


Python- und WebDriver-Erweiterung: Fenster auf einer Webseite wechseln
Python- und WebDriver-Erweiterung: Windows auf einer Webseite wechseln
Zitat:
Beim Testen von Webanwendungen ist es oft notwendig, zwischen verschiedenen Browserfenstern zu wechseln. Python und seine WebDriver-Erweiterung bieten eine einfache und bequeme Möglichkeit, dieses Ziel zu erreichen. In diesem Artikel wird die Verwendung von Python- und WebDriver-Erweiterungen zum Wechseln von Fenstern auf Webseiten sowie einige gängige Anwendungsszenarien vorgestellt.
1. Holen Sie sich das Handle des aktuellen Fensters:
Bevor wir WebDriver zum Öffnen eines neuen Fensters verwenden, müssen wir das Handle des aktuellen Fensters abrufen, damit wir bei Bedarf zum ursprünglichen Fenster zurückkehren können. Die WebDriver-Erweiterung von Python bietet eine Methode zum Abrufen des Handles des aktuellen Fensters:
from selenium import webdriver # 创建一个新的WebDriver实例 driver = webdriver.Chrome() # 获取当前窗口的句柄 current_handle = driver.current_window_handle # 打印当前窗口的句柄 print("当前窗口句柄为:", current_handle)
2. Öffnen Sie ein neues Fenster und wechseln Sie dorthin:
Während des Tests müssen Sie möglicherweise ein neues Fenster öffnen und ausführen einige Vorgänge in einem neuen Fenster. Die WebDriver-Erweiterung von Python bietet eine Methode zum Öffnen eines neuen Fensters und zum Wechseln des Fokus auf dieses Fenster. Der Beispielcode lautet wie folgt:
from selenium import webdriver # 创建一个新的WebDriver实例 driver = webdriver.Chrome() # 打开新窗口 driver.execute_script("window.open('about:blank');") # 切换到新窗口 driver.switch_to.window(driver.window_handles[1])
3. Wechseln Sie zurück zum ursprünglichen Fenster:
Nach Abschluss einiger Vorgänge im neuen Fenster müssen wir möglicherweise zum ursprünglichen Fenster zurückkehren, um andere Tests fortzusetzen. Die WebDriver-Erweiterung von Python bietet eine Möglichkeit, zum ursprünglichen Fenster zurückzukehren. Der Beispielcode lautet wie folgt:
from selenium import webdriver # 创建一个新的WebDriver实例 driver = webdriver.Chrome() # 获取当前窗口的句柄 current_handle = driver.current_window_handle # 打开新窗口 driver.execute_script("window.open('about:blank');") # 切换到新窗口 driver.switch_to.window(driver.window_handles[1]) # 在新窗口中进行一些操作 # 切换回原始窗口 driver.switch_to.window(current_handle)
Fazit:
Durch die Verwendung von Python und der WebDriver-Erweiterung können wir problemlos Fenster auf der Webseite wechseln. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie das aktuelle Fensterhandle abrufen, ein neues Fenster öffnen und zu diesem Fenster wechseln und wie Sie zum ursprünglichen Fenster zurückwechseln. Die Beherrschung dieser Fähigkeiten kann uns helfen, Webanwendungstests besser durchzuführen und die Testeffizienz zu verbessern. Ich hoffe, dass dieser Artikel Ihnen beim Erlernen und Üben des Fensterwechsels in Python- und WebDriver-Erweiterungen hilfreich sein wird.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython- und WebDriver-Erweiterung: Fenster auf einer Webseite wechseln. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Pytorch Distributed Training on CentOS -System erfordert die folgenden Schritte: Pytorch -Installation: Die Prämisse ist, dass Python und PIP im CentOS -System installiert sind. Nehmen Sie abhängig von Ihrer CUDA -Version den entsprechenden Installationsbefehl von der offiziellen Pytorch -Website ab. Für CPU-Schulungen können Sie den folgenden Befehl verwenden: PipinstallTorChTorChVisionTorChaudio Wenn Sie GPU-Unterstützung benötigen, stellen Sie sicher, dass die entsprechende Version von CUDA und CUDNN installiert ist und die entsprechende Pytorch-Version für die Installation verwenden. Konfiguration der verteilten Umgebung: Verteiltes Training erfordert in der Regel mehrere Maschinen oder mehrere Maschinen-Mehrfach-GPUs. Ort

Bei der Installation von PyTorch am CentOS -System müssen Sie die entsprechende Version sorgfältig auswählen und die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigen: 1. Kompatibilität der Systemumgebung: Betriebssystem: Es wird empfohlen, CentOS7 oder höher zu verwenden. CUDA und CUDNN: Pytorch -Version und CUDA -Version sind eng miteinander verbunden. Beispielsweise erfordert Pytorch1.9.0 CUDA11.1, während Pytorch2.0.1 CUDA11.3 erfordert. Die Cudnn -Version muss auch mit der CUDA -Version übereinstimmen. Bestimmen Sie vor der Auswahl der Pytorch -Version unbedingt, dass kompatible CUDA- und CUDNN -Versionen installiert wurden. Python -Version: Pytorch Official Branch

Das Aktualisieren von PyTorch auf der neuesten Version von CentOS kann die folgenden Schritte ausführen: Methode 1: Aktualisieren von PIP mit PIP: Stellen Sie zunächst sicher, dass Ihr PIP die neueste Version ist, da ältere Versionen von PIP möglicherweise nicht in der Lage sind, die neueste Version von PyTorch ordnungsgemäß zu installieren. Pipinstall-upgradePip Die alte Version von Pytorch (falls installiert): PipuninstallTorChTorChVisionTorChaudio-Installation Neueste

Im VS -Code können Sie das Programm im Terminal in den folgenden Schritten ausführen: Erstellen Sie den Code und öffnen Sie das integrierte Terminal, um sicherzustellen, dass das Codeverzeichnis mit dem Terminal Working -Verzeichnis übereinstimmt. Wählen Sie den Befehl aus, den Befehl ausführen, gemäß der Programmiersprache (z. B. Pythons Python your_file_name.py), um zu überprüfen, ob er erfolgreich ausgeführt wird, und Fehler auflösen. Verwenden Sie den Debugger, um die Debugging -Effizienz zu verbessern.
