Selenium で Python を使用して [データの取得] ボタンをクリックできない
Web サイトからデータをスクレイピングしようとしたときに、Selenium を使用して [データの取得] ボタンをクリックするのが困難になりました。ボタン。 XPath ロケーターと ID ロケーターを利用したにもかかわらず、依然として失敗しました。
この問題を解決するには、次のロケーター戦略を利用してボタンをクリックします:
-
CSSセレクター:
driver.find_element_by_css_selector("img.getdata-button#get").click()
-
XPath:
driver.find_element_by_xpath("//img[@class='getdata-button'][@id='get']").click()
安定性を高めるために、これを推奨しますいずれかの CSS を使用して、element_to_be_clickable() 条件の WebDriverWait を誘導するにはセレクターまたは XPath ロケーター:
-
CSS の使用 セレクター:
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()
-
の使用XPath:
WebDriverWait(driver, 20).until(EC.element_to_be_clickable(By.XPATH, "//img[@class='getdata-button'][@id='get']")).click()
必要なインポートを忘れずに含めてください:
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
以上がSelenium が「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? どうすれば修正できますか?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)

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。


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