Python Selenium: 複数の要素のロードの確認
AJAX 経由で動的にロードされた要素を扱う場合、その外観を確認するのが難しい場合があります。このシナリオを処理するには、Selenium の WebDriverWait とそのさまざまな戦略を利用して、複数の要素の存在を確認します。
すべての要素の可視性:
の可視性を確認するには特定のセレクターに一致するすべての要素については、visibility_of_all_elements_located() 条件を使用できます:
<code class="python">from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC elements = WebDriverWait(driver, 20).until( EC.visibility_of_all_elements_located( (By.CSS_SELECTOR, "ul.ltr li[id^='t_b_'] > a[id^='t_a_'][href]") ) )</code>
特定の数の要素を待機:
待機する必要がある場合特定の数の要素をロードするには、ExpectedConditions クラスでラムダ関数を使用できます:
<code class="python">WebDriverWait(driver, 20).until( lambda driver: len(driver.find_elements_by_xpath(selector)) > int(myLength) )</code>
子要素の XPath:
子を待機するにはDOM 全体を検索するのではなく、親要素内の要素を検索するには、XPath 式を利用できます:
<code class="python">WebDriverWait(driver, 20).until( EC.presence_of_element_located( (By.XPATH, "//ul[@class='ltr']//li[starts-with(@id, 't_b_')]/a[starts-with(@id, 't_a_')]") ) )</code>
カスタム待機条件:
独自の待機条件を作成したい場合待機状態を回避するには、webdriver.support.ui.ExpectedCondition:
<code class="python">class MoreThanOne(webdriver.support.ui.ExpectedCondition): def __init__(self, selector): self.selector = selector def __call__(self, driver): elements = driver.find_elements_by_css_selector(self.selector) return len(elements) > 1</code>
<code class="python">WebDriverWait(driver, 30).until(MoreThanOne('li'))</code>
DOM での要素損失の防止:
のサブクラスを定義できます。検索操作後に現在の要素を失った場合は、待機を実行する前に変数に保存します。
<code class="python">element = driver.find_element_by_css_selector('ul') WebDriverWait(element, 30).until(MoreThanOne('li'))</code>
結論:
これらの手法は、柔軟で堅牢な方法を提供します。 Selenium で複数の要素がロードされるのを待ちます。要件に応じて、ユースケースに最も適したアプローチを選択してください。
以上がPython Selenium で複数の要素を確実にロードするにはどうすればよいですか?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。

toAppendElementStoapyThonList、usetheappend()methodforsingleelements、extend()formultipleElements、andinsert()forspecificopsitions.1)useappend()foraddingoneElementatheend.2)useextend()toaddmultipleelementseffictience.3)

To CreateapythonList、usesquareBrackets []およびSeparateItemswithcommas.1)listsaredynamicandcanholdmixdatatypes.2)useappend()、remaid()、andslicingformanipulation.3)listcompreheNsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsientionforcreating.4)

金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。

pythonarraysarasarecreatedusingthearraymodule、notbuilt-inlikelists.1)importthearraymodule.2)specifytheTypecode、emg。、 'i'forintegers.3)Arraysofferbettermemoreefficiency forhomogeneousdatabutlasefutablethanlists。

Shebangラインに加えて、Pythonインタープリターを指定するには多くの方法があります。1。コマンドラインから直接Pythonコマンドを使用します。 2。バッチファイルまたはシェルスクリプトを使用します。 3. makeやcmakeなどのビルドツールを使用します。 4. Invokeなどのタスクランナーを使用します。各方法には利点と短所があり、プロジェクトのニーズに合った方法を選択することが重要です。

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1)numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2)nusinnnnedarytypeconversions.3)レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

inpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1)usenpynernrump.1)usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。


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