Amazon 검색 결과를 스크랩할 때 StaleElementException을 방지하는 방법은 무엇입니까?
Selenium 반복의 StaleElementException
Selenium을 사용하여 Amazon에서 검색 결과를 반복하려고 할 때 사용자가 아래로 반복적으로 스크롤하면 StaleElementException이 발생할 수 있습니다. 새 페이지를 로드합니다. 이 오류는 페이지를 다시 로드한 후 스크롤에 사용된 요소인 Bottom_bar가 유효하지 않기 때문에 발생합니다.
이 문제를 해결하고 보다 안정적인 페이지 매김을 활성화하려면 명시적인 페이지 스크롤을 제거하는 더 간단한 접근 방식을 채택하는 것이 좋습니다. 대신 Selenium은 비활성화될 때까지 "다음" 버튼을 계속 클릭할 수 있습니다. 이렇게 하면 코드가 단순화되고 드라이버가 결과를 일관되게 탐색할 수 있습니다.
아래 업데이트된 코드는 이 접근 방식을 구현합니다.
from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait as wait from selenium.common.exceptions import TimeoutException driver = webdriver.Chrome() driver.get('https://www.amazon.com/s/ref=nb_sb_noss_1?url=search-alias%3Daps&field-keywords=sonicare+toothbrush') while True: try: wait(driver, 10).until(EC.element_to_be_clickable((By.CSS_SELECTOR, 'a > span#pagnNextString'))).click() except TimeoutException: break
implicitly_wait(10)는 결과를 기다리지 않습니다. 전체 10초가 아니라 "HTML DOM에 요소가 나타날 때까지 최대 10초를 기다립니다." 따라서 더 짧은 시간(예: 1~2초) 내에 요소를 찾으면 대기 프로세스가 완료됩니다.
위 내용은 Amazon 검색 결과를 스크랩할 때 StaleElementException을 방지하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.
