Selenium Python を使用したシャドウ ルートからの情報の抽出
指定された URL のコンテキスト内 https://www.tiendasjumbo.co/ Buscar?q=mani では、#shadow-root (オープン) 内の要素から情報を抽出することが課題となります。次のコード スニペットは問題を示しています:
<code class="python">from selenium import webdriver import time from random import randint driver = webdriver.Firefox(executable_path="C:\Program Files (x86)\geckodriver.exe") driver.implicitly_wait(10) time.sleep(4) url = "https://www.tiendasjumbo.co/buscar?q=mani" driver.maximize_window() driver.get(url) driver.find_element_by_xpath('//h1[@class="impulse-title"]')</code>
解決策:
Web ページ内の製品はシャドウ ルート内にカプセル化されています。これらの要素にアクセスするには、shadowRoot.querySelector() メソッドを使用する必要があります。次のコードは、この戦略を示しています。
<code class="python">driver.get('https://www.tiendasjumbo.co/buscar?q=mani') item = driver.execute_script("return document.querySelector('impulse-search').shadowRoot.querySelector('div.group-name-brand h1.impulse-title span.formatted-text')") print(item.text)</code>
出力:
La especial mezcla de nueces, maní, almendras y marañones x 450 g
参照:
- [Selenium と Python を使用して #shadow-root (open) 内でサインイン要素を見つけることができません](https://stackoverflow.com/questions/66779988/unable-to-locate-the-sign-in-element-within- shadow-root-open-using-selenium-a)
- [Selenium と Python を使用して、Web サイト https://www.virustotal.com 内のshadow-root (open) 内の名フィールドを見つける方法] (https://stackoverflow.com/questions/66820107/how-to-locate-the-first-name-field-within-shadow-root-open-within-the-website)
注:
Microsoft Edge および Google Chrome バージョン 96 では、シャドウ ルートの処理に変更が導入されました。最新情報については、次のリソースを参照してください:
- Java: https://gist.github.com/chandrashekar4242/c2ef0878241f737cc89ec1878d60f974
- Python: https://gist.github.com/hongtaocao/6409059fd2bb8d250f925b6b68c3a660
- C#: https://gist.github.com/skcheidt/4a6a8bca561b403db94c7264a 5a24738
- Ruby: https://gist.github.com/yuuuke-tanaka1/3493c57d228f759be374aeb0b64e51d9
以上がSelenium Python を使用してシャドウ ルートからデータを抽出する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonに工場パターンを実装すると、統一されたインターフェイスを作成することにより、さまざまな種類のオブジェクトを作成できます。特定の手順は次のとおりです。1。車両、車、飛行機、列車などの基本クラスと複数の継承クラスを定義します。 2。Factory Class CheerFactoryを作成し、Create_Vehicleメソッドを使用して、型パラメーターに従って対応するオブジェクトインスタンスを返します。 3。my_car = factory.create_vehicle( "car"、 "tesla"など、工場クラスを介してオブジェクトをインスタンス化します。このパターンは、コードのスケーラビリティと保守性を向上させますが、その複雑さに注意を払う必要があります

Pythonでは、RまたはRプレフィックスを使用して元の文字列を定義し、逃げたすべての文字を無視し、文字列を文字通り解釈します。 1)脱出キャラクターの誤解を避けるために、正規表現とファイルパスに対処するために適用されます。 2)ラインブレークなど、逃げたキャラクターを保存する必要がある場合には適用されません。予期しない出力を防ぐために使用する場合は、慎重なチェックが必要です。

Pythonでは、__del__メソッドはオブジェクトの破壊者であり、リソースのクリーンアップに使用されます。 1)不確実な実行時間:ごみ収集メカニズムに依存します。 2)循環参照:それにより、コールを迅速にできなくなり、weakRefモジュールを使用して処理することがあります。 3)例外処理:__del__でスローされた例外は、Try-Exectブロックを使用して無視され、キャプチャされる場合があります。 4)リソース管理のためのベストプラクティス:リソースを管理するためにステートメントとコンテキストマネージャーで使用することをお勧めします。

POP()関数は、Pythonで使用され、リストから要素を削除し、指定された位置を返します。 1)インデックスが指定されていない場合、POP()はデフォルトでリストの最後の要素を削除および返します。 2)インデックスを指定するとき、POP()はインデックス位置で要素を削除および返します。 3)インデックスエラー、パフォーマンスの問題、代替方法、および使用時のリストの変動に注意してください。

Pythonは、主に2つの主要なライブラリピローとOpenCVを使用して画像処理に使用しています。枕は、透かしの追加などの単純な画像処理に適しており、コードはシンプルで使いやすいです。 OpenCVは、優れたパフォーマンスを備えたエッジ検出などの複雑な画像処理とコンピュータービジョンに適していますが、メモリ管理に注意が必要です。

PythonでPCAの実装は、手動でコードを書くか、Scikit-Learnライブラリを使用して実行できます。 PCAの手動での実装には、次の手順が含まれます。1)データの集中、2)共分散行列の計算、3)固有値と固有ベクトルを計算し、4)主成分をソートして選択し、5)データを新しいスペースに投影します。手動の実装は、アルゴリズムを深く理解するのに役立ちますが、Scikit-Learnはより便利な機能を提供します。

Pythonでの対数計算は非常にシンプルですが興味深いことです。最も基本的な質問から始めましょう:Pythonで対数を計算する方法は? Pythonで対数を計算する基本的な方法PythonのMath Moduleは、計算するための関数を提供します。簡単な例を見てみましょう:Importmath#自然対数(base is e)x = 10natural_log = math.log(x)print(f "natural log({x})= {natural_log}")#を計算します。

Pythonで線形回帰を実装するには、複数の視点から開始できます。これは単なる機能呼び出しであるだけでなく、統計、数学的最適化、機械学習の包括的なアプリケーションを伴います。このプロセスに深く飛び込みましょう。 Pythonで線形回帰を実装する最も一般的な方法は、簡単で効率的なツールを提供するScikit-Learnライブラリを使用することです。ただし、線形回帰の原則と実装の詳細をより深く理解したい場合は、独自の線形回帰アルゴリズムをゼロから書くこともできます。 Scikit-Learnの線形回帰実装により、Scikit-Learnを使用して線形回帰の実装をカプセル化し、簡単にモデル化および予測できるようになります。これがSCの使用です


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