よくわかるGoogle Cloud#4_PlaywrightをCloud Runで動かす

2024年6月24日 16:17

皆様こんにちは。
カホエンタープライズのnoteをご覧いただきありがとうございます！
本日は、Google Cloudの活用方法をお伝えするシリーズの第4弾をお届けします！

今回使うツールのご紹介

まずは、今回使用するツールを2つご紹介します。

1つ目は「Playwright」です。Playwrightは、Microsoft社が中心となって開発している、Webスクレイピングやブラウザテスト用のオープンソースライブラリです。これを使うことで、Webページの表示やクリック、入力等、ブラウザ上で行う操作を自動化することができます。PythonやNode.jsなどで利用可能となっています。

2つ目は「Cloud Run」です。Cloud Runは、Google Cloud Platform（GCP）で提供されるシステムで、コンテナ化（プログラムやその実行に必要なライブラリや設定などをすべて1つのパッケージにまとめる技術）という技術を使って、サーバーを自分で管理することなくアプリケーションを実行できるツールです。Google Cloud側でサーバーを管理してくれるだけでなく、アプリへのアクセス数に応じてリソースが自動調整されるようになっています。

今回は、
・Playwrightを使用してWebスクレイピングを行う
・その結果をBigQueryに格納するプログラムをCloud Runにデプロイ
・スケジュール実行を設定
以上の流れを試してみたいと思います。

Playwrightを触ってみる

まずはPlaywrightがどんなものなのか簡単に触ってみます。

インストール

pythonがインストールされているPCで以下を実行します。

pip install playwright pytest-playwright
playwright install

codegenを使ってみる

playwrightにはブラウザ操作しながらコードを自動生成してくれるcodegenという機能があるようです。

（windowsであればコマンドラインで）以下を実行します。

playwright codegen

以下のような感じでブラウザとコードの画面が立ち上がってきて、ブラウザ操作するたびにコードの画面が更新されます。

Cloud Runで実行する

ここから先のコマンドはCloudShellで実行する想定です。（必要な権限は持っている前提となります。）

Artifact Registryを作成する

Artifact RegistryでDockerイメージをアップするためのリポジトリを作成します。Artifact Registry画面のリポジトリを作成をクリックします。

リポジトリの名前(ここではplaywrightにします)やリージョンを選択し作成をクリックします。

実行用のpythonファイルを作成する

Cloud Run用のpythonファイルを作成します。
今回はplaywrightのwebページで取得した情報をBigQueryにアップさせるサンプルを作ります。

python:main.py
from playwright.sync_api import sync_playwright
from flask import Flask
import os
import pandas as pd
import pandas_gbq
 #BigQueryの情報 
project_id = '<project_id>'
table_id = '<dataset>.<table>'

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def exec_playwright():  
  # playwrightの実装  
  try:    
    with sync_playwright() as p:      
      df_dict = {}          

      # Chromium (Web Browser)のインスタンスを作成する      
      browser = p.chromium.launch(headless=True)        
       
      # 新しいページを作成する      
      page = browser.new_page()        
      print('page: ', page)     
       
      # page.goto() で Playwright のサイトにアクセス       
      page.goto('https://playwright.dev/')              

      # title tag の値（ページタイトル）を取得し辞書に格納     
      title = page.title()      
      df_dict['page_title'] = [title]               
 
      # hero__titleクラスのテキストを取得し辞書に格納      
      hero_title_text = page.locator('.hero__title').text_content()      
      df_dict['hero_title_text'] = [hero_title_text]                   

      # Browser を閉じる      
      browser.close()

      # upload to bigquery 辞書データを渡してBQにアップロードさせる      
      upload_to_bigquery(df_dict)

      return f"OK!"          
  except Exception as e:    
    return str(e)

def upload_to_bigquery(df_dict):  
  df = pd.DataFrame.from_dict(df_dict)  
  pandas_gbq.to_gbq(df, table_id, project_id=project_id, if_exists='replace')

if __name__ == "__main__":  
  app.run(debug=True, host="0.0.0.0", port=int(os.environ.get("PORT", 8080)))

requirements.txt
playwright==1.41.1
pytest-xdist==3.5.0
Flask==3.0.1
pandas==2.2.0
pandas_gbq==0.20.0

Dockerfileの作成

dockerfile:Dockerfile
FROM mcr.microsoft.com/playwright/python:v1.41.0-jammy

ADD main.py .
ADD requirements.txt .

RUN pip install --upgrade pipRUN pip
install --upgrade setuptools
RUN pip install -r requirements.txt

CMD ["python", "main.py"]

Docker imageの作成とPush

Dockerfileとpythonのスクリプトは同じディレクトリにある前提で以下を実行します。

shell:dockerイメージの作成
docker build -t <location>-
docker.pkg.dev/<project_id>/playwright/playwright:latest .

shell:dockerイメージをArtifact RegistryにPush
docker push <location>-
docker.pkg.dev/<project_id>/playwright/playwright:latest

Cloud Runにデプロイ

未認証は許可せず、メモリは1GBにしてplaywright-serviceという名前でデプロイします。

shell:cloud runにデプロイ
gcloud run deploy playwright-service --project <project_id> --memory=1Gi -
-no-allow-unauthenticated --image <location>-
docker.pkg.dev/<project_id>/playwright/playwright:latest --platform 
managed --region <region>

実行結果

cloudshellから以下コマンドでデプロイしたCloudRunを実行して結果を確認してみます。

curl -H \
"Authorization: Bearer $(gcloud auth print-identity-token)" \
<CloudRun_URL>

BigQueryにスクレイピングした結果が格納されました。

スケジューリング

CloudScheduler

CloudScheduelerでスケジューリングする際には以下に注意します。
- メソッドはGET（今回のサンプルプログラムの場合）
- AuthヘッダーにOIDCトークンを追加（認証情報）

Workflows

Workflowsで実行させる場合は、以下のようにhttp get（今回のサンプルプログラムの場合）を対象のURLに対してキックさせます。このときauthのOIDC設定を入れないと認証エラーになるので注意してください。

yaml
call: http.get
args:
  url: <Cloud RunのURL> 
  auth:     
  type: OIDC
result: returnValue

デプロイ前にローカル(Cloud Shell)でテストするとき

以下コマンドを実行するとポート9090にアクセスしてローカルでの実行確認ができます。

shell
PORT=8080 && docker run -p 9090:${PORT} -e PORT=${PORT} <location>-
docker.pkg.dev/<project_id>/playwright/playwright:latest

上記コマンド実行後、Cloud shellの右上のプレビューボタン→ポートを変更で9090にしてアクセスするとテスト実行されます。

今回の記事では、Playwrightを使用してWebスクレイピングの結果をBigQueryに格納し、Cloud Runにデプロイしてスケジュール実行まで設定する方法について解説しました。Playwrightの機能と、Google Cloudのサービスを組み合わせることで、サーバレスな環境でブラウザ自動化からデータ収集、そしてデータの定期的な処理までを一貫して行える環境を構築できます。ぜひ試してみてください。

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