Python용 Selenium WebDriver를 사용하여 페이지가 로드될 때까지 대기
웹 스크래핑 성능을 최적화하는 것이 중요하며, 페이지가 완전히 로드되는 시기를 결정하는 것은 효율적인 데이터 추출을 위해 필수적입니다. 무한 스크롤 시나리오의 맥락에서 고정된 기간 동안 맹목적으로 기다리는 것은 비효율적일 수 있습니다. 따라서 질문이 생깁니다. 페이지가 스크롤한 후 새 콘텐츠 로드를 완료한 시기를 어떻게 감지할 수 있습니까?
한 가지 해결책은 특정 요소 기반 대기 조건을 허용하는 WebDriverWait를 활용하는 것입니다. 고정된 기간을 기다리는 대신 특정 요소가 나타날 때까지 기다리도록 WebDriver에 지시하여 페이지가 준비되었음을 나타낼 수 있습니다.
답변에 제공된 코드는 이 접근 방식을 보여줍니다.
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 from selenium.common.exceptions import TimeoutException # Set up the webdriver and navigate to the target page browser = webdriver.Firefox() browser.get("url") # Define the element to wait for, in this case, an element with a specific ID element_id = 'IdOfMyElement' # Set a reasonable waiting time delay = 3 # seconds try: # Use WebDriverWait to wait for the element to appear myElem = WebDriverWait(browser, delay).until(EC.presence_of_element_located((By.ID, element_id))) # If the element is found, proceed with data extraction print("Page is ready!") except TimeoutException: # If the element is not found within the time frame, raise an exception print("Loading took too much time!")
페이지의 특정 구조에 따라 기다릴 요소를 사용자 정의함으로써 WebDriver가 페이지의 필요한 부분이 로드될 때까지만 기다리도록 할 수 있습니다. 이 접근 방식은 불필요한 대기를 방지하여 웹 스크래핑 프로세스의 효율성을 크게 향상시킵니다.
위 내용은 페이지가 Python용 Selenium WebDriver에서 새 콘텐츠 로드를 완료한 시기를 효율적으로 감지하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2 시간 이내에 Python을 효율적으로 학습하는 방법 : 1. 기본 지식을 검토하고 Python 설치 및 기본 구문에 익숙한 지 확인하십시오. 2. 변수, 목록, 기능 등과 같은 파이썬의 핵심 개념을 이해합니다. 3. 예제를 사용하여 마스터 기본 및 고급 사용; 4. 일반적인 오류 및 디버깅 기술을 배우십시오. 5. 목록 이해력 사용 및 PEP8 스타일 안내서와 같은 성능 최적화 및 모범 사례를 적용합니다.

Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

파이썬을 배우기 위해 하루에 2 시간을 투자하는 것이 가능합니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 목록 및 사전과 같은 1 시간 안에 새로운 개념을 배우십시오. 2. 연습 및 연습 : 1 시간을 사용하여 소규모 프로그램 작성과 같은 프로그래밍 연습을 수행하십시오. 합리적인 계획과 인내를 통해 짧은 시간에 Python의 핵심 개념을 마스터 할 수 있습니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.


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