“显式等待的坑”记一个让我纠结了半年的问题。

博主分享了在UI自动化测试中遇到的稳定性问题,探讨了显式等待与线程等待的优劣,指出XPath精度对显式等待的影响,并分享了提高等待时间准确性的心得。

一入UI深似海,从此稳定是路人。入UI坑这么久以来,深受稳定性的困扰。深知显式等待是脚本稳定性的一大关键,却奈何一直用不好,只能用着线程等待,慢慢的线程等待的问题也暴露了,最后不得以再来研究显式等待。以前用显式等待一直都是偶尔能等到元素,偶尔等不到元素,让我很是困惑,最后都是骂一句垃圾,然后就又开始用线程等待了。这一次偶然在群里得知,造成这种问题的原因可能是我的xpath写的精度不够造成的。于是在显式等待的地方把xpath写的更加准确了,希望显式等待能正常通过,接着就是等待时间的验证了!

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
<think>好的,我现在需要回答用户关于Selenium中等待的用法及示例的问题。首先,我得回忆一下等待的定义和核心机制。等待主要是通过WebDriverWait和ExpectedConditions来实现的,允许设置特定条件等待元素出现,而不是固定时间等待。 接下来,用户可能需要具体的实现步骤。我应该分步骤解释,比如创建WebDriverWait对象,定义最长等待时间,使用until方法配合期望条件。同时,要提到常见的期望条件,比如元素存在、可见、可点击等。 然后,用户可能想知道等待与隐等待的区别,需要简要对比两者的不同,强调等待的灵活性和精确性。还要给出一个代码示例,最好是Java的,因为引用中提到了Java示例。不过用户没有指定语言,可能默认用Python?但引用3的例子是Java,需要确认。根据引用1和2,可能用户接受Python或Java,但示例中的快速排序是Python,所以可能用Python更合适。 另外,需要确保代码正确,比如使用正确的导入和语法。例如,在Python中,可能需要用到WebDriverWait和expected_conditions模块。然后,示例代码需要展示等待元素可见的情况,比如等待id为"username"的元素最多10秒,每隔0.5秒检查一次。 还要注意引用相关的资料,在适当的地方添加引用标。比如,在解释等待的重要性时,引用2和4可能相关。最后,生成相关问题,考虑用户可能进一步想了解与隐等待的区别,如何选择等待时间,常见的异常处理等。 现在,需要检查是否有遗漏点,比如等待的超时异常处理,或者与其他等待机制(如隐等待、强制等待)的对比。确保回答结构清晰,分点说明,并符合用户要求的格,避免使用Markdown,用自然的中文段落。</think>### 等待在Selenium中的用法及示例 等待(Explicit Wait)是Selenium WebDriver中一种智能化的等待机制,通过自定义条件来等待特定元素的状态(如存在、可见、可点击等),而不是固定等待时间。它能有效提升测试脚本的稳定性和执行效率[^2][^4]。 #### 实现方法 1. **核心类与条件**: - 使用`WebDriverWait`类定义最长等待时间和轮询间隔。 - 通过`ExpectedConditions`类设置期望条件(如元素可见、存在等)。 2. **步骤**: - 创建`WebDriverWait`对象,指定超时时间和检查频率。 - 调用`until()`方法,并传入期望条件。 - 若条件在超时时间内达成,继续执行;否则抛出`TimeoutException`。 #### 代码示例(Python) ```python 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("https://example.com") # 等待:最多等10秒,每隔0.5秒检查一次 wait = WebDriverWait(driver, 10, poll_frequency=0.5) element = wait.until( EC.visibility_of_element_located((By.ID, "username")) ) element.send_keys("test_user") ``` #### 常见期望条件 - `presence_of_element_located`:元素存在于DOM。 - `visibility_of_element_located`:元素可见且可交互。 - `element_to_be_clickable`:元素可点击。 - `text_to_be_present_in_element`:元素包含特定文本[^4]。 #### 等待 vs 隐等待 - **等待**:针对单个元素的条件化等待,灵活性高。 - **隐等待**:全局设置,作用于所有元素查找,可能因超时浪费资源[^1][^2]。 ---
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