Selenium の全ページ読み込み待機問題を克服するにはどうすればよいですか?
Selenium の全ページ読み込み待機問題への対処
Selenium のデフォルトの動作には、ページが完全に読み込まれるまでの待機期間が含まれています。ただし、遅いスクリプトや無効なスクリプトを含むページを操作する場合、これにより遅延が発生する可能性があります。この問題を回避するには、ページ読み込み戦略を変更する必要があります。
ページ読み込み戦略のカスタマイズ
Selenium では、「pageLoadStrategy」属性を通じてページ読み込み戦略を柔軟にカスタマイズできます。 。設定方法は次のとおりです:
Firefox:
from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.desired_capabilities import DesiredCapabilities caps = DesiredCapabilities().FIREFOX caps["pageLoadStrategy"] = "normal" # Full page load (default) # Choose "eager" for interactive load or "none" for minimal waiting driver = webdriver.Firefox(desired_capabilities=caps, executable_path="path/to/geckodriver")
Chrome:
from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.desired_capabilities import DesiredCapabilities caps = DesiredCapabilities().CHROME caps["pageLoadStrategy"] = "normal" # Full page load (default) # Choose "eager" for interactive load or "none" for minimal waiting driver = webdriver.Chrome(desired_capabilities=caps, executable_path="path/to/chromedriver")
注: ChromeDriver の「熱心な」ページ読み込み戦略はまだ進行中の作業ですが、詳細については、「Python での Chromedriver Selenium の「熱心な」ページ読み込み戦略の回避策」を参照してください。
カスタマイズすることでページ読み込み戦略を使用すると、待機時間を制限して、重要な要素が読み込まれた後に Selenium がアクティビティを再開できるようにすることができます。このアプローチは、Firefox、Chrome、PhantomJS などのさまざまなブラウザーに適用できます。
以上がSelenium の全ページ読み込み待機問題を克服するにはどうすればよいですか?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
