Python 및 WebDriver 확장을 사용하여 웹 페이지에서 끌어서 놓기 작업 자동화
Python 및 WebDriver 확장을 사용하여 웹 페이지의 드래그 앤 드롭 작업을 자동화하세요
실제 웹 애플리케이션에서 드래그 앤 드롭(Drag and Drop)은 일반적인 대화형 작업으로 사용자 경험과 편의성을 향상시킬 수 있습니다. 웹 페이지의 끌어서 놓기 작업을 자동화하는 것은 테스터에게 중요하고 일반적인 작업입니다. 이 기사에서는 Python 및 WebDriver 확장을 사용하여 웹 페이지에서 끌어서 놓기 작업을 자동화하는 방법을 소개합니다.
1. 준비
시작하기 전에 Python과 Selenium WebDriver를 설치해야 합니다. 다음 명령을 통해 설치할 수 있습니다:
pip install selenium
2. 종속 항목 가져오기
코드 시작 부분에서 관련 종속성 라이브러리를 가져와야 합니다.
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
그 중 webdriver는 Selenium의 핵심 라이브러리이며, action_chains가 사용됩니다. 마우스 작업을 수행하기 위해 by 및 Expect_conditions 요소가 나타날 때까지 기다리는 데 사용됩니다.
3. 브라우저를 시작하고 웹페이지를 엽니다
드래그 앤 드롭 작업을 공식적으로 수행하기 전에 브라우저를 시작하고 해당 웹페이지를 열어야 합니다. 다음은 간단한 예입니다.
driver = webdriver.Chrome() driver.get("https://www.example.com")
4. 드래그 앤 드롭 소스 및 대상 요소 위치 지정
드래그 앤 드롭 작업을 수행하기 전에 드래그 앤 드롭 소스 요소와 대상 요소를 명확히 해야 합니다. WebDriver에서 제공하는 위치 지정 방법(예: by_id, by_class_name 등)을 사용하여 요소를 찾을 수 있습니다. 다음은 예시입니다:
source_element = driver.find_element(By.ID, "drag_element") target_element = driver.find_element(By.ID, "drop_element")
5. 드래그 앤 드롭 작업 수행
드래그 앤 드롭 소스 요소와 대상 요소를 찾은 후 ActionChains 라이브러리를 사용하여 드래그 앤 드롭 작업을 수행할 수 있습니다. 예는 다음과 같습니다.
actions = ActionChains(driver) actions.drag_and_drop(source_element, target_element).perform()
이 예에서는 drag_and_drop 메소드를 사용하여 소스 요소를 대상 요소에 드래그 앤 드롭하고 Perform 메소드를 사용하여 작업을 수행합니다.
6. 드래그 앤 드롭이 완료될 때까지 기다리세요
드래그 앤 드롭 작업이 완료된 후 작업이 완료될 때까지 일정 시간 기다려야 할 수도 있습니다. WebDriver에서 제공하는 wait 메소드를 사용하여 요소가 나타나거나 사라질 때까지 기다릴 수 있습니다. 예는 다음과 같습니다.
wait = WebDriverWait(driver, 10) wait.until(EC.visibility_of_element_located((By.ID, "new_element")))
이 예에서는 visible_of_element_ located 메서드를 사용하여 새 요소가 나타날 때까지 기다립니다. 10은 제한 시간(초)을 나타냅니다.
7. 브라우저를 닫습니다
모든 작업이 완료되면 WebDriver에서 연 브라우저를 닫는 것을 잊지 마세요.
driver.quit()
요약
Python과 WebDriver를 사용하면 웹 페이지의 드래그 앤 드롭 작업을 쉽게 자동화할 수 있습니다. 먼저 관련 종속 라이브러리를 가져와서 브라우저를 시작한 다음 해당 웹 페이지를 열어야 합니다. 그런 다음 소스 및 대상 요소를 배치하여 드래그 앤 드롭 작업을 수행합니다. 마지막으로 작업이 완료될 때까지 기다렸다가 브라우저를 닫습니다. 이 기사가 Python 및 WebDriver 확장을 사용하여 웹 페이지에서 끌어서 놓기 작업을 자동화하는 방법을 배우고 익히는 데 도움이 되기를 바랍니다.
위 내용은 Python 및 WebDriver 확장을 사용하여 웹 페이지에서 끌어서 놓기 작업 자동화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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CentOS 시스템에서 Pytorch GPU 가속도를 활성화하려면 Cuda, Cudnn 및 GPU 버전의 Pytorch를 설치해야합니다. 다음 단계는 프로세스를 안내합니다. CUDA 및 CUDNN 설치 CUDA 버전 호환성 결정 : NVIDIA-SMI 명령을 사용하여 NVIDIA 그래픽 카드에서 지원하는 CUDA 버전을보십시오. 예를 들어, MX450 그래픽 카드는 CUDA11.1 이상을 지원할 수 있습니다. Cudatoolkit 다운로드 및 설치 : NVIDIACUDATOOLKIT의 공식 웹 사이트를 방문하여 그래픽 카드에서 지원하는 가장 높은 CUDA 버전에 따라 해당 버전을 다운로드하여 설치하십시오. CUDNN 라이브러리 설치 :

Docker는 Linux 커널 기능을 사용하여 효율적이고 고립 된 응용 프로그램 실행 환경을 제공합니다. 작동 원리는 다음과 같습니다. 1. 거울은 읽기 전용 템플릿으로 사용되며, 여기에는 응용 프로그램을 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함합니다. 2. Union 파일 시스템 (Unionfs)은 여러 파일 시스템을 스택하고 차이점 만 저장하고 공간을 절약하고 속도를 높입니다. 3. 데몬은 거울과 컨테이너를 관리하고 클라이언트는 상호 작용을 위해 사용합니다. 4. 네임 스페이스 및 CGroup은 컨테이너 격리 및 자원 제한을 구현합니다. 5. 다중 네트워크 모드는 컨테이너 상호 연결을 지원합니다. 이러한 핵심 개념을 이해 함으로써만 Docker를 더 잘 활용할 수 있습니다.

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Centos에서 Pytorch 버전을 선택할 때 다음과 같은 주요 요소를 고려해야합니다. 1. Cuda 버전 호환성 GPU 지원 : NVIDIA GPU가 있고 GPU 가속도를 사용하려면 해당 CUDA 버전을 지원하는 Pytorch를 선택해야합니다. NVIDIA-SMI 명령을 실행하여 지원되는 CUDA 버전을 볼 수 있습니다. CPU 버전 : GPU가 없거나 GPU를 사용하지 않으려면 Pytorch의 CPU 버전을 선택할 수 있습니다. 2. 파이썬 버전 Pytorch

Centos 시스템에서 Pytorch 데이터를 효율적으로 처리하면 다음 단계가 필요합니다. 종속성 설치 : 먼저 시스템을 업데이트하고 Python3 및 PIP를 설치합니다. Sudoyumupdate-ysudoyuminstallpython3-ysudoyuminstallpython3-pip-y는 Centos 버전 및 GPU 모델에 따라 Nvidia 공식 웹 사이트에서 Cudatoolkit 및 Cudnn을 다운로드하고 설치합니다. 가상 환경 구성 (권장) : Conda를 사용하여 새로운 가상 환경을 생성하고 활성화합니다.

Centos Nginx를 설치하려면 다음 단계를 수행해야합니다. 개발 도구, PCRE-DEVEL 및 OPENSSL-DEVEL과 같은 종속성 설치. nginx 소스 코드 패키지를 다운로드하고 압축을 풀고 컴파일하고 설치하고 설치 경로를/usr/local/nginx로 지정하십시오. nginx 사용자 및 사용자 그룹을 만들고 권한을 설정하십시오. 구성 파일 nginx.conf를 수정하고 청취 포트 및 도메인 이름/IP 주소를 구성하십시오. Nginx 서비스를 시작하십시오. 종속성 문제, 포트 충돌 및 구성 파일 오류와 같은 일반적인 오류는주의를 기울여야합니다. 캐시를 켜고 작업자 프로세스 수 조정과 같은 특정 상황에 따라 성능 최적화를 조정해야합니다.
