


Mengapa Selenium Membuang NoSuchDriverException dan Bagaimana Saya Boleh Membetulkannya?
Menyelesaikan Pengecualian Webdriver: Menyelesaikan masalah NoSuchDriverException
Apabila cuba mencipta objek menggunakan Selenium Webdriver, anda mungkin menghadapi ralat berikut:
selenium.common.exceptions.NoSuchDriverException: Message: Unable to obtain <path-to-chromedriver> using Selenium Manager; 'str' object has no attribute 'capabilities';</path-to-chromedriver>
Ralat Analisis
Mesej ralat ini menunjukkan bahawa Pengurus Selenium tidak dapat mencari laluan yang betul ke pemacu penyemak imbas, dalam kes ini, chromedriver. Akibatnya, operasi Selenium gagal untuk memulakan penyemak imbas, meningkatkan NoSuchDriverException.
Punca Punca
Punca ralat ini selalunya berkaitan dengan Selenium yang salah versi atau Selenium yang sudah lapuk Pengurus.
Penyelesaian
Untuk menyelesaikan isu ini, ikut langkah berikut:
1. Semak Versi Selenium
Pastikan anda menggunakan Selenium v4.6.0 atau lebih tinggi. Dalam v4.6.0, Selenium memperkenalkan Pengurus Selenium, yang secara automatik mengendalikan pengurusan pemandu dan bukannya bergantung pada konfigurasi laluan tradisional.
2. Kemas kini Pengurus Selenium
Jika anda menggunakan Selenium v4.6.0 atau lebih tinggi, cuba kemas kini Pengurus Selenium kepada versi terkini. Ini boleh dilakukan menggunakan arahan berikut:
pip install -U selenium-webdriver
3. Kod Ringkas
Setelah Pengurus Selenium dikemas kini, anda boleh memudahkan kod anda seperti berikut:
from selenium import webdriver driver = webdriver.Chrome() driver.get("https://www.google.com/") driver.quit()
Rujukan
Untuk selanjutnya maklumat dan dokumentasi mengenai pengurusan pemandu dengan Selenium, rujuk perkara berikut sumber:
- [Tujuan Pengurus Webdriver](https://www.selenium.dev/selenium/docs/api/dotnet/Selenium.WebDriver.DriverService/Constructor)
- [Memperkenalkan Selenium Pengurus](https://www.selenium.dev/introducing-selenium-manager/)
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Selenium Membuang NoSuchDriverException dan Bagaimana Saya Boleh Membetulkannya?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).