Python으로 Chrome 프로필 열기: TypeError 해결
Python을 사용하여 Chrome 프로필을 열려고 하면 다음으로 인해 오류가 발생할 수 있습니다. 'to_capability()' 메서드에 위치 인수가 누락되었습니다. 이 문제를 해결하려면 Chrome 프로필을 만들고 여는 방법을 이해해야 합니다.
새 Chrome 프로필 만들기:
- Google Chrome을 실행하세요.
- 설정 메뉴(오른쪽 상단에 점 3개)를 엽니다.
- 클릭 '설정'(또는 chrome://settings/ 방문).
- '사람'에서 '다른 사람 관리'를 찾습니다.
- '사람 추가'를 클릭하고 이름을 입력한 후 아이콘을 클릭하고 '이 사용자를 위한 바탕화면 바로가기 만들기'를 선택하세요.
- 새 아이콘을 만들려면 '추가'를 클릭하세요. profile.
Python에서 프로필 사용:
- 프로필 디렉터리의 절대 경로를 가져옵니다. 프로필의 바탕화면 바로가기를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 '속성'을 선택합니다. 경로는 '대상' 필드에 표시됩니다.
- '옵션' 클래스의 인스턴스를 생성합니다.
- 프로필 디렉터리 경로와 함께 'user-data-dir' 인수를 추가하고 '--profile-directory' 인수를 프로필 이름으로 사용하세요.
- 실행 가능한 경로와 '옵션'을 사용하여 'ChromeDriver' 개체를 생성하세요. object.
예제 코드:
from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.options import Options options = Options() options.add_argument("user-data-dir=/path/to/profile/directory") options.add_argument('--profile-directory=profile_name') browser = webdriver.Chrome(executable_path='/path/to/chromedriver', chrome_options=options)
이 단계를 사용하면 Python 스크립트 내에서 Chrome 프로필을 성공적으로 열 수 있습니다.
위 내용은 Python으로 Chrome 프로필을 열 때 TypeError를 방지하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

Python 목록은 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 예제 목록에는 정수, 문자열, 부동 소수점 번호, 부울, 중첩 목록 및 사전이 포함되어 있습니다. 목록 유연성은 데이터 처리 및 프로토 타이핑에서 가치가 있지만 코드의 가독성과 유지 관리를 보장하기 위해주의해서 사용해야합니다.

PythondoesnothaveBuilt-inarrays; Usethearraymoduleformory- 효율적인 호모 유전자 도자기, whilistsareversartileformixedDatatypes.arraysareefficiTiveDatasetsophesAty, whereferfiblityAndareAsiErtouseFormixOrdorSmallerSmallerSmallerSMATASETS.

themoscommonLyusedModuleForraySinisThonisNumpy.1) NumpyProvideseficileditionToolsForArrayOperations, IdealFornumericalData.2) ArrayscanBecreatedUsingnp.array () for1dand2dsuctures.3) Numpyexcelsinlement-wiseOperations Numpyexcelscelslikemea

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.


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