


Python에서 Selenium WebDriver를 사용하여 웹 페이지(무한 스크롤 포함)가 완전히 로드되었을 때 어떻게 효율적으로 감지할 수 있습니까?
Python용 Selenium WebDriver를 사용하여 페이지 로드를 기다리는 방법
무한 스크롤이 구현된 웹 페이지에서 데이터를 스크랩할 때 다음이 중요합니다. 페이지에 새 콘텐츠가 완전히 로드된 시기를 효율적으로 감지합니다. 이 기사에서는 각 스크롤 후 고정된 시간 간격을 기다리는 것보다 시간 효율적인 접근 방식을 살펴봅니다.
기본 페이지 로딩 메커니즘
기본적으로 Selenium WebDriver의 .get () 메서드는 페이지가 완전히 로드될 때까지 기다립니다. 그러나 이는 프레임 내에서 또는 AJAX 요청을 통한 로드를 고려하지 않습니다.
WebDriverWait for 특정 요소 사용
특정 요소가 페이지에서는 예상_조건과 함께 WebDriverWait()를 사용하세요. 예:
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 delay = 3 # seconds driver = webdriver.Firefox() driver.get("url") try: myElem = WebDriverWait(driver, delay).until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'id-of-element'))) print("Page is ready!") except TimeoutException: print("Loading took too much time!")
Considerations
WebDriverWait는 지정된 요소나 조건이 true가 될 때까지만 기다립니다. 추가 요소나 조건을 기다리는 경우 맞춤 코드를 사용하여 페이지 로드 완료를 감지해야 할 수도 있습니다.
위 내용은 Python에서 Selenium WebDriver를 사용하여 웹 페이지(무한 스크롤 포함)가 완전히 로드되었을 때 어떻게 효율적으로 감지할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

ArraysareGenerallyMorememory- 효율적 인 thanlistsortingnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontiguousBlock, retoneverHead-fompointerSormetAdata.2) 목록, 종종 implementededymamamicArraysorlinkedStruct

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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