


Verwenden Sie Python- und WebDriver-Erweiterungen, um Drag-and-Drop-Vorgänge auf Webseiten zu automatisieren
Verwenden Sie Python- und WebDriver-Erweiterungen, um den Drag-and-Drop-Vorgang von Webseiten zu automatisieren.
In tatsächlichen Webanwendungen ist Drag-and-Drop (Drag and Drop) ein gängiger interaktiver Vorgang, der die Benutzererfahrung und den Komfort verbessern kann. Die Automatisierung von Drag-and-Drop-Vorgängen für Webseiten ist eine wichtige und häufige Aufgabe für Tester. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Python- und WebDriver-Erweiterungen Drag-and-Drop-Vorgänge auf Webseiten automatisieren.
1. Vorbereitung
Bevor wir beginnen, müssen wir Python und Selenium WebDriver installieren. Es kann über den folgenden Befehl installiert werden:
pip install selenium
2. Abhängigkeiten importieren
Zu Beginn des Codes müssen wir die relevanten Abhängigkeitsbibliotheken importieren:
from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
Unter diesen ist Webdriver die Kernbibliothek von Selenium, action_chains wird verwendet um Mausoperationen auszuführen, von und previous_conditions Wird verwendet, um auf das Erscheinen des Elements zu warten.
3. Starten Sie den Browser und öffnen Sie die Webseite
Bevor wir den Drag-and-Drop-Vorgang offiziell durchführen, müssen wir den Browser starten und die entsprechende Webseite öffnen. Das Folgende ist ein einfaches Beispiel:
driver = webdriver.Chrome() driver.get("https://www.example.com")
4. Positionieren Sie die Drag-and-Drop-Quell- und Zielelemente.
Bevor wir den Drag-and-Drop-Vorgang durchführen, müssen wir das Drag-and-Drop-Quellelement und das Zielelement klären. Sie können die von WebDriver bereitgestellten Positionierungsmethoden (z. B. by_id, by_class_name usw.) verwenden, um Elemente zu lokalisieren. Das Folgende ist ein Beispiel:
source_element = driver.find_element(By.ID, "drag_element") target_element = driver.find_element(By.ID, "drop_element")
5. Drag-and-Drop-Vorgänge ausführen
Nachdem wir das Drag-and-Drop-Quellelement und das Zielelement gefunden haben, können wir die ActionChains-Bibliothek verwenden, um den Drag-and-Drop-Vorgang auszuführen. Hier ist ein Beispiel:
actions = ActionChains(driver) actions.drag_and_drop(source_element, target_element).perform()
In diesem Beispiel verwenden wir die Methode „drag_and_drop“, um das Quellelement per Drag & Drop auf das Zielelement zu ziehen und verwenden die Methode „perform“, um den Vorgang auszuführen.
6. Warten Sie, bis der Drag-and-Drop-Vorgang abgeschlossen ist. Nachdem der Drag-and-Drop-Vorgang abgeschlossen ist, müssen Sie möglicherweise eine Weile warten, um sicherzustellen, dass der Vorgang abgeschlossen ist. Sie können die von WebDriver bereitgestellte Wartemethode verwenden, um auf das Erscheinen oder Verschwinden eines Elements zu warten. Hier ist ein Beispiel:
wait = WebDriverWait(driver, 10) wait.until(EC.visibility_of_element_located((By.ID, "new_element")))
driver.quit()
ZusammenfassungDurch die Verwendung von Python und WebDriver können wir den Drag-and-Drop-Vorgang von Webseiten einfach automatisieren. Zuerst müssen wir die relevanten abhängigen Bibliotheken importieren, den Browser starten und die entsprechende Webseite öffnen. Führen Sie dann einen Drag-and-Drop-Vorgang durch, indem Sie die Quell- und Zielelemente positionieren. Warten Sie abschließend, bis der Vorgang abgeschlossen ist, und schließen Sie den Browser. Ich hoffe, dieser Artikel wird Ihnen dabei helfen, die Verwendung von Python- und WebDriver-Erweiterungen zur Automatisierung von Drag-and-Drop-Vorgängen auf Webseiten zu erlernen und zu beherrschen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerwenden Sie Python- und WebDriver-Erweiterungen, um Drag-and-Drop-Vorgänge auf Webseiten zu automatisieren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



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.

Effizientes Training von Pytorch -Modellen auf CentOS -Systemen erfordert Schritte, und dieser Artikel bietet detaillierte Anleitungen. 1.. Es wird empfohlen, YUM oder DNF zu verwenden, um Python 3 und Upgrade PIP zu installieren: Sudoyumupdatepython3 (oder sudodnfupdatepython3), PIP3Install-upgradepip. CUDA und CUDNN (GPU -Beschleunigung): Wenn Sie Nvidiagpu verwenden, müssen Sie Cudatool installieren

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.

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.

Bei der Auswahl einer Pytorch -Version unter CentOS müssen die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigt werden: 1. Cuda -Version Kompatibilität GPU -Unterstützung: Wenn Sie NVIDIA -GPU haben und die GPU -Beschleunigung verwenden möchten, müssen Sie Pytorch auswählen, der die entsprechende CUDA -Version unterstützt. Sie können die CUDA-Version anzeigen, die unterstützt wird, indem Sie den Befehl nvidia-smi ausführen. CPU -Version: Wenn Sie keine GPU haben oder keine GPU verwenden möchten, können Sie eine CPU -Version von Pytorch auswählen. 2. Python Version Pytorch

Effizient verarbeiten Pytorch-Daten zum CentOS-System, die folgenden Schritte sind erforderlich: Abhängigkeit Installation: Aktualisieren Sie zuerst das System und installieren Sie Python3 und PIP: Sudoyumupdate-Judoyuminstallpython3-Tysudoyuminstallpython3-Pip-y, Download und installieren Sie Cudatoolkit und Cudnn-Model von der NVIDIA-offiziellen Website. Konfiguration der virtuellen Umgebung (empfohlen): Verwenden Sie Conda, um eine neue virtuelle Umgebung zu erstellen und zu aktivieren, zum Beispiel: condacreate-n

Die Installation von CentOS-Installationen erfordert die folgenden Schritte: Installieren von Abhängigkeiten wie Entwicklungstools, PCRE-Devel und OpenSSL-Devel. Laden Sie das Nginx -Quellcode -Paket herunter, entpacken Sie es, kompilieren Sie es und installieren Sie es und geben Sie den Installationspfad als/usr/local/nginx an. Erstellen Sie NGINX -Benutzer und Benutzergruppen und setzen Sie Berechtigungen. Ändern Sie die Konfigurationsdatei nginx.conf und konfigurieren Sie den Hörport und den Domänennamen/die IP -Adresse. Starten Sie den Nginx -Dienst. Häufige Fehler müssen beachtet werden, z. B. Abhängigkeitsprobleme, Portkonflikte und Konfigurationsdateifehler. Die Leistungsoptimierung muss entsprechend der spezifischen Situation angepasst werden, z. B. das Einschalten des Cache und die Anpassung der Anzahl der Arbeitsprozesse.
