WebDriverWait が期待どおりに応答しない
Selenium の WebDriverWait は、アクションを続行する前に特定の条件が満たされるのを待つことを目的としています。ただし、場合によっては、指定されたシナリオで説明されているように、期待どおりに機能しない可能性があります。
問題は、新しく開かれたウィンドウで要素を待機するときの期待値の選択にあります。元のコードでは、present_of_element_located() メソッドを使用しています。このメソッドは、要素が DOM 上に存在するかどうかをチェックしますが、その可視性や対話性は保証しません。要素がまだ完全に読み込まれていない場合、またはビューから非表示になっている場合、エラーが発生する可能性があります。
これに対処するには、element_to_be_clickable() を使用することが適切です。これにより、要素が表示される前に表示され、クリック可能であることが保証されます。続けています。これは、完全に初期化するまでに時間がかかる可能性がある新しく開いたウィンドウにとって重要です。
実装:
元の WebDriverWait ステートメントを次のものに置き換えます:
try: myElem = WebDriverWait(self.browser, delay).until(EC.element_to_be_clickable((By.XPATH, xpath)))
element_to_be_clickable() を使用すると、WebDriverWait は新しいウィンドウ内の要素が表示されるまで待機します。見えるだけでなく対話可能です。これにより、新しく開いたウィンドウで要素を選択する際に断続的に失敗する問題が解決されます。
期待メソッドについて:
参考までに、関連する期待メソッドの定義を以下に示します。 Selenium:
- presence_of_element_located(locator): 要素が DOM 上に存在するかどうかを確認しますが、可視性や対話性は保証されません。
- visibility_of_element_located (locator): 要素が存在するかどうかを確認します。 DOM であり、表示されます (高さと幅が 0 より大きい)。
- element_to_be_clickable(locator): 要素が表示され、有効になり、対話可能 (クリック可能) かどうかを確認します。
以上が新しい Windows を処理するときに Selenium WebDriverWait が期待どおりに動作し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。

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。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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