Web Performance Optimization & Lighthouse · Lektion

Lighthouse über CLI und programmatisch verwenden

Lernen Sie, Lighthouse-Audits über die Kommandozeile auszuführen und seine API in eigene Skripte und Anwendungen zu integrieren.

Lighthouse über CLI und programmatisch verwenden ist eine kostenlose Web Performance Optimization & Lighthouse-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 1 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des Web Performance Optimization & Lighthouse-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der Web Performance Optimization & Lighthouse-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.

Teile dieser Lektion wurden noch nicht übersetzt und werden auf Englisch angezeigt.

Beyond the Browser

You've likely used Lighthouse in your browser's DevTools. But what if you want to run audits automatically or integrate them into your workflow?

This lesson explores how to use Lighthouse from the command line (CLI) for quick checks and programmatically via its Node.js API for advanced automation.

Automate & Integrate

Running Lighthouse from the CLI or programmatically opens up powerful possibilities:

Automation: Schedule regular audits without manual intervention.
CI/CD Integration: Catch performance regressions early in your development pipeline.
Custom Reports: Generate reports tailored to your specific needs.
Large-Scale Testing: Audit many pages efficiently across a website.

Get Lighthouse CLI

To use Lighthouse from the command line, you need Node.js installed on your system. Once Node.js is ready, you can install the Lighthouse CLI globally using npm:

npm install -g lighthouse

This command makes the lighthouse command available directly in your terminal, allowing you to run audits from any directory.

Run a Basic CLI Audit

With Lighthouse CLI installed, running an audit is straightforward. Just provide the URL you want to test. By default, it outputs a summary to the console and generates an HTML report.

lighthouse https://www.example.com

This will launch a headless Chrome instance, run the audit, and then generate an HTML report file in your current directory named after the URL.

Choose Your Output

The Lighthouse CLI can generate reports in different formats. You can specify the output type and path using flags:

--output html: Generates a user-friendly HTML report (default).
--output json: Provides raw audit data in JSON format for parsing.
--output csv: Exports a summary of key metrics as a CSV file.

Try running an audit and saving the output as JSON:

lighthouse https://www.example.com --output json --output-path ./report.json

Customize Your Audit

You can fine-tune your audits with various options to simulate different user conditions or focus on specific aspects:

--throttling-preset: Simulates different network and CPU conditions (e.g., mobile, desktop).
--only-categories: Focuses the audit on specific categories (e.g., performance, accessibility).

Example: Audit only performance for a desktop user:

lighthouse https://www.example.com --throttling-preset desktop --only-categories performance

Lighthouse as an API

For deeper integration and more control, Lighthouse offers a Node.js API. This allows you to embed Lighthouse directly into your JavaScript applications, giving you full control over the audit process and access to the raw results.

It typically uses Puppeteer, a Node library, to programmatically control a headless Chrome browser instance for the audit.

Basic Programmatic Audit

Let's create a simple Node.js script to run a Lighthouse audit. First, ensure you have lighthouse and chrome-launcher installed in your project:

npm install lighthouse chrome-launcher

Then, create a .js file (e.g., audit.js) with the following code:

const lighthouse = require('lighthouse');
const chromeLauncher = require('chrome-launcher');

async function runLighthouseAudit(url) {
  // Launch a headless Chrome instance
  const chrome = await chromeLauncher.launch({
    chromeFlags: ['--headless']
  });

  // Configure Lighthouse options
  const options = {
    logLevel: 'info',
    output: 'json',
    port: chrome.port // Connect to the launched Chrome instance
  };

  // Run Lighthouse audit
  const runnerResult = await lighthouse(url, options);

  console.log('Audit complete for %s', runnerResult.lhr.finalUrl);
  console.log('Performance score: %s', runnerResult.lhr.categories.performance.score * 100);

  // Kill the Chrome instance
  await chrome.kill();
}

// Call the function with a URL to audit
runLighthouseAudit('https://www.example.com');

Extracting Audit Data

The runnerResult object contains a wealth of data about the audit (lhr stands for Lighthouse Result). You can programmatically access scores, specific audit details, and more.

Here's how to extract the Performance score and First Contentful Paint (FCP) value from the results:

const lighthouse = require('lighthouse');
const chromeLauncher = require('chrome-launcher');

async function extractAuditData(url) {
  const chrome = await chromeLauncher.launch({
    chromeFlags: ['--headless']
  });
  const options = {
    port: chrome.port
  };
  const runnerResult = await lighthouse(url, options);

  // Access the overall performance score
  const performanceScore = runnerResult.lhr.categories.performance.score * 100;

  // Access a specific audit result by its ID (e.g., First Contentful Paint)
  const fcpAudit = runnerResult.lhr.audits['first-contentful-paint'];

  console.log(`Performance Score: ${performanceScore}%`);
  console.log(`First Contentful Paint: ${fcpAudit.displayValue}`);

  await chrome.kill();
}

extractAuditData('https://www.example.com');

When to Use What?

You've learned about both CLI and programmatic Lighthouse. Which of the following are ideal use cases for using Lighthouse programmatically (via its Node.js API)?

Recap: CLI & API Power

Great job! You've explored the power of Lighthouse beyond the browser.

The Lighthouse CLI is perfect for quick, on-demand audits and simple report generation directly from your terminal.
The Lighthouse Node.js API provides deep integration capabilities, enabling automation, custom reporting, and embedding performance checks into complex applications and workflows.

These tools are essential for maintaining and improving web performance at scale and integrating audits into your development process.

Häufig gestellte Fragen

Ist die Lektion „Lighthouse über CLI und programmatisch verwenden“ kostenlos?

Ja — der vollständige Text von „Lighthouse über CLI und programmatisch verwenden“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des Web Performance Optimization & Lighthouse-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der Web Performance Optimization & Lighthouse-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.

Was lerne ich in „Lighthouse über CLI und programmatisch verwenden“?

Lernen Sie, Lighthouse-Audits über die Kommandozeile auszuführen und seine API in eigene Skripte und Anwendungen zu integrieren. Du übst Web Performance Optimization & Lighthouse mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.

Brauche ich Erfahrung, um Web Performance Optimization & Lighthouse zu starten?

Keine Vorkenntnisse erforderlich. Web Performance Optimization & Lighthouse auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 1 von 4.

Wie lange dauert die Lektion „Lighthouse über CLI und programmatisch verwenden“?

Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.

Kann ich in dieser Web Performance Optimization & Lighthouse-Lektion Code schreiben und ausführen?

Ja. Jede Web Performance Optimization & Lighthouse-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.

Alle Lektionen in diesem Kurs

Lighthouse über CLI und programmatisch verwenden
Eigene Audits und Assertions
Lighthouse in CI/CD integrieren
Performance-Budgets mit Lighthouse

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