代码添加注释:a = driver.switch_to.alert.accept() driver.implicitly_wait(2) driver.get_cookies() driver.find_element(By.ID, "managerId").send_keys("admin") time.sleep(1) driver.find_element(By.ID, "passwordText").click() ActionChains(driver)\ .send_keys("Sinosig)(*&7890")\ .perform() driver.find_element(By.ID, "Image1").click() driver.get('http://10.10.2.6:8080/smp/radiuslogservlet?kind=query')

时间: 2023-05-19 20:07:36 浏览: 70
把这段代码添加注释的话,可以这样写: # 点击弹窗的确认按钮 a = driver.switch_to.alert.accept() # 隐式等待2秒 driver.implicitly_wait(2) # 获取当前页面的cookies driver.get_cookies() # 在输入框中输入管理员账号 driver.find_element(By.ID, "managerId").send_keys("admin") # 等待1秒 time.sleep(1) # 点击密码输入框 driver.find_element(By.ID, "passwordText").click() # 在密码输入框中输入密码 ActionChains(driver)\ .send_keys("Sinosig)(*")
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from selenium import webdriver # 设置Chrome浏览器驱动程序的路径 driver_path = "path_to_chrome_driver/chromedriver" # 创建Chrome浏览器对象 driver = webdriver.Chrome(driver_path) # 打开百度网页 driver.get("https://www.baidu.com") # 找到搜索框元素,并输入关键字 search_box = driver.find_element_by_css_selector("#kw") search_box.send_keys("RPA") # 找到搜索按钮元素,并点击 search_button = driver.find_element_by_css_selector("#su") search_button.click() # 等待搜索结果加载完成 driver.implicitly_wait(5) # 获取搜索结果列表 search_results = driver.find_elements_by_css_selector(".result") # 打印搜索结果标题和链接 for result in search_results: title = result.find_element_by_css_selector("h3").text url = result.find_element_by_css_selector("a").get_attribute("href") print(f"Title: {title}") print(f"URL: {url}") print("") # 关闭浏览器 driver.quit() 优化这段代码

这段代码使用了Selenium库来自动化操作Chrome浏览器进行搜索,并获取搜索结果的标题和链接。以下是对这段代码进行优化的一些建议: 1. 使用ChromeOptions设置浏览器参数:可以通过ChromeOptions来设置一些浏览器参数,例如禁止图片加载、启用无头模式等,以提高程序的运行效率和稳定性。 ```python from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.options import Options # 创建ChromeOptions对象 options = Options() options.add_argument("--disable-images") # 禁止加载图片 # 创建Chrome浏览器对象,并传入ChromeOptions对象 driver = webdriver.Chrome(driver_path, options=options) ``` 2. 使用显示等待代替隐式等待:隐式等待是一种全局等待,但可能导致不必要的等待时间。建议使用显示等待来等待特定条件的出现,例如等待搜索按钮可点击。 ```python from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC # 等待搜索按钮可点击 wait = WebDriverWait(driver, 5) search_button = wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CSS_SELECTOR, "#su"))) search_button.click() ``` 3. 使用CSS选择器代替XPath选择器:CSS选择器的性能通常比XPath选择器更好。可以尝试使用CSS选择器来定位元素。 ```python # 打印搜索结果标题和链接 for result in search_results: title = result.find_element_by_css_selector("h3").text url = result.find_element_by_css_selector("a").get_attribute("href") print(f"Title: {title}") print(f"URL: {url}") print("") ``` 这些是对你提供的代码进行优化的一些建议,希望能帮到你!

driver.implicitly_wait

driver.implicitly_wait是Selenium WebDriver库中的一个方法,它用于设置隐式等待时间,即在查找元素时等待的最长时间。 当使用driver.find_element_by_xxx()方法查找元素时,如果元素没有立即出现在页面上,那么默认情况下,WebDriver会立即抛出NoSuchElementException异常。但是,如果使用了隐式等待,WebDriver将在指定的时间内等待元素出现,如果在等待时间内找到了元素,则立即返回该元素;如果等待时间已过仍然没有找到元素,则抛出NoSuchElementException异常。 例如,以下代码将设置隐式等待时间为10秒: ``` from selenium import webdriver driver = webdriver.Chrome() driver.implicitly_wait(10) ``` 这意味着,如果使用driver.find_element_by_xxx()方法查找元素时,元素没有立即出现在页面上,WebDriver将等待最长10秒钟,直到元素出现或超时。

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给下面代码添加一个可以获取下一页的数据import time from selenium import webdriver import csv driver = webdriver.Chrome() driver.implicitly_wait(10) driver.get("https://www.shanghairanking.cn/institution") name = driver.find_elements_by_xpath('//*[@id="__layout"]/div/div[2]/div[2]/div[1]/div/div/div[2]/div[1]/span') address = driver.find_elements_by_xpath('//*[@id="__layout"]/div/div[2]/div[2]/div[1]/div/div/div[2]/div[3]/span[1]') manage = driver.find_elements_by_xpath('//*[@id="__layout"]/div/div[2]/div[2]/div[1]/div/div/div[2]/div[3]/span[2]') category = driver.find_elements_by_xpath('//*[@id="__layout"]/div/div[2]/div[2]/div[1]/div/div/div[2]/div[3]/span[3]') syl = driver.find_elements_by_xpath('//*[@id="__layout"]/div/div[2]/div[2]/div[1]/div/div/div[2]/div[3]/span[4]') jbw = driver.find_elements_by_xpath('//*[@id="__layout"]/div/div[2]/div[2]/div[1]/div/div/div[2]/div[3]/span[5]') eyy = driver.find_elements_by_xpath('//*[@id="__layout"]/div/div[2]/div[2]/div[1]/div/div/div[2]/div[3]/span[6]') rows = [] for name_1, address_name, manage_name, category_name, syl_name, jbw_name, eyy_name in zip(name, address, manage, category, syl, jbw, eyy): rows.append([name_1.text, address_name.text, manage_name.text, category_name.text, syl_name.text, jbw_name.text, eyy_name.text]) with open('universities.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['大学名称', '地址', '管理部门', '类别', '双一流', '985', '211']) writer.writerows(rows) driver.quit()

class SVDRecommender: def init(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if which == 'LM': largest = True elif which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if k <= 0 or k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) # Get a low rank approximation of the implicitly defined gramian matrix. eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=k, tol=tol ** 2, maxiter=maxiter, ncv=ncv, which=which, v0=v0) # Gramian matrix has real non-negative eigenvalues. eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) # Use complex detection of small eigenvalues from pinvh. t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) # Get a mask indicating which eigenpairs are not degenerate tiny, # and create a reordering array for thresholded singular values. above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh将这段代码放入一个.py文件中,用Spyder查看,有报错,可能是缩进有问题,无法被调用,根据这个问题,给出解决办法,给出改正后的完整代码

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