Selenium 및 Python을 사용하여 iFrame으로 전환
웹 자동화에서는 iframe 내의 콘텐츠를 조작해야 하는 시나리오를 자주 접하게 됩니다. 이 가이드는 Python을 사용하여 Selenium에서 iframe으로 효과적으로 전환하는 방법을 보여줍니다.
iframe 식별
iframe으로 정확하게 전환하려면 먼저 고유한 로케이터를 사용하여 식별해야 합니다. 일반적으로 iframe에는 활용할 수 있는 이름 또는 ID 속성이 있습니다. 귀하의 경우에는 "대화 창"이라는 이름 속성을 가진 iframe을 제공했습니다.
iframe으로 전환
iframe을 식별한 후에는 switch_to.frame을 사용할 수 있습니다. () 메소드를 입력합니다. 코드 조각은 다음과 같습니다.
iframe = driver.find_element_by_xpath("//iframe[@name='Dialogue Window']") driver.switch_to.frame(iframe)
이 단계를 따르면 원하는 iframe으로 성공적으로 전환하고 해당 콘텐츠와 상호 작용할 수 있습니다.
기본 콘텐츠로 다시 전환
iframe 내에서 작업을 완료한 후에는 기본 콘텐츠(iframe 외부)로 다시 전환해야 합니다. 다음 코드는 이 작업을 수행합니다.
driver.switch_to.default_content()
이를 통해 필요한 경우 기본 페이지 또는 다른 iframe과 계속 상호 작용할 수 있습니다.
위 내용은 Selenium과 Python을 사용하여 iFrame으로 어떻게 전환합니까?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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