Selenium WebDriver を使用した無限スクロールのページ読み込み完了の検出
無限スクロールを使用するページからデータをスクレイピングするとき、新しいコンテンツがいつロードされたかを判断しますロードが完了していることは、効率的な実行にとって非常に重要です。下までスクロールして一定期間待機するという従来のアプローチは無駄が生じる可能性があります。
これに対処するために、Selenium WebDriver はページの読み込み完了をより正確に検出する方法を提供します。 WebDriverWait は、特定の要素がページに表示されるのを待機するメカニズムを提供し、新しいデータが利用可能であることを示します。
from selenium import webdriver from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.webdriver.common.by import By browser = webdriver.Firefox() browser.get("url") delay = 3 # seconds try: myElem = WebDriverWait(browser, delay).until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'IdOfMyElement'))) print("Page is ready!") except TimeoutException: print("Loading took too much time!")
ブラウザは、指定された ID を持つ要素が表示されるのを待ってから続行します。新しいコンテンツがロードされました。このメカニズムを利用することで、スクリプトは下にスクロールして要素の存在を検出し、ページの読み込みが完了したら続行できます。このアプローチにより、スクレイピング プロセスが最適化され、不必要な待ち時間が削減されます。
以上がSelenium WebDriver は、無限スクロール シナリオでページの読み込み完了を効率的に検出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。

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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。

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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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