playwright定位class元素是下拉框怎么进行选择
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
一个帅气的py爬虫模块 环境windows11+Ubuntu+"python3.10+"+playwright
其实各种爬虫已经很多了,无论动态静态爬虫,基于http请求正则,还是基于浏览器,说大同小异可以有点夸张,但是好像都基于一个基础"URL",但在web安全领域,"URL"显得有些不够全面吧。 我认为一个优秀的爬虫是依据http请求,http请求包括"GET、POST、HEAD、OPTIONS、PUT、PATCH、DELETE、TRACE、CONNECT",但是用浏览器上重放post之类的请求就很麻烦吧,所以本脚本就解决了这个问题,在实际需求中如post xss,还有post之后才显示敏感信息,都需要这个功能。 动态爬虫的并发问题,我是通过打开多chrome tab来实现异步并发,可能和搞个浏览器池多进程多线程比有点慢,但是足够我的需求了。 还有收集足够的页面信息,这点就是大同小异。 反爬虫监控。 页面的动态操作。 代码从我扫描器里扒下来的,可能有几个小报错,自己修修改改下,反正核心功能就是基于playwright的爬虫,不行就查api,https://playwright.dev/python/docs/pages
cartopy, dependencies, Python3.8.7, 64-bit
下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/b777b12b297b 在Python环境中部署cartopy及其相关依赖,常因版本差异导致模块导入不成功的情况发生。 为此,已收集并验证了若干可直接使用的whl格式安装包,包括Cartopy-0.19.0.post1-cp38-cp38-win_amd64.whl、Pillow-8.2.0-cp38-cp38-win_amd64.whl、pyproj-3.0.1-cp38-cp38-win_amd64.whl、pyshp-2.1.3-py3-none-any.whl以及Shapely-1.7.1-cp38-cp38-win_amd64.whl。 详细的安装步骤亦可查阅相关技术博客获取指导。
RPA+Playwright 网页元素识别方式演进:从结构定位到语义定位
从结构定位到语义定位:RPA网页元素识别方式的演进
Playwright元素定位方法合集[项目源码]
本文详细介绍了Playwright中实现精确元素定位的多种方法,包括通过CSS样式或Tag定位(如使用id、class、tag选择器)、通过元素之间的对应关系匹配(如父子、兄弟节点选择)、通过元素特征定位(如属性匹配、正则表达式)、以及通过XPath、文本和Role定位等。文章还提供了丰富的代码示例,帮助读者理解如何在实际场景中应用这些定位技巧,从而高效获取或操作页面元素。
Playwright常见问题解决[项目源码]
本文总结了自动化测试框架Playwright在实际使用中遇到的常见问题及其解决方案。主要内容包括安装问题、浏览器启动问题、元素定位问题、操作执行问题以及测试环境问题。针对每个问题,提供了详细的解决步骤和示例代码,帮助开发者快速定位和解决问题。例如,安装问题中建议检查网络稳定性和Python版本兼容性;浏览器启动问题中推荐检查浏览器路径和增加页面加载超时时间;元素定位问题中强调使用唯一选择器和等待动态元素加载。此外,还介绍了如何处理测试环境差异和文件上传等复杂操作。文章最后提供了软件测试面试资料,助力开发者提升技能和求职竞争力。
Playwright爬取网页内容[项目源码]
本文介绍了如何利用Playwright模块进行网页内容的爬取,特别适合Python业余爱好者。Playwright能够在独立的浏览器上进行操作,包括源网页代码提取和截图操作。文章以爬取小说目录为例,详细讲解了Playwright的安装步骤和使用方法,包括如何定位关键节点、提取href属性和文本信息。此外,还提供了常用的提取内容代码,如单个a标签class属性的提取和截图OCR识别。通过这些关键代码块,可以完成大部分网页内容的抓取任务。
AI与Playwright自动化测试[代码]
本文探讨了AI在生成Playwright自动化测试脚本中的应用及其挑战。许多测试、前端和全栈开发者在尝试利用AI生成脚本时,发现最大的障碍并非工具本身,而是如何清晰描述测试场景。文章指出,高质量的提示词应包含详细的工程化输入,如页面路径、登录态复用、元素定位、弹窗处理等关键信息。此外,还提供了针对企业后台常见场景的提示词模板,如登录流程、查询搜索、表单新增等,并强调了工程落地规范的重要性,包括选择器规范、登录态复用、测试数据清理等。最后,文章展望了未来测试工程师的角色转变,强调从编写脚本转向设计高质量测试任务和指挥AI按规范产出。
基于Playwright和Pytest的BDD自动化测试框架实践_包含页面对象模型Allure报告Cucumber报告生成Docker集成测试代码自动生成_用于Web应用端.zip
基于Playwright和Pytest的BDD自动化测试框架实践_包含页面对象模型Allure报告Cucumber报告生成Docker集成测试代码自动生成_用于Web应用端.zip
web自动化测试skills
web自动化测试skills
基于Java、Vue、TypeScript和HTML的diboot-hbzx设计源码拓展
该项目为diboot平台下的HBZX设计源码拓展,采用Java、Vue、TypeScript和HTML等多种语言构建,包含共计807个文件,其中Java源文件占多数,达525个,Vue和TypeScript文件分别有97和87个。此外,还包含了SQL、PNG、JSON、XML等类型文件,适用于拓展和优化diboot平台的特定功能。
主流自动化测试工具对比[项目代码]
本文详细介绍了Selenium、Appium、Playwright等主流自动化测试框架的区别、联系及适用场景。这些工具均属于端到端自动化测试框架,主要用于模拟用户操作界面元素进行系统完整性测试。文章对比了各工具的平台支持、语言优势及常用场景,如Selenium适用于Web浏览器自动化,Appium专注于移动应用测试,Playwright则更适合现代前端框架的测试。此外,还提及了Cypress和Postman等工具的特点和局限性。最后,根据不同的测试需求给出了工具选择的建议,帮助读者更系统地理解和选择适合的自动化测试工具。
移动开发者必备工具:开源jqTouch初探
移动开发者必备工具:开源jqTouch初探
e2eTests
e2eTests
英语学习常用网站 附写作翻译之类的网站
网址收藏 英语学习常用网站 附写作翻译之类的网站
九年级英语上册Unit6MoviesandTheatreLesson35TheatresAreFun课时训练新版冀教版
九年级英语上册Unit6MoviesandTheatreLesson35TheatresAreFun课时训练新版冀教版
chromedriver-mac-arm64-149.0.7827.22(Stable).zip
chromedriver-mac-arm64-149.0.7827.22(Stable).zip
chromedriver-mac-arm64-153.0.7979.3(Dev).zip
chromedriver-mac-arm64-153.0.7979.3(Dev).zip
labeling.html
labeling.html
chromedriver-win64-151.0.7893.0(Canary).zip
chromedriver-win64-151.0.7893.0(Canary).zip
扒js处理过的HTML代码.反爬手段之一就是用javascript数据渲染到页面上.所以如果你想写个反反爬虫来扒这样的网站页面,就按我这办法来扒.
扒js处理过的HTML代码 我在之前的爬虫资源里讲过了,反爬手段之一就是用javascript数据渲染到页面上.所以如果你想写个反反爬虫来扒这样的网站页面,就按我这办法来扒.
最新推荐




