为什么要用等待时间: 今天在写App的自动化的脚本时发现一个元素,但是往往执行脚本是报错( An element could not be located on the page using the given search parameters.),提示没有找到元素这时就可能出现时而能点击,时而又不能点击到,原因是:因为元素还没有被加载出来,查找的代码就已经被执行了,自然就找不到元素了.解决方式:可以用等待,等元素加载完成后再执行查找元素语句. Python里有三种等待的方式: 1.强制等待

1.显式等待 from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.by import Byfrom selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWaitfrom selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC driver = webdriver.Firefox()driver.get("http://som

selenium等待特定元素加载完毕 is_disappeared = WebDriverWait(driver, 8, 0.5, ignored_exceptions=TimeoutException).until(lambda x: x.find_element_by_id("id").is_displayed())

#coding=utf- import time t1=time.time() time.sleep() t2=time.time() print(t2-t1) 输出 3.00304102898

1 模块简介 multiprocessing模块在Python2.6中引入.最初的multiprocessing是由Jesse Noller和Richard Oudkerk在PEP 371中定义.就像你可以在threading模块中使用多个线程一样,multiprocessing模块允许你使用多个进程.当你使用多个进程时,你可以避免GIL锁,并充分利用机器的多处理器. multiprocessing库包括一些没有在threading模块中出现的API.例如,你可以使用Pool类在多个输入上并行执

1.json模块 json     用于[字符串]和 [python基本数据类型] 间进行转换(可用于不同语言之前转换),json.loads,将字符串转成python的基本数据类型,json.dumps将python的基本数据类型转换成字符串,用法之前和pickle相同,值得一提的是,loads的时候,如果转换之后数据内部如果有多个元素要用双引号,最外边用单引号(比如列表等),以此区分整个数据的和数据元素的一个边界,否则容易混乱. 2.requests模块简介安装 Python标准库中提供了:

上一节已经说过,安装完Python,在命令行输入"python"之后,如果成功,会得到类似于下面的窗口: 可以看到,结尾有3个>符号(>>>).>>>被叫做Python命令提示符(prompt),此时Python在等待你输入代码.你现在可以输入一行Python代码,Python就会执行该代码.这种模式叫做Python交互模式(interactive mode),因为Python在等待你输入代码,然后执行. 例如,可以输入一个表达式,让Pytho

问题 什么是线程? 如何创建.执行线程? 如何使用线程池ThreadPoolExecutor? 如何避免资源竞争问题? 如何使用Python中线程模块threading提供的常用工具? 目录 1. 什么是线程 2. 创建线程 2.1. 守护线程 2.2. 加入线程 3. 多线程 4. 线程池 5. 竞态条件 5.1. 单线程 5.2. 两个线程 5.3. 示例的意义 6. 同步锁 7. 死锁 8. 生产者-消费者模型中的线程 8.1 在生产者-消费者模型中使用锁 8.2 在生产者-消费者模型中使

使用 Python 可以编写多线程程序,注意,这并不是说程序能在多个 CPU 核上跑.如果你想这么做,可以看看关于 Python 并行计算的,比如官方 Wiki. Python 线程的主要应用场景是一些包含等待或 I/O 的任务,比如与远程 Web 服务器交互,多线程能够让 Python 在等待时执行其他代码,这提高了系统的交互性.例如下面这个爬虫程序: import Queue import threading import urllib2 # 被每个线程调用 def get_url(q, u

不论什么语言,我们都需要注意性能优化问题,提高执行效率.选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了Python作为脚本语言的不足之处,那就是执行效率和性能不够亮.尽管Python从未如C和Java一般快速,但是不少Python项目都处于开发语言领先位置. Python很简单易用,但大多数人使用Python都知道在处理密集型cpu工作时,它的数量级依然低于C.Java和JavaScript.但不少第三方不愿赘述Python的优点,而是决定自内而外提高其性能.如果你想让Python在同一

CPython 解释器本身就不是线程安全的,因此有全局解释器锁(GIL),一次只允许使用一个线程执行 Python 字节码.因此,一个 Python 进程通常不能同时使用多个 CPU 核心.然而,标准库中所有执行阻塞型 I/O 操作的函数,在等待操作系统返回结果时都会释放GIL.这意味着在 Python 语言这个层次上可以使用多线程,而 I/O 密集型 Python 程序能从中受益:一个 Python 线程等待网络响应时,阻塞型 I/O 函数会释放 GIL,再运行一个线程.asyncio这个包使

人生苦短,我学Pyhton Python(英语发音:/ˈpaɪθən/), 是一种面向对象.解释型计算机程序设计语言,由Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年,Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议.Python语法简洁而清晰,具有丰富和强大的类库.它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起.常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原

virtualenv 是管理 python 工程的利器,它可以很好的帮你维护项目中的依赖,使用 virtualenv,还能保持 global 库的干净.不会被不同项目中的第三方库所污染. virtualenv 的默认功能简单好用,可一旦涉及到多人协作,或部署到不同的环境中时,错误的使用 virtualenv 会给你带来一些麻烦,从而你需要花很多时间在解决这些问题上.本文的目的就是总结过去使用 virtualenv 的经验,希望能帮你找到一种正确的打开方式. 首先,创建一个空的 virtualen

Python 的 asyncio 类似于 C++ 的 Boost.Asio. 所谓「异步 IO」,就是你发起一个 IO 操作,却不用等它结束,你可以继续做其他事情,当它结束时,你会得到通知. Asyncio 是并发(concurrency)的一种方式.对 Python 来说,并发还可以通过线程(threading)和多进程(multiprocessing)来实现. Asyncio 并不能带来真正的并行(parallelism).当然,因为 GIL(全局解释器锁)的存在,Python 的多线程也不

一,为什么是Appium借一张图: 1.1 Appium优点 l  开源 l  跨架构:NativeApp.Hybird App.Web App l  跨设备:Android.iOS.Firefox OS l  不依赖源码 l  使用任何WebDriver 兼容的语言来编写测试用例.比如 Java, Objective-C, JavaScript with Node.js, PHP, Python, Ruby, C#, Clojure, 或者 Perl. l  不需要重新编译APP 1.2 Ap

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假设我们要从一个网站用Python程序下载5张图片,最传统的思路就是写个for循环挨个挨个下载,但是这样做有个缺点,就是除了第一张,每张图片都必须等待前一张图片下载完毕后,才可以开始下载.由于网络有很高的延迟,为了不浪费CPU周期去等待,最好在收到网络响应之前做一些其他的事.比方,我们可以开启5个线程同时下载5张图片,当线程发起网络请求时,Python解释器切换到其他线程,而当网络请求发回响应时,Python解释器再切回到原先的线程,继续执行下个步骤 下面,我们来看两个小例子: import o

进程(process)和线程(thread)是非常抽象的概念.多线程与多进程编程对于代码的并发执行,提升代码运行效率和缩短运行时间至关重要.下面介绍一下python的multiprocess和threading模块进行多线程和多进程编程. 重要知识点 - 什么是进程(process)和线程(thread) 进程是操作系统分配资源的最小单元, 线程是操作系统调度的最小单元. 一个应用程序至少包括1个进程,而1个进程包括1个或多个线程,线程的尺度更小. 每个进程在执行过程中拥有独立的内存单元,而一个

介绍如何使用python的multiprocess和threading模块进行多线程和多进程编程. Python的多进程编程与multiprocess模块 python的多进程编程主要依靠multiprocess模块.我们先对比两段代码,看看多进程编程的优势.我们模拟了一个非常耗时的任务,计算8的20次方,为了使这个任务显得更耗时,我们还让它sleep 2秒.第一段代码是单进程计算(代码如下所示),我们按顺序执行代码,重复计算2次,并打印出总共耗时. import timeimport os d

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对于开发工具,仁者见仁智者见智,关键是自己喜欢,用着顺手就好,不用刻意去追求别人用的是什么工具. 这里给大家主要推荐三款工具,分别是PyCharm.Sublime Text 3.VS Code,因为这三款是本人自己也用的,Python开发工具有很多,希望大家可以找到自己喜欢的. 至于第 4 节讲的Eclipse + PyDec仅供参考. 目录 1 PyCharm 1.1 推荐理由 理由 1:有免费版本,无成本 理由 2:"一具多用",完美! 理由 3:功能强大,提高效率 理由 4:解释