在pycharm中ele = driver.find_element(By.XPATH,"//*[@id="nav"]/div[3]/p")为什么会报错

时间: 2024-05-10 19:17:32 浏览: 8
在 Python 中,双引号中的内容会被视为字符串,因此如果你想在双引号中使用双引号,就需要在双引号前添加转义字符 `\`。因此,你可以将代码修改为以下内容: ```python ele = driver.find_element(By.XPATH, "//*[@id=\"nav\"]/div[3]/p") ``` 或者,你可以使用单引号代替双引号,这样就不需要使用转义字符: ```python ele = driver.find_element(By.XPATH, '//*[@id="nav"]/div[3]/p') ```
相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:/softdata/pycharm/gongcheng1/ui.py", line 8, in <module> username_input = driver.find_element_by_name("name") # 找到账户输入框 AttributeError: 'WebDriver' object has no attribute 'find_element_by_name'

这个错误提示是说 `WebDriver` 对象没有 `find_element_by_name` 这个方法,这通常是因为你没有正确导入需要的模块或者没有正确创建 `WebDriver` 对象。 你需要先导入 `webdriver` 模块,然后创建一个 `WebDriver` 对象,例如: ```python from selenium import webdriver # 创建一个 Chrome 的 WebDriver 对象 driver = webdriver.Chrome() # 打开指定的网页 driver.get("http://example.com") # 找到账户输入框并输入用户名 username_input = driver.find_element_by_name("name") username_input.send_keys("my_username") ``` 请检查你的代码,确保已经正确导入 `webdriver` 模块并创建了 `WebDriver` 对象。如果仍然有问题,请提供更多的代码和错误信息以便我们更好地帮助你。

from selenium import webdriver from time import sleep from aip import AipOcr import re APP_ID = '32948455' API_KEY = 'Ojs6MOUb8b19VVqiVHhEckgH' SECRET_KEY = 'xV7i3uPcugk0DB3GdonK4cgiqMiGt6vd' client = AipOcr(APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY) browser = webdriver.Chrome('D:\Pycharm\PyCharm 2020.3.5\chromedriver.exe') browser.get('http://jwcmis.hnie.edu.cn/') username = '' password = '' #browser.find_element_by_id('username').click() browser.find_element_by_id('userAccount').send_keys(username) sleep(1) #browser.find_element_by_id('password').click() browser.find_element_by_id('userPassword').send_keys(password) sleep(1) ele_vcode = browser.find_element_by_id('SafeCodeImg') ele_vcode.click() sleep(1) ele_vcode.screenshot('vcode3.png') with open(r'D:\Pycharm\PyCharm 2020.3.5\pythonProject\venv\Scripts\vcode3.png','rb') as f: image = f.read() data = str(client.basicGeneral(image)).replace(" ","") pat = re.compile(r"{'words':'(.*?)'}") result = pat.findall(data)[0] browser.find_element_by_id('RANDOMCODE').send_keys(result) browser.find_element_by_id('btn-login').click()解析这段代码

这段代码是一个自动化脚本,用于模拟用户登录教务系统。主要使用了selenium和百度AI的OCR识别技术。具体步骤如下: 1. 导入必要的库:selenium、time、aip 2. 初始化百度AI的OCR客户端 3. 启动Chrome浏览器,并打开教务系统登录页面 4. 输入用户名和密码 5. 获取验证码图片元素,并截图保存到本地 6. 读取验证码图片,并使用OCR技术识别验证码 7. 将识别结果填入验证码输入框 8. 点击登录按钮,完成登录操作

相关推荐

在下面代码中添加一个可视化图,用来画出r经过t_sne之后前15行数据的图 import pandas as pd from sklearn import cluster from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.manifold import TSNE from sklearn.decomposition import PCA def k_means(data_set, output_file, png_file, png_file1, t_labels, score_file, set_name): model = cluster.KMeans(n_clusters=7, max_iter=1000, init="k-means++") model.fit(data_set) # print(list(model.labels_)) p_labels = list(model.labels_) r = pd.concat([data_set, pd.Series(model.labels_, index=data_set.index)], axis=1) r.columns = list(data_set.columns) + [u'聚类类别'] print(r) # r.to_excel(output_file) with open(score_file, "a") as sf: sf.write("By k-means, the f-m_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.fowlkes_mallows_score(t_labels, p_labels))+"\n") sf.write("By k-means, the rand_score of " + set_name + " is: " + str(metrics.adjusted_rand_score(t_labels, p_labels))+"\n") '''pca = PCA(n_components=2) pca.fit(data_set) pca_result = pca.transform(data_set) t_sne = pd.DataFrame(pca_result, index=data_set.index)''' t_sne = TSNE() t_sne.fit(data_set) t_sne = pd.DataFrame(t_sne.embedding_, index=data_set.index) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 0] plt.plot(dd[0], dd[1], 'r.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 1] plt.plot(dd[0], dd[1], 'go') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 2] plt.plot(dd[0], dd[1], 'b*') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 3] plt.plot(dd[0], dd[1], 'o') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 4] plt.plot(dd[0], dd[1], 'm.') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 5] plt.plot(dd[0], dd[1], 'co') dd = t_sne[r[u'聚类类别'] == 6] plt.plot(dd[0], dd[1], 'y*') plt.savefig(png_file) '''plt.scatter(data_set.iloc[:, 0], data_set.iloc[:, 1], c=model.labels_) plt.savefig(png_file) plt.clf()''' frog_data = pd.read_csv("D:/PyCharmPython/pythonProject/mfcc3.csv") tLabel = [] for family in frog_data['name']: if family == "A": tLabel.append(0) elif family == "B": tLabel.append(1) elif family == "C": tLabel.append(2) elif family == "D": tLabel.append(3) elif family == "E": tLabel.append(4) elif family == "F": tLabel.append(5) elif family == "G": tLabel.append(6) scoreFile = "D:/PyCharmPython/pythonProject/scoreOfClustering.txt" first_set = frog_data.iloc[:, 1:1327] k_means(first_set, "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_1.xlsx", "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_2.png", "D:/PyCharmPython/pythonProject/kMeansSet_2_1.png", tLabel, scoreFile, "Set_1")

Traceback (most recent call last): File "/home/a/pycharmproject/clothes_try_on_copy/11/PF-AFN-main/PF-AFN_train/train_PBAFN_stage1.py", line 134, in <module> loss_vgg = criterionVGG(x_all[num], cur_person_clothes.cuda()) File "/home/a/.conda/envs/clothes_try_on_copy1/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/a/pycharmproject/clothes_try_on_copy/11/PF-AFN-main/PF-AFN_train/models/networks.py", line 164, in forward x_vgg, y_vgg = self.vgg(x), self.vgg(y) File "/home/a/.conda/envs/clothes_try_on_copy1/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/a/pycharmproject/clothes_try_on_copy/11/PF-AFN-main/PF-AFN_train/models/networks.py", line 150, in forward h_relu5 = self.slice5(h_relu4) File "/home/a/.conda/envs/clothes_try_on_copy1/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/a/.conda/envs/clothes_try_on_copy1/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/container.py", line 119, in forward input = module(input) File "/home/a/.conda/envs/clothes_try_on_copy1/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/a/.conda/envs/clothes_try_on_copy1/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/pooling.py", line 162, in forward return F.max_pool2d(input, self.kernel_size, self.stride, File "/home/a/.conda/envs/clothes_try_on_copy1/lib/python3.8/site-packages/torch/_jit_internal.py", line 365, in fn return if_false(*args, **kwargs) File "/home/a/.conda/envs/clothes_try_on_copy1/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/functional.py", line 659, in _max_pool2d return torch.max_pool2d(input, kernel_size, stride, padding, dilation, ceil_mode) RuntimeError: Given input size: (512x2x1). Calculated output size: (512x1x0). Output size is too small 进程已结束,退出代码1

最新推荐

recommend-type

IDEA遇到Internal error. Please refer to http://jb. gg/ide/critical-startup-errors的问题及解决办法

主要介绍了IDEA遇到Internal error. Please refer to http://jb. gg/ide/critical-startup-errors的问题及解决办法,本文通过图文并茂的形式给大家介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
recommend-type

在pycharm中导入xlrd和xlwt.模块具体操作.docx

主要讲解了pycharm中导入xlrd和xlwt.模块的具体操作方法,经验证非常好用,其中步骤非常清晰明了,适用于想要学习pycharm,进行Excel数据处理新人
recommend-type

在Python3.74+PyCharm2020.1 x64中安装使用Kivy的详细教程

主要介绍了在Python3.74+PyCharm2020.1 x64中安装使用Kivy的详细教程,本文通过图文实例相结合给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
recommend-type

在PyCharm下打包*.py程序成.exe的方法

今天小编就为大家分享一篇在PyCharm下打包*.py程序成.exe的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

Pycharm如何运行.py文件的方法步骤

主要介绍了Pycharm如何运行.py文件的方法步骤,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB柱状图在信号处理中的应用:可视化信号特征和频谱分析

![matlab画柱状图](https://img-blog.csdnimg.cn/3f32348f1c9c4481a6f5931993732f97.png) # 1. MATLAB柱状图概述** MATLAB柱状图是一种图形化工具,用于可视化数据中不同类别或组的分布情况。它通过绘制垂直条形来表示每个类别或组中的数据值。柱状图在信号处理中广泛用于可视化信号特征和进行频谱分析。 柱状图的优点在于其简单易懂,能够直观地展示数据分布。在信号处理中,柱状图可以帮助工程师识别信号中的模式、趋势和异常情况,从而为信号分析和处理提供有价值的见解。 # 2. 柱状图在信号处理中的应用 柱状图在信号处理
recommend-type

用Spring boot和vue写一个登录注册界面

好的,这是一个比较常见的技术问题,我可以为您提供一些参考资料和思路。首先,您可以使用Spring Boot作为后端框架来处理用户认证和注册的逻辑,比如使用Spring Security实现用户登录认证。同时,您还需要设计相应的数据模型和数据库表结构来存储用户信息。在前端方面,您可以使用Vue.js作为框架来构建登录注册页面,使用Axios来发起API请求并和后端进行交互。当然,在实现过程中,还需要考虑一些具体细节,比如数据校验、安全性和用户体验等方面。希望这些信息能够帮助到您。
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。