“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!

当前,全球经济格局深刻调整,数字化浪潮席卷各行各业,智能物流作为现代物流发展的必然趋势和关键支撑,正迎来前所未有的发展机遇。以人工智能、物联网、大数据、云计算、区块链等前沿信息技术的快速迭代与深度融合为驱动,智能物流不再是传统物流的简单技术叠加,而是正在经历一场从自动化向智能化、从被动响应向主动预测、从信息孤岛向全面互联的深刻变革。展望2025年,智能物流系统将不再局限于提升效率、降低成本的基本目标,而是要构建一个感知更全面、决策更精准、执行更高效、协同更顺畅的智慧运行体系。这要求我们必须超越传统思维定,以系统化、前瞻性的视角,全面规划和实施智能物流系统的建设。本实施方案正是基于对行业发展趋势的深刻洞察和对未来需求的精准把握而制定。我们的核心目标在于:通过构建一个集成了先进感知技术、大数据分析引擎、智能决策算法和高效协同平台的综合智能物流系统,实现物流全链路的可视化、透明化和智能化管理。这不仅是技术层面的革新,更是管理模和服务能力的全面提升。本方案旨在明确系统建设的战略方向、关键任务、技术路径和实施步骤,确保通过系统化部署,有效应对日益复杂的供应链环境,提升整体物流韧性,优化资源配置效率,降低运营成本,并最终为客户创造更卓越的价值体验。我们致力于通过本方案的实施,引领智能物流迈向更高水平,为构建现代化经济体系、推动高质量发展提供强有力的物流保障。
电源题电赛单相并网离网软件硬件锁相环单极性双极性调制等代码及仿真环路计算资料+原理图PCB内容概要:本文档是一份关于电力电子与能源系统仿真研究的技术资料集合,涵盖单相并网/离网系统、软件与硬件锁相环设计、单极性与双极性调制技术、虚拟同步机控制建模、P2G-CCS耦合系统、微电网优化调度、光伏风电联合运行、储能配置及需求响应等多个电力系统核心主题。文档提供了大量基于Matlab/Simulink的代码实现与仿真模型,包括LLC谐振变换器小信号分析、永磁同步电机控制、DC-AC变换器设计、光伏阵列故障仿真、直流微电网建模等,并附有原理图与PCB设计资源。同时整合了智能优化算法(如遗传算法、粒子群、灰狼优化器)、机器学习模型(如LSTM、CNN-GRU-Attention)在负荷预测、故障诊断、路径规划等领域的应用案例,形成一个跨学科的科研资源包。; 适合人群:电气工程、自动化、能源系统及相关专业的研究生、科研人员以及从事电力电子、微电网、新能源控制方向的工程师;具备Matlab/Simulink编程基础和一定电力系统理论知识者更佳。; 使用场景及目标:① 支持电赛或科研项目中对并网逆变器、锁相环、调制策略的设计与验证;② 用于复现高水平论文(如EI/SCI)中的优化调度、控制算法与仿真模型;③ 辅助开展微电网能量管理、储能配置、需求响应策略等课题的研究与代码开发;④ 提供可直接调用的算法模板与仿真平台,提升科研效率。; 阅读建议:建议按照文档结构逐步浏览,优先下载并整理网盘中的完整资源包,结合具体研究方向选取对应代码与模型进行调试与二次开发;对于复杂算法(如NSGA-II、ADMM、MPC),应配合文献理解其数学原理后再实施仿真;关注其中“论文复现”类内容以提升学术研究规范性与技术深度。
<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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