


Selenium WebDriver in Python für Millisekunden anhalten
Mit der time.sleep-Funktion der Zeitbibliothek ist es möglich, die Ausführung für eine Sekunde anzuhalten. Um jedoch 250 Millisekunden anzuhalten, gibt es zwei Ansätze:
1. Gleitkommasekunden verwenden
Um Millisekunden anzugeben, übergeben Sie eine Gleitkommazahl als Argument:
import time time.sleep(0.25) # Pauses for 250 milliseconds
2. Verwendung von WebDriverWait und erwarteten Bedingungen (empfohlen)
Während die Verwendung zeitbasierter Ruhezeiten den Zweck der Automatisierung zunichte machen kann, besteht ein empfohlener Ansatz darin, WebDriverWait in Verbindung mit erwarteten Bedingungen zu verwenden, um den Status eines Elements anhand bestimmter Kriterien zu validieren.
Drei häufig verwendete erwartete Bedingungen sind:
presence_of_element_located
Überprüft, ob ein Element im DOM vorhanden ist, unabhängig von Sichtbarkeit oder Interaktivität.
visibility_of_element_located
Überprüft, ob ein Element vorhanden ist und sichtbar (Höhe und Breite größer als 0).
element_to_be_clickable
Überprüft, ob ein Element sichtbar, aktiviert und anklickbar ist.
Durch die Verwendung dieser Bedingungen können Sie unnötige Verzögerungen vermeiden und gleichzeitig sicherstellen, dass das Element sichtbar, aktiviert und anklickbar ist bereit zur Interaktion. Zum Beispiel:
import selenium.webdriver as webdriver from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from expected_conditions import visibility_of_element_located driver = webdriver.Firefox() driver.get("https://www.example.com") element = WebDriverWait(driver, 10).until( visibility_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, "#my-element")) )
Dadurch wird bis zu 10 Sekunden gewartet, bis das Element mit der ID „my-element“ sichtbar wird, bevor fortgefahren wird.
Referenz
Für Weitere Informationen finden Sie unter: WebDriverWait funktioniert nicht wie erwartet
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Selenium WebDriver in Python für Millisekunden anhalten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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

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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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