


Wie behalte ich eine bestimmte ChromeDriver-Version in Python Selenium inmitten der automatischen Updates des Chrome-Browsers bei?
So behalten Sie eine bestimmte ChromeDriver-Version bei, während der Chrome-Browser mithilfe von Python Selenium automatisch aktualisiert wird
Einführung
Beim Arbeiten mit Selenium Um Webtests zu automatisieren, ist es wichtig, die Kompatibilität zwischen der ChromeDriver-Binärdatei und der Chrome-Browserversion sicherzustellen. Allerdings wird der Browser häufig automatisch aktualisiert, was möglicherweise zu Problemen bei der Testausführung führt.
Kompatibilität zwischen Chrome und ChromeDriver
Jede Chrome-Version verwendet eine bestimmte kompatible ChromeDriver-Version. Beispielsweise unterstützt ChromeDriver v84.0.4147.30 die Chrome-Version 84.
Chrome-Updates deaktivieren
Nein, es wird nicht empfohlen, Chrome-Updates zu deaktivieren da es die Sicherheit und die Verfügbarkeit neuer Funktionen beeinträchtigt. Erwägen Sie stattdessen den folgenden Ansatz:
ChromeDriver aktualisieren
Überprüfen Sie regelmäßig, ob die neueste stabile ChromeDriver-Version verfügbar ist. Laden Sie die vorhandene Binärdatei herunter und ersetzen Sie sie durch die aktualisierte.
ChromeDriver finden
Um den heruntergeladenen ChromeDriver zu verwenden, müssen Sie seinen Speicherort in Ihrem Selenium-Code mithilfe des Webtreibers angeben. ChromeOptions()-Klasse. Beispiel:
from selenium import webdriver options = webdriver.ChromeOptions() options.add_argument('--user-data-dir=user_data_dir') options.add_argument('--disable-extensions') driver = webdriver.Chrome(executable_path='path/to/chromedriver', options=options)
Fazit
Die Aufrechterhaltung einer konsistenten Version zwischen ChromeDriver und Chrome ist entscheidend für eine erfolgreiche Testausführung. Indem Sie ChromeDriver regelmäßig aktualisieren, können Sie eine optimale Leistung sicherstellen und mögliche Probleme durch automatische Browser-Updates verhindern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie behalte ich eine bestimmte ChromeDriver-Version in Python Selenium inmitten der automatischen Updates des Chrome-Browsers bei?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.
