Selenium WebDriver를 사용하여 무한 스크롤에 대한 페이지 로드 완료 감지
무한 스크롤을 사용하는 페이지에서 데이터를 스크랩할 때 새 콘텐츠가 언제 로드되는지 확인 효율적인 실행을 위해서는 완료된 로딩이 중요합니다. 아래로 스크롤하고 일정 시간 동안 기다리는 기존 접근 방식은 낭비일 수 있습니다.
이 문제를 해결하기 위해 Selenium WebDriver는 페이지 로드 완료를 보다 정확하게 감지하는 방법을 제공합니다. WebDriverWait는 페이지에 특정 요소가 나타날 때까지 기다리는 메커니즘을 제공하여 새 데이터를 사용할 수 있음을 나타냅니다.
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!")
브라우저는 계속하기 전에 지정된 ID를 가진 요소가 나타날 때까지 기다립니다. 새로운 콘텐츠가 로드되었습니다. 이 메커니즘을 활용하면 스크립트가 아래로 스크롤되어 요소 존재 여부를 감지하고 페이지 로드가 완료되면 계속 진행할 수 있습니다. 이 접근 방식은 스크래핑 프로세스를 최적화하여 불필요한 대기 시간을 줄입니다.
위 내용은 Selenium WebDriver는 무한 스크롤 시나리오에서 페이지 로드 완료를 어떻게 효율적으로 감지할 수 있습니까?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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