Python, Selenium 및 autoit이 파일 업로드 기능을 구현하는 방법에 대한 자세한 그래픽 코드 설명
이번 글에서는 python+selenium+autoit으로 구현한 파일 업로드 기능을 주로 소개하는데, 필요하신 분들은 참고하시면 됩니다
Problems
웹사이드에서 UI 레이어를 자동화하다 보면 파일 업로드가 발생하게 됩니다. 종종 친구가 물었습니다. 여기에
솔루션의 요약이 있습니다
첫 번째 유형: 다음과 유사한 유형=파일로 파일을 업로드합니다. :
driver.find_element('name','file').send_keys('./小强测试品牌.png')
두 번째 유형: 첫 번째 유형을 제외하고는 구현하기가 더 까다롭습니다. 여기서는 Autoit을 사용합니다.
1. 그 후에는 autoit을 다운로드하고 설치할 수 있습니다. 시작 메뉴에서 다음을 참조하세요
AutoIt Windows 정보는 Windows 제어 정보를 식별하는 데 사용됩니다
Compile Script to.exe는 AutoIt을 exe 실행 파일로 생성하는 데 사용됩니다
3 위 그림에서 주로 파일 이름 입력 상자와 열기 버튼을 사용하여 완료합니다. .녹화 결과는 다음과 같습니다.
파일명 입력 상자의 클래스는 "Edit"이고 인스턴스는 "1"입니다.
ControlFocus("文件上传", "","Edit1") WinWait("[CLASS:#32770]","",10) ControlSetText("文件上传", "", "Edit1","D:python_workspaceQiangSEAutopic小强测试品牌.jpg") Sleep(2000) ControlClick("文件上传", "","Button1");
위 코드에서 "파일 업로드"라는 단어에 특히 주의해야 합니다. 업로드 버튼을 클릭하는 방법은 시스템마다 다를 수 있습니다
5. 스크립트를 확인하세요
7. Python 스크립트에서 호출하세요
up=self.driver.find_element('class name','avatar-uploader-trigger') up.find_element('class name','ant-btn').click() os.system('D:\python_workspace\QiangSEAuto\upload.exe') time.sleep(20)
Others
실제로 관심이 있으시면 직접 조사해 보세요. 예를 들어, 다음 방법을 사용할 수도 있습니다:
위 내용은 Python, Selenium 및 autoit이 파일 업로드 기능을 구현하는 방법에 대한 자세한 그래픽 코드 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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