Python Selenium: 요소가 완전히 로드될 때까지 기다리는 중
웹 페이지와 상호작용할 때 요소가 완전히 로드될 때까지 기다리는 것이 중요할 수 있습니다. 셀레늄 자동화를 위해. 이렇게 하면 아직 표시되지 않거나 클릭할 수 없는 요소에 대해 작업이 수행되지 않습니다.
귀하의 경우에는 양식을 작성하고 "Skapa Konto" 버튼을 클릭하려고 합니다. 그러나 Selenium이 계속 진행하기 전에 페이지가 로드될 때까지 기다리지 않는 문제가 발생합니다.
이 문제를 해결하려면 Python 방식으로 코드 형식을 올바르게 지정해야 합니다.
WebDriverWait(browser, 20).until(EC.element_to_be_clickable((By.XPATH, '//*[@id="accountStandalone"]/div/div/div[2]/div/div/div[1]/button'))).click()
그래도 문제가 해결되지 않으면 페이지가 완전히 로드되었음을 나타내는 특정 요소가 있는지 페이지를 모니터링하는 것이 좋습니다. 예를 들어, visible_of_element_location 조건을 사용하여 다음을 기다릴 수 있습니다.
- 텍스트 "NU äR DU MEDLEM, Hello"
- 텍스트 "FORTSäTT"가 있는 버튼
CSS_SELECTOR 또는 XPATH 로케이터를 사용하면 이러한 웨이터를 다음과 같이 구현할 수 있습니다. 다음:
"NU ÉR DU MEDLEM, 안녕하세요."라는 문자 메시지의 경우:
위 내용은 Python에서 요소와 상호 작용하기 전에 Selenium이 요소가 완전히 로드될 때까지 기다리도록 하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

pythonlistsareimplementedesdynamicarrays, notlinkedlists.1) thearestoredIntIguousUousUousUousUousUousUousUousUousUousInSeripendExeDaccess, LeadingSpyTHOCESS, ImpactingEperformance

PythonoffersfourmainmethodstoremoveElementsfromalist : 1) 제거 (값) 제거 (값) removesthefirstoccurrencefavalue, 2) pop (index) 제거 elementatAspecifiedIndex, 3) delstatemeveselementsByindexorSlice, 4) RemovesAllestemsfromTheChmetho

Toresolvea "permissionDenied"오류가 발생할 때 오류가 발생합니다.

arraysarecrucialinpythonimageProcessingAstheyenableantureficient -manipulationand analysysofimagedata.1) ImagesAreconTortonumpyArrays, withGrayScaleImages2DarraysAndColorImagesS3darrays.2) arraysallowforvectorizedoperations, inablingastAdmentments bri

ArraysareSareSareStificerTanlistSforoperationsbenefitingfrom DirectMemoryAccessandfixed-sizestructures.1) AccessingElements : ArraysprovideConstant-timeaccessduetocontiguousUousUousSougues.2) 반복 : ArraysleAgeCachelocalityFasterItertion.3) Mem

ArraysareBetterForElement-WiseOperationsDuetOfasterAcccessandoptimizedimmentations.1) ArraysHaveCecontIguousMemoryFordirectAccess, 향상

Numpy에서 전체 배열의 수학적 작업은 벡터화 된 작업을 통해 효율적으로 구현 될 수 있습니다. 1) 추가 (ARR 2)와 같은 간단한 연산자를 사용하여 배열에서 작업을 수행하십시오. 2) Numpy는 기본 C 언어 라이브러리를 사용하여 컴퓨팅 속도를 향상시킵니다. 3) 곱셈, 분할 및 지수와 같은 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 4) 배열 모양이 호환되도록 방송 작업에주의를 기울이십시오. 5) NP.Sum ()과 같은 Numpy 함수를 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Python에는 요소를 목록에 삽입하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 삽입 (인덱스, 값) 메소드를 사용하여 지정된 인덱스에 요소를 삽입 할 수 있지만 큰 목록의 시작 부분에서 삽입하는 것은 비효율적입니다. 2) Append (value) 메소드를 사용하여 목록 끝에 요소를 추가하여 매우 효율적입니다. 대형 목록의 경우 Append ()를 사용하거나 Deque 또는 Numpy Array를 사용하여 성능을 최적화하는 것이 좋습니다.


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