能会更好。

接下来，您需要使用此Docker映像创建Cloud Run服务。

打开Cloud Run，然后单击“创建服务”

 curl -v "https://lighthouse-sheets-public-v4e5t2rofa-nw.a.run.app?url=https%3A%2F%2Fwww.example.com"

 function LIGHTHOUSE(url) { const BASE_URL = "https://lighthouse-sheets-public-v4e5t2rofa-nw.a.run.app" var request_url = BASE_URL+"?url="+encodeURIComponent(url) var response = UrlFetchApp.fetch(request_url) var result = JSON.parse(response.getContentText()) return(result.categories.performance.score * 100) }