294day(Selenium使用补充)

本文深入探讨了Selenium的基本使用方法,包括查找节点、节点交互、动作链、JavaScript应用、获取节点信息、切换Frame、延时等待、Cookies管理、选项卡操作等核心功能。同时介绍了Selenium的高级应用,如JavaScript脚本执行、延时操作、元素交互等,为开发者提供了全面的自动化测试解决方案。

《2018年7月23日》【连续294天】

标题:Selenium使用补充;

内容:

1.查找节点:
单个节点:
find_element_by_id()    根据id获取

find_element_by_name()   根据name值获取

find_element_by_css_selector()    根据CSS选择器获取

find_element_by_xpath()     根据XPath获取

还有:link_text    partial_link_text    tag_name    class_name    

或者  find_element(BY.ID, id),这种形式与上面结果相同;

 

多个节点:
find_elements()

2.节点交互:
例:找到文本框后:send_keys()输入文字   clear()清空文字 

click()   点击按钮

文档:https://selenium-python.readthedocs.io/api.html#module-selenium.webdriver.remote.webelement

3.动作链:
实现一个节点的拖拽:
 

browser.get(url)
source =browser.find......
target =browser.find....
actions =ActionChains(browser)
actions.drag_and_drop(source, target)#要拖拽的节点和拖拽到的目标节点
actions.perform()

文档:https://selenium-python.readthedocs.io/api.html#module-selenium.webdriver.common.action_chains

4.JavaScript:

from selenium import webdriver

browser =webdriver.Chrome()
browser.get('https://www.zhihu.com/explore')
browser.execute_script('window.scrollTo(0,document.body.scrollHeight)')
#将进度条下拉到最底部
browser.execute_script('alert("To Bottom")')
#弹出alert提示框

5.获取节点信息:

 属性:get.attribute()

文本:.text

id,位置,标签名,大小:.id   .location   .tag_name  .size

6.切换Frame:

网页有种节点叫iframe, 就是子frame

想要对它进行操作,就需要

.switch_to.frame()方法

此时,就不能对其他frame进行操作;

 

7.延时等待:

隐式等待:

在DOM中查找结点时,若没有找到,就等待一段时间,在查找,默认时间为零,找不到就抛出异常;

from selenium import webdriver

browser =webdriver.Chrome()
browser.implicitly_wait(10)
browser.get('https://www.zhihu.com/explore')
input =browser.find_element_by_class_name('zu-top-add-question')
print(input)

显式等待:

指定最长等待时间,在时间内查找节点:
 

wait =WebDriverWait(browser, 10)
input =wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID,'q')))
#条件:节点出现
button =wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CSS_SELECTOR, '.btn-search')))
#条件:按钮可点击

8.Cookies:
.get_cookies()

.add_cookies()

.delete_all_cookies()

9.选项卡:
 

browser.execute_script('window.open()')
#打开新选项卡
browser.switch_to_window(browser.window_handles[1])
#切换
browser.get('https://www.taobao.com')
browser.switch_to_window(browser.window_handles[0])

 

(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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