


Warum schlägt InstaPy mit „Ladestatus kann nicht anhand abgestürzter Registerkarte ermittelt werden' fehl und wie kann ich das Problem beheben?
Der Ladestatus kann nicht anhand des abgestürzten Tabs ermittelt werden
Problem:
Bei Verwendung von InstaPy, einem auf Python und Selenium basierenden Programm Bei Programmen tritt bei Benutzern manchmal der Fehler „Unbekannter Fehler: Sitzung wegen Seitenabsturz aufgrund unbekannter Fehler gelöscht: Ladestatus kann nicht anhand der Registerkarte ermittelt werden“ auf abgestürzt.“
Fehlermeldung:
ERROR [2018-12-10 09:53:54] [user] Error occurred while deleting cookies from web browser! b'Message: invalid session id\n (Driver info: chromedriver=2.44.609551 (5d576e9a44fe4c5b6a07e568f1ebc753f1214634),platform=Linux 4.15.0-42-generic x86_64)\n'
Mögliche Gründe:
- Kleine Größe von /dev /shm in Docker-Containern
- Chrome stürzt aufgrund unzureichender Leistung ab Speicher
Lösungen:
- Add --no-sandbox Argument:
chrome_options.add_argument('--no-sandbox')
- Kleines /dev/shm beheben Größe:
sudo mount -t tmpfs -o rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,size=512M tmpfs /dev/shm
- Share Host /dev/shm:
-v /dev/shm:/dev/shm
- Deaktivieren Sie /dev/shm Verwendung:
chrome_options.add_argument('--disable-dev-shm-usage')
Zusätzliche Hinweise:
- Dieser Fehler bezieht sich auf ein Chromium-Problem, bei dem Linux versucht, /dev/ zu verwenden. shm für nicht ausführbaren Speicher.
- Der Fix wurde in der Chrome-Version implementiert 65.0.3299.6.
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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.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

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.
