0Pricing
Web Performance Optimization & Lighthouse · Lekcja

Lighthouse z CLI i programistyczny

Naucz się uruchamiać audyty Lighthouse z wiersza poleceń i integrować jego API z niestandardowymi skryptami oraz aplikacjami.

Lighthouse z CLI i programistyczny to bezpłatna lekcja Web Performance Optimization & Lighthouse na CoddyKit. To lekcja 1 z 4. Możesz przeczytać całą lekcję poniżej za darmo — a potem ćwiczyć ją interaktywnie w przeglądarce z wbudowanym edytorem kodu i tutorem AI dostępnym 24/7. To część ścieżki edukacyjnej Web Performance Optimization & Lighthouse, a Twój postęp synchronizuje się między webem a aplikacją CoddyKit. Kurs Web Performance Optimization & Lighthouse zawiera 4 lekcji w sumie.

Części tej lekcji nie zostały jeszcze przetłumaczone i są wyświetlane po angielsku.

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.

Często zadawane pytania

Czy lekcja „Lighthouse z CLI i programistyczny” jest bezpłatna?

Tak — pełny tekst „Lighthouse z CLI i programistyczny” jest dostępny za darmo tutaj w sieci. Aby ćwiczyć ją interaktywnie (wbudowany edytor kodu i tutor AI dostępny 24/7) i odblokować resztę kursu Web Performance Optimization & Lighthouse, przejdź na CoddyKit PRO. Kurs Web Performance Optimization & Lighthouse zawiera 4 lekcji w sumie.

Co nauczysz się w „Lighthouse z CLI i programistyczny”?

Naucz się uruchamiać audyty Lighthouse z wiersza poleceń i integrować jego API z niestandardowymi skryptami oraz aplikacjami. Ćwiczysz Web Performance Optimization & Lighthouse z praktycznym kodem, który uruchamiasz bezpośrednio w przeglądarce, a tutor AI dostępny 24/7 odpowiada na Twoje pytania podczas pracy nad lekcją.

Czy potrzebuję doświadczenia, aby zacząć Web Performance Optimization & Lighthouse?

Nie wymagamy żadnego doświadczenia. Web Performance Optimization & Lighthouse w CoddyKit jest strukturyzowany dla początkujących i zaawansowanych użytkowników, więc możesz zacząć tutaj lub od początku i uczyć się w swoim tempie. To lekcja 1 z 4.

Ile czasu zajmuje lekcja „Lighthouse z CLI i programistyczny”?

Większość lekcji CoddyKit trwa około 5–10 minut. Każda lekcja to mały, interaktywny krok, dzięki czemu robisz systematyczne postępy i zawsze wracasz dokładnie do tego samego miejsca — na webie i w aplikacji.

Czy mogę pisać i uruchamiać kod w tej lekcji Web Performance Optimization & Lighthouse?

Tak. Każda lekcja Web Performance Optimization & Lighthouse zawiera wbudowany edytor kodu, więc piszesz i uruchamiasz prawdziwy kod bezpośrednio w przeglądarce i od razu otrzymujesz sprzężenie zwrotne od AI — bez konfiguracji na komputerze.

Wszystkie lekcje w tym kursie

  1. Lighthouse z CLI i programistyczny
  2. Niestandardowe audyty i asercje
  3. Integracja Lighthouse z CI/CD
  4. Budżety wydajności z Lighthouse
← Powrót do Web Performance Optimization & Lighthouse