


Selenium WebDriver Python 3에서 Chrome 프로필을 사용할 때 \'unicodeescape\' 코덱 오류를 수정하는 방법은 무엇입니까?
Selenium WebDriver Python 3에서 Chrome 프로필 사용
Chrome 사용자 설정을 Selenium WebDriver Python 3 스크립트에 통합하려고 하면 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다. "SyntaxError: (유니코드 오류) 'unicodeescape' 코덱이 바이트 n 16-17을 디코딩할 수 없습니다: 잘린 UXXXXXXXX 이스케이프" 오류.
이 문제를 해결하려면 다음 단계를 따르세요.
from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.options import Options options = webdriver.ChromeOptions() options.add_argument(r"--user-data-dir=C:\path\to\chrome\user\data") options.add_argument(r'--profile-directory=YourProfileDir') driver = webdriver.Chrome(executable_path=r'C:\path\to\chromedriver.exe', chrome_options=options) driver.get("https://www.google.co.in")
Windows에서 적절한 Chrome 프로필 폴더를 찾으려면 원하는 프로필과 연결된 바탕화면 바로가기를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 속성 > 지름길. 찾고 있는 경로가 "대상" 텍스트 상자에 표시됩니다.
위 내용은 Selenium WebDriver Python 3에서 Chrome 프로필을 사용할 때 \'unicodeescape\' 코덱 오류를 수정하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

PythonArraysareCreatedusingThearrayModule, Notbuilt-inlikelists.1) importThearrayModule.2) SpecifyTyPeCode (예 : 'forIntegers.3) 초기에 초기화 성과의 공동체 정보가없는 사람들이 플렉스리스트.

Shebang 라인 외에도 Python 통역사를 지정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 명령 줄에서 직접 Python 명령을 사용하십시오. 2. 배치 파일 또는 쉘 스크립트를 사용하십시오. 3. Make 또는 Cmake와 같은 빌드 도구를 사용하십시오. 4. Invoke와 같은 작업 러너를 사용하십시오. 각 방법에는 장점과 단점이 있으며 프로젝트의 요구에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.


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