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 15:07:36 浏览: 99
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!

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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CRMSeguros-crx插件:扩展与保险公司CRM集成

资源摘要信息:"CRMSeguros-crx插件是一个面向葡萄牙语(巴西)用户的扩展程序,它与Crmsegurro这一特定的保险管理系统集成。这款扩展程序的主要目的是为了提供一个与保险业务紧密相关的客户关系管理(CRM)解决方案,以增强用户在进行保险业务时的效率和组织能力。通过集成到Crmsegurro系统中,CRMSeguros-crx插件能够帮助用户更加方便地管理客户信息、跟踪保险案件、处理报价请求以及维护客户关系。 CRMSeguros-crx插件的开发与设计很可能遵循了当前流行的网页扩展开发标准和最佳实践,这包括但不限于遵循Web Extension API标准,这些标准确保了插件能够在现代浏览器中安全且高效地运行。作为一款扩展程序,它通常会被设计成可自定义并且易于安装,允许用户通过浏览器提供的扩展管理界面快速添加至浏览器中。 由于该插件面向的是巴西市场的保险行业,因此在设计上应该充分考虑了本地市场的特殊需求,比如与当地保险法规的兼容性、对葡萄牙语的支持,以及可能包含的本地保险公司和产品的数据整合等。 在技术实现层面,CRMSeguros-crx插件可能会利用现代Web开发技术,如JavaScript、HTML和CSS等,实现用户界面的交互和与Crmsegurro系统后端的通信。插件可能包含用于处理和展示数据的前端组件,以及用于与Crmsegurro系统API进行安全通信的后端逻辑。此外,为了保证用户体验的连贯性和插件的稳定性,开发者可能还考虑了错误处理、性能优化和安全性等关键因素。 综合上述信息,我们可以总结出以下几点与CRMSeguros-crx插件相关的关键知识点: 1. 扩展程序开发:包括了解如何开发遵循Web Extension API标准的浏览器扩展,以及如何将扩展程序安全地嵌入到目标网页或系统中。 2. 客户关系管理(CRM):涉及CRM系统的基础知识,特别是在保险行业中的应用,以及如何通过技术手段改善和自动化客户关系管理过程。 3. 本地化和国际化:理解如何为特定地区(如巴西)开发软件产品,包括语言本地化、文化适应性、法律法规的符合性等方面。 4. 数据整合与API集成:包括如何从现有系统(如Crmsegurro)中提取数据,并将这些数据有效地整合到扩展程序中。 5. 用户界面(UI)设计:了解如何设计直观、易用的用户界面,以提供良好的用户体验。 6. 错误处理和性能优化:掌握在软件开发过程中如何处理可能出现的错误,并优化应用性能,以确保插件运行稳定、快速。 7. 安全性:了解网络和数据安全的最佳实践,确保用户数据和交易的安全性不被侵犯。 CRMSeguros-crx插件的存在表明了随着技术的进步,越来越多的行业正在通过软件解决方案来提高工作效率,尤其在保险行业,有效的客户关系管理和业务流程自动化已经成为提升竞争力的关键手段。"