Python で Selenium を使用して [データの取得] ボタンをクリックできない
[データの取得] ボタンをクリックするときに問題が発生しました以下に示すように、Python で Selenium を使用します:
<img class="getdata-button" alt="Python の Selenium で「データの取得」ボタンをクリックできないのはなぜですか?" >
この問題を解決するには、次のようなものを採用することを検討してください。次のいずれかの戦略:
CSS セレクターの使用:
driver.find_element_by_css_selector("img.getdata-button#get").click()
XPath の使用:
driver.find_element_by_xpath("//img[@class='getdata-button' and @id='get']").click()
信頼性が向上するため、WebDriverWait とelement_to_be_clickable() メソッド:
CSS セレクターの使用:
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC WebDriverWait(driver, 20).until(EC.element_to_be_clickable((By.CSS_SELECTOR, "img.getdata-button#get"))).click()
XPath の使用:
WebDriverWait(driver, 20).until(EC.element_to_be_clickable((By.XPATH, "//img[@class='getdata-button' and @id='get']"))).click()
を組み込むことでこれらの戦略を実行すると、[データの取得] ボタンを正常にクリックできるはずです。 Python と Selenium を使用します。
以上がPython の Selenium で「データの取得」ボタンをクリックできないのはなぜですか?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。

AlaySaregenerallymorememory-effictient forstring forstring inumericaldataduetotheirfixed-sizenature anddirectmoryaccess.1)AraysstoreElementsinaCourowlock、Reducingoverheadfrompointertersormetadata.2)リスト

ToconvertaPythonlisttoanarray,usethearraymodule:1)Importthearraymodule,2)Createalist,3)Usearray(typecode,list)toconvertit,specifyingthetypecodelike'i'forintegers.Thisconversionoptimizesmemoryusageforhomogeneousdata,enhancingperformanceinnumericalcomp

Pythonリストは、さまざまな種類のデータを保存できます。サンプルリストには、整数、文字列、フローティングポイント番号、ブール膜、ネストされたリスト、辞書が含まれています。リストの柔軟性は、データ処理とプロトタイピングにおいて価値がありますが、コードの読みやすさと保守性を確保するためには注意して使用する必要があります。

Pythondoesnothavebuiltinarays; usethearmoduleformemory-efficienthogeneousdatastorage、while-lelistSareversatileformixeddatypes.Arraysareeffientive for forlardatedateSetsetype、wheneasofferistofibuliestibuliestuseduseerieartusedoersorerdatatess。

sostCommonlylysedModule forcreatinginpythonisnumpy.1)numProvidesefficientToolsForArrayoperations、理想的なfornumericaldata.2)arrayscanbecreatedusingnp.array()for1dand2dstructures.3)

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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。


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