


Selenium InstaPy スクリプトが「不明なエラー: ページのクラッシュによりセッションが削除されました」というメッセージをスローするのはなぜですか?
不明なエラー: Chrome WebDriver からのページ クラッシュによりセッションが削除されました
Selenium で InstaPy を使用すると、「不明なエラー」というエラーが発生する場合があります: 不明なエラーによるページ クラッシュのため、セッションが削除されました: タブのクラッシュから読み込みステータスを判断できません。」このエラーはイライラさせられ、スクリプトのスムーズな実行を妨げる可能性があります。この問題の考えられる原因と解決策を詳しく見てみましょう。
考えられる原因:
- リソース不足: によって使用されるヘッドレス ブラウザ特に Docker のようなリソースに制約のある環境では、Selenium に十分なリソースが割り当てられていない可能性があります。 container.
- Small /dev/shm: 一部の Linux システムでは、Chrome が一時ストレージとして使用する小さな /dev/shm が割り当てられます。このスペースが不足すると、Chrome のクラッシュとその後のエラーが発生する可能性があります。
- 一時的なタブ クラッシュ: 場合によっては、Selenium で使用されるタブが予期せずクラッシュし、エラーが発生することがあります。これは、ブラウザの不安定性または他のプロセスからの干渉が原因で発生する可能性があります。
解決策:
- ブラウザ リソースを増やす: 割り当て次のような Chrome オプションを使用して、ヘッドレス ブラウザに RAM と CPU コアを追加します。 「--memory-limit」および「--process-per-tab」。
- /dev/shm を拡大します: コマンド「sudo mount」を使用して /dev/shm のサイズを増やします。 -t tmpfs -o rw、nosuid、nodev、noexec、relatime、size=512M tmpfs /dev/shm'.
- Dev Shm の使用を無効にする: Chrome オプション '--disable-dev-shm-usage' を追加して、Chrome で /dev/ の代わりに /tmp を使用するように強制します。 shm.
- 「タブがクラッシュした場合」の回避策 (古い): Chrome 以降v65.0.3299.6、「タブからのクラッシュ」問題の修正が実装されました。
追加のヒント:
- 最新の Chrome を使用します: Chrome の最新の安定バージョンを使用していることを確認してください。この問題に対処するバグ修正が含まれている可能性があります。
- 拡張機能を無効にする: Selenium に干渉する可能性がある不要な Chrome 拡張機能を削除します。
- 競合するプロセスを確認します: 実行中の他のアプリケーションをすべて閉じます。または、システム リソースを消費して Chrome と競合する可能性のあるサービス。
これらを実装することで、解決策を使用すると、「不明なエラー: ページ クラッシュのためセッションが削除されました」問題を軽減し、Selenium ベースのスクリプトの安定性を向上させることができます。
以上がSelenium InstaPy スクリプトが「不明なエラー: ページのクラッシュによりセッションが削除されました」というメッセージをスローするのはなぜですか?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。

pythonisbothcompiledinterted.whenyourunapythonscript、itisfirstcompiledintobytecode、これはdenepythonvirtualmachine(pvm).thishybridapproaChallowsforplatform-platform-denodent-codebutcututicut。

Pythonは厳密に行ごとの実行ではありませんが、最適化され、インタープレーターメカニズムに基づいて条件付き実行です。インタープリターは、コードをPVMによって実行されるBytecodeに変換し、定数式または最適化ループを事前促進する場合があります。これらのメカニズムを理解することで、コードを最適化し、効率を向上させることができます。

Pythonに2つのリストを接続する多くの方法があります。1。オペレーターを使用しますが、これはシンプルですが、大きなリストでは非効率的です。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3。=演算子を使用します。これは効率的で読み取り可能です。 4。itertools.chain関数を使用します。これはメモリ効率が高いが、追加のインポートが必要です。 5。リストの解析を使用します。これはエレガントですが、複雑すぎる場合があります。選択方法は、コードのコンテキストと要件に基づいている必要があります。

Pythonリストをマージするには多くの方法があります。1。オペレーターを使用します。オペレーターは、シンプルですが、大きなリストではメモリ効率的ではありません。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3. Itertools.chainを使用します。これは、大規模なデータセットに適しています。 4.使用 *オペレーター、1つのコードで小規模から中型のリストをマージします。 5. numpy.concatenateを使用します。これは、パフォーマンス要件の高い大規模なデータセットとシナリオに適しています。 6.小さなリストに適したが、非効率的な追加方法を使用します。メソッドを選択するときは、リストのサイズとアプリケーションのシナリオを考慮する必要があります。

compiledlanguagesOfferspeedandsecurity、foredlanguagesprovideeaseofuseandportability.1)compiledlanguageslikec arefasterandsecurebuthavelOnderdevelopmentsplat dependency.2)

Pythonでは、forループは反復可能なオブジェクトを通過するために使用され、条件が満たされたときに操作を繰り返し実行するためにしばらくループが使用されます。 1)ループの例:リストを通過し、要素を印刷します。 2)ループの例:正しいと推測するまで、数値ゲームを推測します。マスタリングサイクルの原則と最適化手法は、コードの効率と信頼性を向上させることができます。

リストを文字列に連結するには、PythonのJoin()メソッドを使用して最良の選択です。 1)join()メソッドを使用して、 '' .join(my_list)などのリスト要素を文字列に連結します。 2)数字を含むリストの場合、連結する前にマップ(str、数字)を文字列に変換します。 3) '、'などの複雑なフォーマットに発電機式を使用できます。 4)混合データ型を処理するときは、MAP(STR、Mixed_List)を使用して、すべての要素を文字列に変換できるようにします。 5)大規模なリストには、 '' .join(lage_li)を使用します

pythonusesahybridapproach、コンコイリティレーショントビテコードと解釈を組み合わせて、コードコンピレッドフォームと非依存性bytecode.2)


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