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1.用Python+selenium写了一个tb抢购脚本
2.selenium 简明使用手册（基于Python Chrome）
3.使用Python+selenium实现第一个自动化测试脚本
4.附源码完整版，源码Python+Selenium+Pytest+POM自动化测试框架封装
5.selenium进行xhs爬虫：01获取网页源代码
6.selenium用法详解从入门到实战Python爬虫4万字

用Python+selenium写了一个tb抢购脚本

       在追求技术提升的源码道路上，我这个测试工程师也开始尝试用Python和selenium技术编写了一段TB抢购脚本。源码虽然初次实践，源码但程序已经能够运行，源码虽然不确定抢购效果如何，源码网银源码更改但无疑这是源码探索新技能的一个尝试。未来，源码我计划扩展到其他电商平台，源码我的源码学习成果和更新会在我的微信公众号“小刘和他的Python”上分享，那里会有我不断学习和分享的源码笔记。

       下面是源码这个初步的代码，期待各位技术大牛的源码宝贵意见和指导，帮助我提升代码质量。源码

selenium 简明使用手册（基于Python Chrome）

       Selenium作为Python中用于浏览器自动化操作的源码库，因其易学、可视化驱动和高效操作特性，特别适合初学者入门。本文将分享笔者在数据抓取过程中积累的使用经验和遇到的坑，主要关注字符串数据的获取，代码示例基于Python和Chrome driver。

       安装与配置

       首先，从官方文档The Selenium Browser Automation Project和selenium-python中文文档Selenium with Python获取安装指导。注意，Selenium安装需分两步：安装Driver，具体链接在WebDriver官方文档中。httpRunner源码解读

       基本操作

       导入相关包和组件时，可忽略XPath定位时的警告。初始化driver时，可以设置禁用加载以提高效率，如下所示：

       driver = webdriver.Chrome(executable_path='path_to_driver')

       driver.set_page_load_timeout() # 加载速度优化

       然后通过driver打开百度等网页。

       网页元素定位

       元素定位是关键，网页内容由元素定义。推荐通过右键检查，复制xpath定位，或使用查询功能寻找元素。

       xpath = 'your_xpath' # 或使用find_element_by_*方法

       元素操作

       定位到元素后，可以执行如点击、填写等操作。以下以ele元素为例：

       ele.click() # 点击元素

       ele.send_keys('your_text') # 输入文本

       driver的实用功能

       driver提供了更多实用类方法，用于管理浏览器和页面操作。这部分内容将在后续示例中详细阐述。

       更多学习资源：

       python+selenium的web自动化- 8种元素定位方式详解

       Python Selenium 常用方法总结

使用Python+selenium实现第一个自动化测试脚本

       使用Python+selenium实现的第一个自动化测试脚本

       在学习Web自动化时，本文将引导你通过示例代码一步步实现你的第一个自动化测试脚本。Python 3.6和Selenium 3.0版本的组合，是现代自动化测试的首选，适合未来需求。

       首先，确保你的开发环境为Windows 位。安装Python的步骤如下：

       访问Python官网(Download Python | Python.org)，选择最新版本的水彩 滤镜 源码Python 3.6并下载对应Windows的安装包。

       选择web-based installer方式，双击运行安装程序，自定义安装时勾选"Add Python 3.6 to PATH"。

       安装完成后，通过开始菜单找到IDLE开始编写Python脚本。

       安装Selenium前，需要安装setuptools和pip。下载并分别执行如下命令：

       setuptools: 在命令行进入解压目录，执行`python setup.py install`。

       pip: 同样在命令行进入解压目录，执行`python setup.py install`。

       然后安装Selenium，进入Python的Script目录，执行`pip install -U selenium`。

       注意：Selenium 3.0需要独立安装Firefox驱动，可从Releases · mozilla/geckodriver · GitHub下载并放在Python安装路径下。

       完成所有准备工作后，编写第一个自动化脚本。在IDLE中输入并运行示例代码，实现浏览器自动化操作，如打开百度、搜索并关闭浏览器。

       学习自动化测试的过程中，遇到任何问题，本文提供的通路云 源码资源和步骤都是一个很好的起点。记住，持续学习和实践是提升技能的关键，祝你在自动化测试的道路上越走越远！

附源码完整版，Python+Selenium+Pytest+POM自动化测试框架封装

       Python+Selenium+Pytest+POM自动化测试框架封装的完整版教程中，主要涉及以下几个关键环节：

       1. 测试框架介绍：框架的优势在于代码复用高，可以集成高级功能如日志、报告和邮件，提高元素维护性，灵活运用PageObject设计模式。

       2. 时间管理和配置文件：创建times.py模块处理时间操作，conf.py管理测试框架目录，config.ini存储测试URL，readconfig.py读取配置信息。

       3. 日志记录和元素定位：通过logger.py记录操作日志，利用POM模型和XPath/CSS选择器定位页面元素。

       4. 页面元素管理和封装：使用YAML格式的search.yaml文件存储元素信息，readelement.py封装元素定位，inspect.py审查元素配置。

       5. Selenium基类封装：使用工厂模式封装Selenium操作，webpage.py提供更稳定的二次封装，确保测试稳定性。

       6. 页面对象模式：在page_object目录下创建searchpage.py，封装搜索相关操作，提高代码可读性。raid 固件源码

       7. Pytest测试框架应用：通过pytest.ini配置执行参数，编写test_search.py进行测试用例，conftest.py传递driver对象。

       8. 邮件报告发送：完成后通过send_mail.py模块发送测试结果到指定邮箱。

       通过以上步骤，构建出了一套完整的自动化测试框架，提升了测试效率和维护性，是开发人员进行自动化测试的有力工具。

selenium进行xhs爬虫：获取网页源代码

       学习XHS网页爬虫，本篇将分步骤指导如何获取网页源代码。本文旨在逐步完善XHS特定博主所有图文的抓取并保存至本地。具体代码如下所示：

       利用Python中的requests库执行HTTP请求以获取网页内容，并设置特定headers以模拟浏览器行为。接下来，我将详细解析该代码：

       这段代码的功能是通过发送HTTP请求获取网页的原始源代码，而非经过浏览器渲染后的内容。借助requests库发送请求，直接接收服务器返回的未渲染HTML源代码。

       在深入理解代码的同时，我们需关注以下关键点：

selenium用法详解从入门到实战Python爬虫4万字

       为了获取实战源码与作者****，共同学习进步，请跳转至文末。

       Selenium是一个广泛使用的开源 Web UI 自动化测试套件，支持包括 C#、Java、Perl、PHP、Python 和 Ruby 在内的多种编程语言。在 Python 和 C#中尤其受欢迎。Selenium 测试脚本可以使用任何支持的编程语言进行编写，并能在现代浏览器中直接运行。

       安装步骤：打开命令提示符，输入安装命令并执行。使用 pip show selenium 检查安装是否成功。接着，针对不同的浏览器安装相应的驱动程序。例如，为 Chrome 安装驱动需要找到对应版本的链接并下载。下载完成后，将 chromedriver.exe 文件保存到任意位置，并确保其路径包含在环境变量中。

       定位页面元素：首先通过浏览器的开发者工具查看页面代码，从而定位所需元素。使用 webdriver 打开指定页面后，可以通过多种方法定位元素。例如，利用元素的 id、name、class、tag、xpath、css、link 和 partial_link 等属性进行定位。

       浏览器控制：使用 webdriver 可以调整浏览器窗口大小、执行前进和后退操作、刷新页面以及切换到新打开的窗口。这些操作有助于更好地控制和管理浏览器会话。

       常见操作：包括搜索框输入、搜索按钮点击、鼠标事件（如左键单击、右键单击、双击和拖动）、键盘输入等。这些操作覆盖了用户界面的基本交互。

       元素等待：当页面元素加载延迟时，可以使用显式等待或隐式等待来确保元素存在后再执行后续操作。显式等待允许用户指定等待时间，并在该时间内检查元素是否存在。隐式等待则为整个浏览器会话设置了一个全局等待时间。

       定位一组元素：使用 elements 而不是 element 来定位一组元素，适用于需要批量操作的场景。

       窗口切换：在操作多个标签页或窗口时，使用 switch_to.windows() 方法来切换到目标窗口，确保正确的元素被操作。

       表单切换：针对嵌套的 frame/iframe 表单，使用 switch_to.frame() 方法进行切换。

       弹窗处理：使用 switch_to.alert 来处理 JavaScript 弹窗，通过调用相应方法处理确认、取消或输入文本。

       上传和下载文件：通过 send_keys 方法上传文件，下载文件则需在 Chrome 浏览器中通过特定选项实现。

       cookies 操作：通过 webdriver 提供的 API 读取、添加和删除 cookies，用于模拟用户登录状态。

       调用 JavaScript：使用 execute_script 方法执行 JavaScript 代码，如滚动页面或向文本框输入文本。

       其他操作：包括关闭所有页面和当前页面、对页面进行截图等。

       Selenium 进阶：通过使用 stealth.min.js 文件隐藏指纹特征，以提高模拟浏览器的逼真度，从而更好地应对网站的反爬虫机制。

       实战案例：使用 Selenium 模拟登录 B 站，并处理登录所需的验证码，通过调用第三方平台如超级鹰实现验证码的自动识别。最终，通过精确点击坐标完成登录过程。

       为了获取实战源码与作者****，请点击文末链接。

python+selenium爬取b站视频(得到登录后的清晰度)+绕过登录

       本文介绍使用Python和Selenium库实现对B站视频的爬取。特别是针对需要登录后才能获取的清晰度较高的视频。通过登录B站获取cookie，之后在浏览器中注入该cookie，实现已登录状态下的视频爬取。

       准备工作中，需安装Python 3.7版本及相应编辑器。确保具备json、os、re、time、requests、BeautifulSoup库。另外，需安装Chrome浏览器及其驱动程序，具体安装方法可参考网络教程。

       首先，创建一个`scrape_cookie.py`文件用于获取B站登录后的cookie值。在该文件中，编写代码以获取cookie，并保存到json文件中，供后续使用。此步骤完成后，cookie文件可长时间使用，有效期由B站设定，过期后重新运行文件即可。

       接着，创建`set_cookie.py`文件，用于将先前获取的cookie文件读取并注入至Chrome浏览器驱动，实现模拟登录状态。通过此文件，用户可自动登录并访问B站，进而获取清晰度更高的视频内容。

       为了获取视频和音频地址，需分析B站网页结构。视频和音频地址通过JavaScript动态加载，因此在使用Selenium启动浏览器时，需打开特定视频网址以加载这些地址。提供视频网址中的特定名称即可。

       例如，若需保存的视频名称为`BVu4y1i7p2`和`BV1Ld4y1M7k7`，则在代码中定义`videoIds = ['BVu4y1i7p2', 'BV1Ld4y1M7k7']`数组，根据实际需求调整数组内容。

       本文提供的方法支持批量下载视频及音频，但考虑到下载速度可能较慢，建议后续整合多线程技术以提升下载效率。此外，对于下载数量较多的情况，未来可进一步优化代码以实现自动化下载流程。