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 11:07:36 浏览: 104
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)(*")
相关问题

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!

from selenium import webdriver from selenium.common import NoSuchElementException from selenium.webdriver.common.by import By # 启动浏览器 driver = webdriver.Firefox(executable_path=r'E:\py\geckodriver.exe') # 目标网址 driver.get("https://piaofang.maoyan.com/box-office?ver=normal") # driver.find_element() 获取单个元素数据 # driver.find_elements() 获取一组元素数据 返回值为list r_list = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, 'div.name-wrap') for i in r_list: driver.implicitly_wait(5) # 隐式等待10秒 name = i.find_element(By.CSS_SELECTOR, 'p.movie-name') name = name.text print(name)爬取只能出来一部分

根据你提供的代码和网址,我看到你正在使用Selenium进行网页爬取,并且使用了CSS选择器来获取电影名称。然而,你说只能爬取到一部分电影名称,这可能是因为在页面上加载了一些动态内容,而你的代码没有等待动态内容加载完成就开始获取数据了。 为了解决这个问题,你可以尝试使用显示等待来等待需要的元素加载完成后再进行数据获取。例如,下面的代码可以等待页面上的所有电影名称加载完成后再进行数据获取: ```python from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC # 启动浏览器 driver = webdriver.Firefox(executable_path=r'E:\py\geckodriver.exe') # 目标网址 driver.get("https://piaofang.maoyan.com/box-office?ver=normal") # 等待电影名称加载完成 wait = WebDriverWait(driver, 10) names = wait.until(EC.presence_of_all_elements_located((By.CSS_SELECTOR, 'div.name-wrap p.movie-name'))) # 获取电影名称 for name in names: print(name.text) ``` 这段代码使用了显示等待来等待所有电影名称的元素加载完成,然后再获取它们的文本内容。这样可以确保你获取到的是完整的电影名称列表。
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from selenium import webdriver # 导入时间模块 import time # 导入元素定位功能 from selenium.webdriver.common.by import By # driver.find_element_by_css_selector() 4 一定会报错 弃用 3 # 导入数据请求模块 import requests # 数据解析模块 import parsel # 实例化一个浏览器对象 driver = webdriver.Chrome() # 打开浏览器的窗口 driver.get('https://www.jsyks.com/kmy-mnks') # 强制等待 time.sleep(2) # 最大化浏览器的窗口 driver.maximize_window() # 隐式等待 智能 driver.implicitly_wait(10) # elements 返回的是一个列表对象 lis = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, '.Content>li') # print(len(lis)) # print(lis) for li in lis: time.sleep(0.2) # 优先考虑使用随机数 rid = li.get_attribute('c') # print(rid) url = f'https://tiba.jsyks.com/Post/{rid}.htm' # 获取到响应体对象的文本数据 response = requests.get(url=url).text # 转对象 selector = parsel.Selector(response) answer = selector.css('#question u::text').get() # print(answer) # 重新赋值 if answer == '对': answer = '正确' elif answer == '错': answer = '错误' # else: 不确定的情况 # print(answer) bs = li.find_elements(By.CSS_SELECTOR, 'B') for b in bs: # 获取选项的内容 choose = b.text # print('题目的选项是', choose) # print('正确答案是', answer) # 可能错题 # if answer in choose: # # 正确答案的点击操作 # b.click() if len(choose) > 2: choose = choose[0] if answer == choose: b.click() # 提交试卷 driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, '.btnJJ').click() # 添加阻塞 input() # 关闭浏览器 driver.quit()

import time import csv import pandas as pd from selenium import webdriver from selenium.webdriver import Chrome,ChromeOptions from selenium.webdriver.common.by import By # driver_path = r'C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe' driver = webdriver.Chrome() driver.get('https://www.jd.com/') def drop_down(): for x in range(1,9,2): time.sleep(1) j = x /9 js = 'document.documentElement.scrollTop = document.documentElement.scrollHeight * %f' % j driver.execute_script(js) driver.find_element(By.CSS_SELECTOR,'#key').send_keys('燕麦') driver.find_element(By.CSS_SELECTOR,'.button').click() f = open(f'B:\京东商品数据.csv', mode='a', encoding='gbk', newline='') csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[ '商品标题', '商品价格', '店铺名字', '标签', '商品详情页', ]) csv_writer.writeheader() 商品信息 = [] def get_shop(): time.sleep(10) # driver.implicitly_wait(10) drop_down() lis = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR,'#J_goodsList ul li') for li in lis: title = li.find_element(By.CSS_SELECTOR,'.p-name em').text.replace('\n', '') price = li.find_element(By.CSS_SELECTOR,'.p-price strong i').text shop_name = li.find_element(By.CSS_SELECTOR,'.J_im_icon a').text href = li.find_element(By.CSS_SELECTOR,'.p-img a').get_attribute('href') icons = li.find_elements(By.CSS_SELECTOR,'.p-icons i') icon = ','.join([i.text for i in icons]) dit = { '商品标题':title, '商品价格':price, '店铺名字':shop_name, '标签':icon, '商品详情页':href, } csv_writer.writerow(dit) # print(title,price,href,icon,sep=' | ') for page in range(1,3): time.sleep(1) drop_down() get_shop() driver.find_element(By.CSS_SELECTOR,'.pn-next').click() driver.quit() # data = csv.reader(open('B:\京东商品数据.csv'),delimiter=',') # sortedl = sorted(data,key=lambda x:(x[0],x[1]),reverse=True) # print('最贵的商品信息') # print(sortedl) # with open('B:\京东商品数据.csv','r',encoding='gbk') as f: # f_csv = csv.reader(f) # max_price = 0 # next(f_csv) # for row in f_csv: # if row[1].isdigit() and int(row[1]) > max_price: # max_price = int(row[1]) # print(max_price) with open('B:\京东商品数据.csv', 'r') as file: reader = csv.reader(file) header =next(reader) next(reader) max_price = float('-inf') for row in reader: num = float(row[1]) if num > max_price: max_price = num item = row[0] name_0= row[2] print(item,max_price,name_0)程序中出现ValueError: could not convert string to float: '商品价格'解决方法

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

import os import time import platform from selenium import webdriver as webdriver1 from selenium.webdriver.ie.options import Options from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.common.by import By from config import global_wait,root_url,use_edge,iedriver_path,edgedriver_path,chromedriver_path from public.basiclogger import LOGGING class BaseCase(object): '''基础用例''' def get_web_driver(self,url,data=None,browser='ie'): if browser=='chrome': #if platform.system()=="Windows": # os.system(r'taskkill /f /im chrome.exe') #else: # os.system(r"ps aux |grep chrome|awk '{print $2}'|xargs -i kill {}") options = webdriver1.ChromeOptions() options.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-logging']) self.driver = webdriver1.Chrome(executable_path=chromedriver_path,options=options) self.driver.get(url) self.driver.maximize_window() self.driver.implicitly_wait(global_wait) else: #启动IE之前先杀死电脑上所有的IE if use_edge: os.system(r'taskkill /f /im msedge.exe') else: os.system(r'taskkill /f /im iexplore.exe') if use_edge: file1=edgedriver_path else: file1=iedriver_path options = Options() options.ignore_protected_mode_settings = True options.ignore_zoom_level = True if use_edge: options.attach_to_edge_chrome = True options.edge_executable_path = r"C:\Program Files (x86)\Microsoft\Edge\Application\msedge.exe" else: options.add_argument('--user-agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; Trident/7.0; rv:11.0) like Gecko"') self.driver=webdriver1.Ie(executable_path=file1,options=options) self.driver.get(url) self.driver.maximize_window() self.driver.implicitly_wait(global_wait) def get_logger(self): #创建日志文件名 filename=self.data["case_name"]+'_'+time.strftime("%Y-%m-%d_%H-%M-%S") #保存连接 filename1=os.path.join(r'test_log',filename+r'.log') LOGGING1=LOGGING(log_name=filename,log_dir="test_log") self.logger=LOGGING1.logObject self.LOGGER=LOGGING1

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深入探究DotNetBar9.5源代码:打造专业Windows界面

从给定文件信息中,我们可以了解到以下知识点: 【标题】:"DotNetBar9.5源代码" 的知识点包括: 1. DotNetBar 是一个工具箱:它是一个包含多种控件的集合,用于帮助开发人员创建具有专业外观的用户界面。 2. 提供的控件数量:DotNetBar 包含了56个Windows Form控件。 3. 控件的编程语言:这些控件是用C#语言编写的。 4. 用户界面风格:DotNetBar 支持创建符合Office 2007、Office 2003以及Office 2010风格的用户界面。 5. 主题支持:控件支持Windows 7和Windows XP等操作系统的主题。 6. 功能特点:它包括了Office 2007风格的 Ribbon 控件,这是一个流行的用户界面设计,用于提供一个带有选项卡的导航栏,用户可以在此快速访问不同的功能。 【描述】:"非常漂亮的.Net控件源代码" 的知识点包括: 1. 设计美观:DotNetBar 的设计被描述为“非常漂亮”,意味着它提供了高质量的视觉效果,可以吸引用户的注意。 2. 面向Windows Forms应用程序:这个工具箱是专门为了Windows Forms应用程序设计的,这是.NET Framework中用于构建基于Windows的桌面应用程序的UI框架。 3. 用户界面的灵活性:通过使用DotNetBar提供的控件,开发者可以轻松地实现不同的用户界面设计,以满足不同应用场景的需求。 4. 开发效率:它能帮助开发者减少UI设计和实现的时间,因为许多常见的界面元素已经预置在控件中。 5. 功能全面:DotNetBar 为开发者提供了创建后台应用程序菜单的全面支持,这些菜单符合Office 2010的风格。 【标签】:"DotNetBar" 的知识点包括: 1. 产品标识:标签指明了这个源代码是属于DotNetBar产品家族。 2. 搜索和识别:开发者可以通过这个标签快速识别和检索到相关的产品或资源。 【压缩包子文件的文件名称列表】:"DNBSRC95" 的知识点包括: 1. 文件命名:DNBSRC95代表了DotNetBar 9.5版本的源代码压缩包。 2. 版本信息:这个名称说明了文件是DotNetBar软件的9.5版本,暗示了可能存在以前的版本,以及可能的后续更新或新版本。 3. 文件类型:文件名中的“压缩包”表明了这是一个被打包的文件集合,可能包含了多个源代码文件。 综上所述,DotNetBar9.5源代码提供了一套丰富的控件集合,用C#编写,设计遵循现代的用户界面风格,特别适合于希望为他们的应用程序提供美观、专业外观的Windows Forms开发人员。开发者可以利用这些控件快速地构建符合最新操作系统的视觉主题的应用程序。
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【PRODAVE协议深度解析】:掌握S7-300 PLC通信的幕后英雄

# 摘要 PRODAVE协议作为工业自动化领域中常用的通信协议,为S7-300 PLC等设备提供了稳定和高效的通信机制。本文首先概述了PRODAVE协议的架构、组件以及关键功能,随后深入探讨了其基础通信机制,包括数据封装格式、缓冲管理、连接建立和维护。接着,文章详细介绍了PRODAVE协议在S7-300 PLC通信中的具体应用,包括读写操作、诊断和监控等。此外,