Selenium에서 가장 적합한 findElement 기능 선택
Selenium은 웹 페이지에서 요소를 찾는 데 다양한 findElement 기능을 제공하며 각각 장점과 한계가 있습니다. 이러한 미묘한 차이를 이해하면 테스트 자동화 노력을 최적화할 수 있습니다.
사용 가능한 기능 중에서 find_element_by_css_selector 및 find_element_by_xpath는 다양한 기능이 돋보입니다. 그러나 둘 중 하나를 선택하는 것은 특정 시나리오에 따라 다릅니다.
CSS 선택기를 사용하는 경우:
- 간결하고 잘 문서화된 선택기의 경우
- id, 이름의 사용을 단순화하기 위해 tag_name 및 class_name은 CSS 구문을 사용합니다.
- XPath에 비해 속도와 안정성이 더 좋습니다.
사용 시기 XPath:
- 여러 CSS 선택기를 교체하려면 단일 쿼리로.
- 텍스트 콘텐츠를 기반으로 요소를 선택합니다(CSS 선택기로는 불가능).
- DOM 트리를 위쪽으로 탐색하려면 하위 항목으로 요소를 식별할 때 유용합니다.
기타 findElement 함수:
While find_element_by_css_selector 및 find_element_by_xpath로 충분할 때가 많으며, 다른 함수에는 특정 사용 사례가 있습니다.
- find_element_by_id: ID.
- find_element_by_name: 이름이 미리 정의된 요소에 유용합니다.
- find_element_by_tag_name: 특정 HTML을 찾는 간단한 접근 방식 태그.
- find_element_by_link_text / find_element_by_partial_link_text: 표시된 텍스트를 기반으로 링크를 대상으로 하지만 XPath보다 활용도가 떨어집니다.
XPath/CSS를 통한 link_text 사용에 관하여 선택기:
- Link_text는 정확한 텍스트 또는 부분 텍스트로 앵커 태그를 선택하는 것으로 제한됩니다.
- XPath 또는 CSS 선택기는 더 큰 유연성과 표현력을 제공하여 추가 기준을 허용합니다.
- XPath는 XPath보다 더 복잡한 쿼리를 지원하므로 텍스트로 선택하는 데 적합합니다. link_text.
XPath 확인:
- XPath를 사용하여 "클래스" 속성으로 선택하는 경우 XPath를 리터럴 문자열로 처리하므로 주의하세요. CSS 선택기와 같은 클래스 이름 배열 대신
위 내용은 CSS 선택기와 Selenium의 XPath: 어떤 findElement 함수를 사용해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

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Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

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