PyBA

只需告诉 AI 要做什么。即可获得一个可永久运行的 Python 脚本。

PyBA 使用 LLM 自主浏览任何网站，然后将操作过程导出为独立的 Playwright 脚本——在重复运行时无需任何 API 开销。

  

PyPI • 文档 • OpenHub

# Pyba 一款专为 OSINT 目的设计的浏览器自动化软件。 ### 简短演示： https://github.com/user-attachments/assets/ab258c0d-760d-4994-ada7-6002d46fe8ff ### 第二部分： https://github.com/user-attachments/assets/a34d53af-9896-4435-8778-274ec9f204e3 ### 获取脚本 ``` from pyba import Engine engine = Engine(openai_api_key="sk-...") # 步骤 1: AI 自主导航 engine.sync_run( prompt="Go to Hacker News, click the top story, extract all comments" ) # 步骤 2: 导出为独立的 Playwright 脚本 engine.generate_code(output_path="hacker_news_scraper.py") ``` 现在可以永久运行 `python hacker_news_scraper.py`。不需要 AI。不需要 API 开销。 ## 安装说明 ``` pip install py-browser-automation ``` 或通过 brew 安装 ``` brew tap fauvidotechnologies/pyba brew install pyba ``` ## 你能做什么？ ### 自动化重复的浏览器任务 ``` engine.sync_run( prompt="Login to my bank, download this month's statement as PDF", automated_login_sites=["swissbank"] ) engine.generate_code("download_statement.py") ``` ### OSINT 与侦察 ``` from pyba import DFS dfs = DFS(openai_api_key="sk-...") dfs.sync_run( prompt="Find all social media accounts linked to username 'targetuser123'" ) ``` ### 结构化数据提取 ``` from pydantic import BaseModel class Product(BaseModel): name: str price: float rating: float engine.sync_run( prompt="Scrape all products from the first 3 pages", extraction_format=Product ) # 在导航期间提取数据，存储到您的数据库中 ``` ### 带身份验证的工作流 ``` engine.sync_run( prompt="Go to my Instagram DMs and message john Paula 'Running 10 mins late'", automated_login_sites=["instagram"] ) # 凭据来自环境变量 - 绝不暴露给 LLM ``` ## 四种探索模式 | 模式 | 使用场景 | 示例 | |------|----------|---------| | **Normal** | 直接执行任务 | "填写此表单并提交" | | **Step** | 交互式逐步控制 | "点击这里" → "现在搜索 X" → "提取该信息" | | **DFS** | 深度调查 | "分析此 GitHub 用户的贡献模式" | | **BFS** | 广度发现 | "映射此主页上的所有链接页面" | ``` from pyba import Engine, Step, DFS, BFS # Normal mode (默认) engine = Engine(openai_api_key="...") # Step-by-step interactive mode step = Step(openai_api_key="...") # Deep-first 探索 dfs = DFS(openai_api_key="...") # Breadth-first 发现 bfs = BFS(openai_api_key="...") ``` ### 交互式逐步自动化 ``` from pyba import Step step = Step(openai_api_key="sk-...") await step.start() await step.step("Go to google.com and search for 'playwright python'") await step.step("Click the first result") output = await step.step("Extract the installation instructions") await step.stop() ``` ## 核心功能 ### 代码生成 将任何成功的运行导出为独立的 Python 脚本。无需 AI 即可永久运行。 ### 追踪文件 每次运行都会生成一个 Playwright trace.zip —— 可在 [Trace Viewer](https://trace.playwright.dev/) 中精准回放操作过程。 ### 低内存模式 通过延迟加载较重的 Python 依赖项（oxymouse、google-genai、openai）来节省约 120MB 的空闲 RAM。Chromium 标志位可提升容器稳定性。专为 CI 服务器、容器和低配置机器打造。 ``` engine = Engine(openai_api_key="sk-...", low_memory=True) ``` ### 隐身模式 反浏览器指纹、随机鼠标移动、拟人化延迟。绕过常见的机器人检测。 ### 多提供商支持 兼容 OpenAI、Google VertexAI 或 Gemini。 ### 数据库日志记录 将每一个操作存储在 SQLite、PostgreSQL 或 MySQL 中。支持审计追踪和回放功能。 ### 平台登录 内置针对 Instagram、Gmail、Facebook 的登录处理器。凭据安全保留在环境变量中。 ## 快速示例 ### 提取 YouTube 视频元数据 ``` engine.sync_run( prompt="Go to this YouTube video and extract: title, view count, like count, channel name, upload date" ) ``` ### 填写多页表单 ``` engine.sync_run( prompt="Fill out the job application: Name='John Doe', Email='john@email.com', upload resume from ~/resume.pdf, submit" ) engine.generate_code("job_application.py") # Replay anytime ``` ### 调研一家公司 ``` dfs = DFS(openai_api_key="...") dfs.sync_run( prompt="Find the leadership team, recent news, and funding history for Acme Corp" ) ``` ## 配置说明 ``` from pyba import Engine, Database # 启用数据库日志记录 db = Database(engine="sqlite", name="runs.db") engine = Engine( openai_api_key="sk-...", headless=False, # Watch it work enable_tracing=True, # Generate trace.zip max_depth=20, # Max actions per run database=db # Log everything ) ``` 请参阅文档中的[完整配置选项](https://pyba.readthedocs.io/)。 ## 项目起源 PyBA 专为自动化情报收集和 OSINT 而构建——能够复制人类分析师在浏览器中可执行的所有操作，同时兼具可复现性和高速度。 如果你正在进行安全研究、竞争情报收集，或者仅仅是想自动化繁琐的浏览器任务，这款工具就是为你准备的。 ## 当前状态 可能会发生破坏性更新。请在生产环境中固定您的版本。

如果 PyBA 为您节省了时间，请考虑给它一个 ⭐

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