rows=table.find_elements('tag name','tr')# 找到表格中的所有行(tr)data=[]# 存储提取的数据forrowinrows:# 遍历每一行cols=row.find_elements('tag name','td')# 找到每一行中的所有列(td)cols_data=[col.textforcolincols]# 提取每一列的文本数据data.append(cols_data)# 将每一行的数据添加到数...
python+selenium 获取table列表中所有数据条数 # 定位到table,并获得table中所有得tr元素 menu_table = self.driver.find_element_by_xpath("//div[@class='datagrid-view1']/div[2]/div/table") rows= menu_table.find_elements_by_tag_name('tr') # python 得len()函数返回对象(字符、列表、元组)得长...
<td name="sc" style="text-align: center;"><input type="button" value="删除" onclick="deleteRow('tb',this)"/></td> </tr> </tbody> </table> </body> </html> Python代码: # -*- coding: utf-8 -*- from selenium import webdriver import os,time from selenium.webdriver.common.by...
table.row(rowx) #返回由该行中所有的单元格对象组成的列表 table.row_slice(rowx) #返回由该列中所有的单元格对象组成的列表 table.row_types(rowx, start_colx=0, end_colx=None) #返回由该行中所有单元格的数据类型组成的列表 table.row_values(rowx, start_colx=0, end_colx=None) #返回由该行中...
1.举个例子:我想定位表格里面的“selenium自动化”元素,这里可以用xpath定位: .//*[@id='myTable']/tbody/tr[2]/td[1] 2.这里定位的格式是固定的,只需改tr和td后面的数字就可以了.如第二行第一列tr[2]td[1]. 对xpath语法不熟悉的可以看这篇Selenium2+python自动化7-xpath定位 ...
for row in rows: cells = row.find_elements(By.XPATH, "列的xpath") for cell in cells: value = cell.text # 进行相应的处理或输出 关闭浏览器: 代码语言:txt 复制 driver.quit() 这样,我们就可以通过Selenium和Python来提取动态webtable列中的对应值。请注意,这只是一个基本的示...
selenium + python 获取table数据的示例讲解 方法一:根据table的id属性和table中的某一个元素定位其在table中的位置 table包括表头,位置坐标都是从1开始算 tableId:table的id属性 queryContent:需要确定位置的内容 def get_table_content(tableId,queryContent): arr = [] arr1 = [] table_loc = (By.ID,tabl...
type('Selenium').press_enter()Selecting Element LocatorsChoosing the correct element locators is crucial for reliable tests. Here are some tips:Inspect the Element: Right-click on the web element and select Inspect to view its HTML in the browser's developer tools. Use Unique Attributes: Look ...
selenium 获取table中的元素。python https://www.cnblogs.com/myron-1/p/4878144.html #获取table的行数 rowCount = len(driver.find_elements_by_xpath('//*[@id="list-table"]/tbody/tr')) #获取第三列的每一行的值 for i in range(2,rowCount):...
passenger_survival = titanic_survival.pivot_table(index="Pclass", values="Survived", aggfunc=np.mean) print (passenger_survival) #按照年龄统计 def generate_age_label(row): age = row["Age"] if pd.isnull(age): return "unknown" elif age < 18: ...