WebDriverWait 未按预期运行
您正在利用 Selenium 从网页中提取数据。该页面包含一个“custom_cols”按钮,可启动用于列选择的窗口。这个新窗口有时需要几秒钟(具体来说,大约 5 秒)来加载。
为了处理这种延迟,您使用了具有 20 秒延迟的 WebDriverWait。奇怪的是,尽管元素显示在屏幕上,但它有时无法在新窗口中找到元素。此问题大约每十次尝试发生一次。
有趣的是,在代码中的其他位置使用 WebDriverWait 可以按预期工作,确保元素在单击它们之前可见。
您的查询围绕新元素中的原因展开尽管使用 WebDriverWait 来检测窗口的可见性,但窗口仍未被识别为可见。
建议解决方案:
问题源于您在尝试单击元素时使用 WebDriverWait 的 Presence_of_element_ located() 方法而不是 element_to_be_clickable() 方法。
解决此问题,替换以下内容line:
myElem = WebDriverWait(self.browser, delay).until(EC.presence_of_element_located((By.XPATH , xpath)))
with:
myElem = WebDriverWait(self.browser, delay).until(EC.element_to_be_clickable((By.XPATH , xpath)))
了解 WebDriverWait 方法:
下面提供了对上述三个方法的进一步说明methods:
- presence_of_element_ located: 验证网页 DOM 上元素是否存在,无论其可见性或可交互性如何。
- visibility_of_element_ located: 确保元素存在、可见并且尺寸大于0.
- element_to_be_clickable:保证元素可见、启用且可交互,使其可用于成功点击。
以上是为什么我的 Selenium WebDriverWait 无法在新打开的窗口中找到元素?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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在NumPy中进行整个数组的数学运算可以通过向量化操作高效实现。 1)使用简单运算符如加法(arr 2)可对数组进行运算。 2)NumPy使用C语言底层库,提升了运算速度。 3)可以进行乘法、除法、指数等复杂运算。 4)需注意广播操作,确保数组形状兼容。 5)使用NumPy函数如np.sum()能显着提高性能。

在Python中,向列表插入元素有两种主要方法:1)使用insert(index,value)方法,可以在指定索引处插入元素,但在大列表开头插入效率低;2)使用append(value)方法,在列表末尾添加元素,效率高。对于大列表,建议使用append()或考虑使用deque或NumPy数组来优化性能。

tomakeapythonscriptexecutableonbothunixandwindows:1)Addashebangline(#!/usr/usr/bin/envpython3)Andusechmod Xtomakeitexecutableonix.2)onWindows,确保pytythonisinsinstalledandassociatedwithedandassociatedwith.pyuunwith.pyun.pyfiles,oruseabatchfile(runuseabatchfile(rugitter)。

当遇到“commandnotfound”错误时,应检查以下几点:1.确认脚本存在且路径正确;2.检查文件权限,必要时使用chmod添加执行权限;3.确保脚本解释器已安装并在PATH中;4.验证脚本开头的shebang行是否正确。这样做可以有效解决脚本运行问题,确保编码过程顺利进行。

ArraySareAryallyMoremory-Moremory-forigationDataDatueTotheIrfixed-SizenatureAntatureAntatureAndirectMemoryAccess.1)arraysStorelelementsInAcontiguxufulock,ReducingOveringOverheadHeadefromenterSormetormetAdata.2)列表,通常

ToconvertaPythonlisttoanarray,usethearraymodule:1)Importthearraymodule,2)Createalist,3)Usearray(typecode,list)toconvertit,specifyingthetypecodelike'i'forintegers.Thisconversionoptimizesmemoryusageforhomogeneousdata,enhancingperformanceinnumericalcomp

Python列表可以存储不同类型的数据。示例列表包含整数、字符串、浮点数、布尔值、嵌套列表和字典。列表的灵活性在数据处理和原型设计中很有价值,但需谨慎使用以确保代码的可读性和可维护性。


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