


Erkennen des Seitenladeabschlusses für Infinite Scroll mit Selenium WebDriver
Beim Scraping von Daten von einer Seite, die Infinite Scroll verwendet, wird ermittelt, wann neuer Inhalt verfügbar ist Die fertige Beladung ist entscheidend für eine effiziente Ausführung. Der herkömmliche Ansatz, nach unten zu scrollen und eine bestimmte Zeitspanne zu warten, kann verschwenderisch sein.
Um dieses Problem zu beheben, bietet Selenium WebDriver Möglichkeiten, den Abschluss des Seitenladevorgangs genauer zu erkennen. WebDriverWait bietet einen Mechanismus, um darauf zu warten, dass ein bestimmtes Element auf der Seite erscheint und anzeigt, dass die neuen Daten verfügbar sind:
from selenium import webdriver from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.webdriver.common.by import By browser = webdriver.Firefox() browser.get("url") delay = 3 # seconds try: myElem = WebDriverWait(browser, delay).until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'IdOfMyElement'))) print("Page is ready!") except TimeoutException: print("Loading took too much time!")
Der Browser wartet auf das Erscheinen des Elements mit der angegebenen ID, bevor er fortfährt, um dies sicherzustellen Der neue Inhalt wurde geladen. Durch die Nutzung dieses Mechanismus können Skripte nach unten scrollen, das Vorhandensein von Elementen erkennen und fortfahren, sobald die Seite vollständig geladen ist. Dieser Ansatz optimiert den Schabeprozess und reduziert unnötige Wartezeiten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann Selenium WebDriver den Abschluss des Seitenladevorgangs in Infinite-Scroll-Szenarien effizient erkennen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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ToconvertapythonListtoanArray, UsethearrayModule: 1) ImportThearrayModule, 2) Kreatelist, 3) Usearray (Typcode, Liste) Toconvertit, spezifizieren thetypecodelik'i'i'i'i'i'i'i'i'Itingers.ThiskonversionoptimizesMorySageForHomoGeenousData, EnhancingIntationSerance -Formance -FormanceConconcompomp

Python -Listen können verschiedene Arten von Daten speichern. Die Beispielliste enthält Ganzzahlen, Saiten, schwimmende Punktzahlen, Boolesche, verschachtelte Listen und Wörterbücher. Die Listenflexibilität ist bei der Datenverarbeitung und -prototypung wertvoll, muss jedoch mit Vorsicht verwendet werden, um die Lesbarkeit und Wartbarkeit des Codes sicherzustellen.

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

ThemostcommonlyusedModuleforcreatreatraysinpythonisnumpy.1) NumpyprovideseffictionToolsforArrayoperationen, IdealfornicericalData.2) ArraysCanbesedusednp.Array () for1dand2dstructures.3) numpyexcelsusingnp.Array () und -Antenoperationen

ToAppendElementStoapythonList, UsTheAppend () methodForsingleElelements, Extend () FormultipleElements, und INSERSt () FORSPECIFIFICEPosition.1) UseAppend () ForaddingOneElementattheend.2) usextend () toaddmultiElementsefficction.3) useInsert () toaddanelementataspeci

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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