


Seleniums standardmäßige Wartezeit beim vollständigen Laden einer Seite überwinden
Das Standardverhalten von Selenium besteht darin, zu warten, bis eine Seite vollständig geladen ist, bevor fortgefahren wird. Dies kann problematisch sein, wenn langsame oder nicht reagierende Skripte auftreten, insbesondere beim Scraping oder Automatisieren von Aufgaben. Hier ist eine Lösung, um die Wartezeit zu begrenzen und das Laden von AJAX-Dateien zu umgehen:
PageLoadStrategy konfigurieren
Selenium bietet die Möglichkeit, die Seitenladestrategie mithilfe des pageLoadStrategy-Parameters anzupassen. Es werden drei Werte unterstützt:
- normal: (Standard) Auf vollständiges Laden der Seite warten.
- eifrig: Nur auf interaktive Elemente warten .
- keine:Warten Sie nicht auf das Laden der Seite.
Implementierung
Um pageLoadStrategy zu konfigurieren, verwenden Sie die DesiredCapabilities-Klasse:
Python (Firefox)
from selenium.webdriver.common.desired_capabilities import DesiredCapabilities caps = DesiredCapabilities().FIREFOX caps["pageLoadStrategy"] = "eager" driver = webdriver.Firefox(desired_capabilities=caps)
Python (Chrome)
from selenium.webdriver.common.desired_capabilities import DesiredCapabilities caps = DesiredCapabilities().CHROME caps["pageLoadStrategy"] = "eager" driver = webdriver.Chrome(desired_capabilities=caps)
Hinweis: Die Eager-Seitenladestrategie wird von ChromeDriver noch nicht vollständig unterstützt. Sie können dieses Problem jedoch beheben, indem Sie PhantomJS oder Firefox konfigurieren.
Indem Sie pageLoadStrategy auf „eifrig“ setzen, wartet Selenium nur darauf, dass die Seite reagiert, wodurch Verzögerungen durch langsame Skripte vermieden werden. Dies ermöglicht eine schnellere Ausführung Ihrer Skripte und eine reibungslosere Automatisierung, ohne die Stabilität des Browsers zu beeinträchtigen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann man Selenium-Skripte schneller machen, indem man die Wartezeit beim Laden der Seite begrenzt?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

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