Python の Selenium: 「NoSuchElementException: そのような要素はありません: 要素が見つかりません」が発生する
Python で Selenium を使用して Web インタラクションを自動化しようとすると、不可解なエラー メッセージ:「NoSuchElementException: メッセージ: そのような要素はありません: 要素が見つかりません。」この例外は、Selenium が Web ページ上で目的の HTML 要素を見つけられないことを示します。
根本原因:
「そのような要素はありません」例外は通常、次のような理由で発生します。いくつかの考えられる原因:
- 要素が正しくありませんロケーター: 要素の検索に使用される ID、名前、XPath、または CSS セレクターが正確であり、ページ上の有効な HTML 要素に対応していることを確認します。
- IFrame カプセル化:ターゲット要素が iFrame 内に存在する場合、Selenium では、その要素にアクセスして操作するには、その iFrame コンテキストに切り替える必要があります。ガイダンスについては、「Selenium と Python による iFrame への切り替え」を参照してください。
- Shadow DOM: 一部の Web サイトでは、Shadow DOM 技術を使用してページの一部を分離しています。要素が Shadow DOM 内にある場合は、その要素を手動でトラバースする必要がある場合があります。
- 要素の遅延レンダリング: 一部の要素は、動的であるため、読み込み後にページにすぐに表示されない場合があります。レンダリングまたは非同期 JavaScript。明示的な待機を利用して、そのような要素が利用可能になるまで Selenium のアクションを遅らせます。詳細については、「5. 待機」を参照してください。
デバッグと解決策:
この問題をデバッグして解決するには、次の手順を検討してください:
- 要素ロケーターの精度を確認します。
- チェック要素が iFrame 内に表示されている場合は、それに応じて切り替えます。
- ページの HTML 構造を調べて、要素が Shadow DOM 内にあるかどうかを判断します。
- レンダリングの遅延に対応するために明示的な待機を実装します。対象要素の
以上がPython の Selenium が「NoSuchElementException」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。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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