python selenium 使用

Selenium自动化测试实战

中文文档

https://python-selenium-zh.readthedocs.io/zh_CN/latest/2.%E5%BC%80%E5%A7%8B/#_1

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
# 找一个节点
element = driver.find_element_by_id("passwd-id")
element = driver.find_element_by_name("passwd")
element = driver.find_element_by_xpath("//input[@id='passwd-id']")
# 输入,清除,点击
element.send_keys()
element.clear()
element.click()
# 拖放
element = driver.find_element_by_name("source")
target = driver.find_element_by_name("target")
from selenium.webdriver import ActionChains
action_chains = ActionChains(driver)
action_chains.drag_and_drop(element,target).perform()
# cookie
driver.get("http://example.com")
cookie = {'name':'foo','value':'bar'}
driver.add_cookie(cookie)
driver.get_cookies()

元素定位

from selenium.webdriver.common.by import By

driver.find_element(By.XPATH,'//button[text()="Some Text"]')
driver.find_elements(By.XPATH,'//button')
# 属性
ID = "id"
XPATH = "xpath"
LINK_TEXT = "link text"
PARTIAL_LINK_TEXT = "partial link text"
NAME = "name"
TAG_NAME = "tag_name"
CLASS_NAME = "class name"
CSS_SELECTOR = "css selector"

wait

显示
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.Firefox()
driver.get("http://somedomain/url_that_delay_loading")
try:
    element = WebDriverWait(driver,10).until(
        EC.presence_of_element_located((By.ID,"myDynamicElement"))
    )
finally:
    driver.quit()
隐式
from selenium import webdriver

driver = webdriver.Firefox()
driver.implicitly_wait(10) # seconds
driver.get("http://somedomain/url_that_delays_loading")
myDynamicElement = driver.find_element_by_id('myDynamicElement')
行为

当你在ActionChains对象上调用行为方法时,这些行为会存储在ActionChains对象的一个队列里。调用perform()时,这些动作就以他们队列的顺序来触发

menu = driver.find_element_by_css_selector(".nav")
hidden_submenu = driver.find_element_by_css_selector(".nav #submenu1")

actions = ActionChains(driver)
actions.move_to_element(menu)
actions.click(hidden_submenu)
action.perform()
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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