Selenium WebDriver 자동화에서 밀리초 단위의 정밀도 제어를 달성하고 `time.sleep()`의 함정을 피하려면 어떻게 해야 합니까?
Selenium WebDriver의 밀리초 제어로 자동화 향상
Selenium WebDriver로 작업할 때 다음을 통해 자동화 흐름을 명시적으로 제어해야 할 수도 있습니다. 특정 기간 동안 실행을 일시 중지합니다. 시간 라이브러리는 time.sleep()을 통해 지연에 대한 간단한 솔루션을 제공하지만 단점을 이해하고 대체 접근 방식을 탐색하는 것이 중요합니다.
시간 정밀도
시간이 몇 초 안에 일시 중지할 수 있지만 밀리초를 관리할 수 있는 유연성이 부족합니다. 그러나 부동 소수점 숫자를 전달하여 더 세밀하게 제어할 수 있습니다.
import time time.sleep(0.25) # Pause for 250 milliseconds
time.sleep()의 단점
time.sleep()이 간단한 해결책처럼 여러 가지 과제가 있습니다.
- 중단 실행: time.sleep()은 전체 스크립트 실행을 일시 중지합니다. 이벤트를 모니터링하거나 조건을 검증하는 동안 특정 작업을 일시 중지해야 하는 경우 이는 해로울 수 있습니다.
- 동적 요소 상태를 처리할 수 없음: time.sleep()은 웹 요소의 상태를 고려하지 않습니다. . 요소가 완전히 로드되었는지 또는 상호 작용 가능하게 되었는지 여부에 관계없이 지정된 기간 동안 일시 중지됩니다.
WebDriverWait를 사용한 효과적인 일시 중지
이러한 제한을 극복하려면, Selenium은 Expect_conditions와 함께 WebDriverWait를 제공합니다. 이러한 방법을 사용하면 스크립트 실행을 계속하기 전에 충족해야 하는 조건(예: 요소 존재 여부, 가시성 또는 클릭 가능성)을 정의할 수 있습니다.
요소 존재 여부:
from selenium.webdriver.support.expected_conditions import presence_of_element_located element = WebDriverWait(driver, 10).until( presence_of_element_located((By.ID, "element_id")) )
가시성 요소:
from selenium.webdriver.support.expected_conditions import visibility_of_element_located element = WebDriverWait(driver, 10).until( visibility_of_element_located((By.ID, "element_id")) )
요소 클릭 가능성:
from selenium.webdriver.support.expected_conditions import element_to_be_clickable element = WebDriverWait(driver, 10).until( element_to_be_clickable((By.ID, "element_id")) )
결론
expected_conditions와 함께 WebDriverWait 사용 자동화 스크립트의 실행 흐름을 정밀하게 제어할 수 있습니다. 웹 요소의 동작에 맞는 조건을 지정하면 불필요한 지연을 제거하고 테스트의 효율성과 안정성을 높일 수 있습니다.
위 내용은 Selenium WebDriver 자동화에서 밀리초 단위의 정밀도 제어를 달성하고 `time.sleep()`의 함정을 피하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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