Python Selenium で複数の要素がロードされるのを待つ方法は?
Python Selenium: 複数の要素のロードを待機します
あなたのタスクには、AJAX 経由でロードされた動的リストに、事前に複数の li 要素があることを確認することが含まれます。進んでいます。実際のコンテンツが利用可能になる前に、リストには最初に読み込みメッセージが表示されます。
カスタム条件で WebDriverWait を使用する解決策
推奨されるアプローチは、ラムダ関数で WebDriverWait を使用することです。カスタム条件を定義します。この関数を使用すると、検出された要素の数が指定された最小値を超えているかどうかを検証できます。
<code class="python">from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC num_elements = 1 WebDriverWait(driver, timeout).until( lambda d: len(d.find_elements_by_css_selector('ul.ltr li[id^="t_b_"] a[id^="t_a_"]')) > num_elements )</code>
代替アプローチ
- Using ExpectedConditions.presence_of_element_located (): この条件は、指定された要素の存在を検証しますが、その可視性や状態は保証されません。
- ExpectedConditions.visibility_of_all_elements_located(): この条件は、次のことを保証します。ロケーター内のすべての要素が表示されます。これは、特定の数の表示要素を待機するために使用できますが、要素が最初から DOM に存在している必要があります。
注
コード例で使用されている CSS_SELECTOR ロケーターと XPATH ロケーターは、特定の要素識別子に一致するように変更できます。
参考資料:
- [番号を待つ方法] Selenium と Python を使用してロードされる要素の数](https://stackoverflow.com/questions/27176170/how-to-wait-for-number-of-elements-to-be-loaded-using-selenium-and-python )
- [Selenium での特定の要素の取得](https://stackoverflow.com/questions/35383413/getting-specific-elements-in-selenium)
以上がPython Selenium で複数の要素がロードされるのを待つ方法は?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
