


Warum löst Selenium bei der Steuerung des QWOP-Spiels in Chrome eine „NoSuchElementException' aus und wie kann das Problem behoben werden?
Selenium „NoSuchElementException“ bei Verwendung von Chrome
Wenn Sie Selenium auf Chrome zum Spielen des QWOP-Spiels verwenden, stoßen Sie möglicherweise auf die Fehlermeldung „selenium.common .Exceptions.NoSuchElementException“-Fehler. Dies tritt im Allgemeinen auf, wenn Selenium das angegebene Element mit dem angegebenen Locator nicht finden kann.
Gründe für NoSuchElementException
- Ungültige oder falsche Locator-Strategie
- Das Element befindet sich nicht im Ansichtsfenster des Browsers.
- Das Element ist ausgeblendet oder das Anzeigeattribut ist auf eingestellt „none“
- Eine nicht eindeutige Locator-Strategie führt zum Auffinden eines versteckten oder unsichtbaren Elements
- Element wird in einem Iframe platziert
- WebDriver versucht, das Element zu finden, bevor es es ist vorhanden/sichtbar
Lösung
- Verwenden Sie eine gültige und eindeutige Locator-Strategie. Überprüfen Sie das Element mit den Entwicklertools des Browsers.
- Scrollen Sie das Element mit der Methodeexecute_script() in die Ansicht.
- Wenn das Element ausgeblendet ist, entfernen Sie das Anzeigeattribut mitexecute_script().
- Wechseln Sie zum entsprechenden Iframe, wenn das Element in einem verschachtelt ist.
- Verwenden Sie WebDriverWait, um auf das Element zu warten vorhanden, sichtbar oder anklickbar, bevor interagiert wird.
Dieser Anwendungsfall
Im bereitgestellten Code tritt die „selenium.common.Exceptions.NoSuchElementException“ auf, weil die Der ID-Locator („window1“) identifiziert das Canvas-Element nicht eindeutig. Um dieses Problem zu beheben, verwenden Sie den folgenden geänderten Code:
from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait browser = webdriver.Chrome() browser.set_window_size(640, 480) browser.get('http://www.foddy.net/Athletics.html?webgl=true') browser.implicitly_wait(10) canvas = WebDriverWait(browser, 20).until(EC.element_to_be_clickable((By.XPATH, "//canvas[@id='window1']"))) canvas.click() while (True): action = ActionChains(browser) action.move_to_element(canvas).perform() canvas.click() canvas.send_keys("q")
Diese Änderung stellt sicher, dass Selenium wartet, bis die Leinwand anklickbar ist, bevor versucht wird, mit ihr zu interagieren.
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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
