Python Selenium を使用して Chrome ブラウザが自動的に更新されるときに特定の ChromeDriver バージョンを維持する方法
はじめに
Selenium を使用して作業する場合、 Web テストを自動化するには、ChromeDriver バイナリと Chrome ブラウザのバージョンとの間の互換性を確保することが不可欠です。ただし、ブラウザは頻繁に自動的に更新されるため、テストの実行で問題が発生する可能性があります。
Chrome と ChromeDriver の互換性
各 Chrome バージョンは、特定の互換性のある ChromeDriver バージョンを使用します。たとえば、ChromeDriver v84.0.4147.30 は Chrome バージョン 84 をサポートします。
Chrome アップデートの無効化
いいえ。Chrome アップデートを無効にすることはお勧めしません。セキュリティと新機能の可用性が損なわれるためです。代わりに、次のアプローチの使用を検討してください。
ChromeDriver の更新
最新の安定した ChromeDriver バージョンを定期的に確認します。既存のバイナリをダウンロードして、更新されたバイナリと置き換えます。
ChromeDriver の場所
ダウンロードした ChromeDriver を使用するには、ウェブドライバーを使用して Selenium コードでその場所を指定する必要があります。 ChromeOptions() クラス。例:
from selenium import webdriver options = webdriver.ChromeOptions() options.add_argument('--user-data-dir=user_data_dir') options.add_argument('--disable-extensions') driver = webdriver.Chrome(executable_path='path/to/chromedriver', options=options)
結論
ChromeDriver と Chrome の間で一貫したバージョンを維持することは、テストの実行を成功させるために重要です。 ChromeDriver を定期的に更新することで、最適なパフォーマンスを確保し、ブラウザの自動更新によって引き起こされる潜在的な問題を防ぐことができます。
以上がChrome ブラウザの自動更新中に Python Selenium で特定の ChromeDriver バージョンを維持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を1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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