


Wie lade ich das Standardprofil von Chrome mit dem Python Selenium Webdriver?
Laden des Standardprofils von Chrome mit Python Selenium Webdriver
Um Website-Einstellungen und Cookies über Chrome-Sitzungen hinweg nahtlos beizubehalten, ist es oft wünschenswert, den Browser zu starten unter Verwendung seines Standardprofils. Pythons Selenium Webdriver bietet eine praktische Möglichkeit, dies zu erreichen.
Lösung
Hier ist ein Codeausschnitt, der zeigt, wie das Standardprofil von Chrome mit Selenium Webdriver geladen wird:
<code class="python">from selenium import webdriver options = webdriver.ChromeOptions() options.add_argument("user-data-dir=C:\Path") #Path to your chrome profile w = webdriver.Chrome(executable_path="C:\Users\chromedriver.exe", chrome_options=options)</code>
Den Profilpfad finden
Um den Pfad zu Ihren Chrome-Profildaten zu erhalten, führen Sie die folgenden Schritte aus:
- Geben Sie chrome://version ein / in die Adressleiste von Chrome.
- Suchen Sie den Eintrag „Profilpfad“.
- Der angezeigte Pfad hat das Format C:Benutzer{Benutzername}AppDataLocalGoogleChromeBenutzerdaten{Profil}
- Schließen Sie zur Verwendung im Python-Skript den Teil {profile} aus, was zu einem Pfad wie C:Users{username}AppDataLocalGoogleChromeUser Data führt.
Zusätzliche Optionen
- So erstellen Sie ein separates Profil für Selenium: Ersetzen Sie den Pfad durch einen anderen Pfad, der nicht existiert. Chrome erstellt beim Start ein neues Profil und Verzeichnis dafür.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie lade ich das Standardprofil von Chrome mit dem Python Selenium Webdriver?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Pythondoesnothavebuilt-In-In-In-In-Grad; UsethearraymoduleformemoryeffizientHomogenousDatastorage, whilelistareversatileformixedDatatypes

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TocreateApythonList, usequarebrackets [] andsparateItemswithcommas.1) ListaredynamicandcanholdmixedDatatypes.2) UseAppend (), REME () und SSLICINGFORMIPLUMILATION.3) LISTCOMPRAUMENS

In den Bereichen Finanzen, wissenschaftliche Forschung, medizinische Versorgung und KI ist es entscheidend, numerische Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. 1) In der Finanzierung kann die Verwendung von Speicherzuordnungsdateien und Numpy -Bibliotheken die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessern. 2) Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung sind HDF5 -Dateien für die Datenspeicherung und -abnahme optimiert. 3) In der medizinischen Versorgung verbessern die Datenbankoptimierungstechnologien wie die Indexierung und die Partitionierung die Leistung der Datenabfrage. 4) In AI beschleunigen Daten, die Sharding und das verteilte Training beschleunigen, Modelltraining. Die Systemleistung und Skalierbarkeit können erheblich verbessert werden, indem die richtigen Tools und Technologien ausgewählt und Kompromisse zwischen Speicher- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten abgewogen werden.


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