
Selenium 提供了三种等待方式来确保在继续执行代码之前,页面元素已经加载并可用。这三种等待方式分别是:
显式等待(Explicit Waits)
隐式等待(Implicit Waits)
时间等待(Sleep)
下面是每种等待方式的代码示例:
-
显式等待(Explicit Waits)
显式等待是指代码会等待某个特定条件发生后再继续执行,最常用的是等待某个元素出现。显式等待需要配合 WebDriverWait 和 expected_conditions 一起使用。
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
driver = webdriver.Chrome()
driver.get("http://example.com")
try:
element = WebDriverWait(driver, 10).until(
EC.visibility_of_element_located((By.ID, "myElement"))
finally:
driver.quit()
在这个例子中,WebDriverWait 会等待最多 10 秒,直到 id 为 "myElement" 的元素可见。如果在这个时间内元素变得可见,那么它将继续执行。如果超时(在这个例子中是 10 秒),那么会抛出一个 TimeoutException。
-
隐式等待(Implicit Waits)
隐式等待是告诉 WebDriver 在查找元素时,如果元素没有立即出现,那么等待一段时间再查找。隐式等待在整个 WebDriver 实例生命周期中只设置一次。
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome()
driver.implicitly_wait(10) # 设置隐式等待为 10 秒
driver.get("http://example.com")
# 接下来查找元素的操作,都会等待最多 10 秒
element = driver.find_element_by_id("myElement")
driver.quit()
在这个例子中,设置隐式等待为 10 秒。这意味着每次使用 WebDriver 的查找元素方法(如 find_element_by_id,find_elements_by_class_name 等)时,如果元素没有立即出现,WebDriver 会等待最多 10 秒。
-
时间等待(Sleep)
时间等待是最简单的等待方式,它只是让程序暂停执行一段时间。这种方式并不推荐用于 Web 测试,因为它不检查页面元素的状态,只是简单地让程序等待。
import time
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome()
driver.get("http://example.com")
time.sleep(10) # 程序暂停 10 秒
element = driver.find_element_by_id("myElement")
driver.quit()
在这个例子中,程序会暂停 10 秒,然后再继续执行。这种方式的问题在于,如果页面加载速度快于 10 秒,那么程序就会浪费时间等待;如果页面加载速度慢于 10 秒,那么程序可能会因为找不到元素而抛出异常。因此,通常建议使用显式等待或隐式等待来替代时间等待。
行动吧,在路上总比一直观望的要好,未来的你肯定会感谢现在拼搏的自己!如果想学习提升找不到资料,没人答疑解惑时,请及时加入群: 759968159,里面有各种测试开发资料和技术可以一起交流哦。
最后: 下方这份完整的软件测试视频教程已经整理上传完成,需要的朋友们可以自行领取【保证100%免费】

软件测试面试文档
我们学习必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有字节大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。




这篇文章介绍了针对软件测试面试的刷题小程序,包含各类基础和高级测试题目,如自动化测试、大厂真题,以及Selenium中的显式等待和隐式等待技巧。通过学习和实践,考生可提升面试准备并增加就业竞争力。
https://blog.youkuaiyun.com/AI_Green/article/details/134931243?spm=1001.2014.3001.5502
2236

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



