Selenium:设置无头浏览器

本文介绍了如何利用Selenium的无头模式执行测试用例,以减少服务器压力并提高运行效率。无头模式允许在后台不打开浏览器的情况下进行网页交互,模拟真实浏览器操作。适用的操作环境包括Windows 10、Python 3.9.1、Selenium 4.0.0和Chrome浏览器。

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在使用selenium执行测试用例时,每条用例执行过程中都会打开一个浏览器,如果用例数量过多时,每次运行均需要调用一次浏览器,增加了服务器压力,而无头模式就可以解决这种问题,他可以让运行速度更快,占用的资源也更少,让浏览器偷偷的在后台工作。

无头模式,是webdriver浏览器驱动的一个功能,可以支持不打开浏览器,直接跟网页进行交互,能够模拟真实得到浏览器进行操作。

操作环境

Windows 10
Python 3.9.1
Selenium 4.0.0
Chrome 浏览器

使用方法

from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from selenium import webdriver

chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument('--headless')
driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options)

### 解决 PP-OCRv4 出现的错误 当遇到 `WARNING: The pretrained params backbone.blocks2.0.dw_conv.lab.scale not in model` 这样的警告时,这通常意味着预训练模型中的某些参数未能匹配到当前配置下的模型结构中[^2]。 对于此问题的一个有效解决方案是采用特定配置文件来适配预训练权重。具体操作方法如下: 通过指定配置文件 `ch_PP-OCRv4_det_student.yml` 并利用已有的最佳精度预训练模型 (`best_accuracy`) 来启动训练过程可以绕过上述不兼容的问题。执行命令如下所示: ```bash python3 tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_det_student.yml ``` 该方案不仅解决了参数缺失带来的警告,还能够继续基于高质量的预训练成果进行微调,从而提升最终检测效果。 关于蒸馏的概念,在机器学习领域内指的是将大型复杂网络(teacher 模型)的知识迁移到小型简单网络(student 模型)。这里 student 和 teacher 的关系是指两个不同规模或架构的神经网络之间的指导与被指导的关系;其中 teacher 已经经过充分训练并具有良好的性能,而 student 则试图模仿前者的行为模式以达到相似的效果但保持更高效的计算特性。 至于提到的 `Traceback` 错误信息部分,由于未提供具体的跟踪堆栈详情,难以给出针对性建议。不过一般而言,这类报错往往涉及代码逻辑错误或是环境配置不当等问题。为了更好地帮助定位和解决问题,推荐记录完整的异常日志,并仔细检查最近修改过的代码片段以及确认依赖库版本的一致性。
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