def Check_Appointment(sb): wait = WebDriverWait(sb, 15) # 给页面加载和信息出现留足时间 no_appointment_xpath = '/html/body/app-root/div/div/app-eligibility-criteria/section/form/mat-card[1]/form/div[4]' while True: try: # 尝试等待“无预约”消息出现 # 注意：这里假设sb.get_text能够获取到元素文本，或者我们可以直接等待元素出现并获取文本 # 更好的做法是等待包含该文本的元素出现 # 等待包含“no appointment”消息的元素出现 # 假设该消息总是出现在特定的元素中，并且我们可以等待该元素的文本包含特定内容 wait.until(EC.text_to_be_present_in_element((By.XPATH, no_appointment_xpath), "no appointment")) # 如果条件满足，说明没有预约 print("We are sorry but no appointment slots are currently available.") go_to_homepage(sb) # 每次返回主页后，需要重新开始整个预约流程，所以这里不需要break，而是让外层循环继续 # 如果 go_to_homepage 会自动触发 click_new_booking，那么这里就直接返回 return # 返回到主循环，让它重新开始整个流程 except TimeoutException: # 如果在规定时间内没有出现“无预约”消息，则可能是找到了预约 # 此时可以尝试等待“有预约”的标志性元素，或者直接认为当前页面有预约 print("Earliest available slot for Applicants") # playsound('./Music.mp3') # 触发警报 print("Attention Alarm >>>>> Success") get_appointment_data(sb) break # 找到预约，跳出循环 except Exception as e: print(f"An unexpected error occurred in Check_Appointment: {e}") go_to_homepage(sb) # 遇到其他错误也返回主页重试 return # 返回到主循环重要提示： go_to_homepage(sb)函数在原始代码中会调用click_new_booking(sb)，这意味着它会重新开始整个预约流程。
使用虚拟环境: 在一个干净的虚拟环境中安装所有依赖，可以避免与系统环境冲突。
文中包含示例代码和关键注意事项，旨在帮助开发者掌握处理复杂嵌套数据结构的更新操作。
如果配置正确，它应该能显示oci.dll的路径。
优先考虑通过公有接口实现功能，而不是滥用友元。
1. 定义用户和角色模型 权限控制的第一步是明确用户及其角色。
适用场景： 除了处理HTTP请求参数，?? 运算符也常用于从配置数组、会话变量或任何可能不存在或为 null 的数据源中获取值并提供默认值。
合理组合上述方案可构建完整的数据保护体系。
基本上就这些。
0 查看详情 以下是实现这一目标的正确步骤和示例代码： 获取 ACF 字段值： 在构建 WP_Query 参数之前，使用 get_field() 或 get_sub_field() 等 ACF 函数获取您自定义字段的值。
1. 使用 std::to_string 这是最简单直接的方法。
我们的目标是将N扩展成一个与M形状兼容的数组，使得N的维度dk与M的第k个轴对齐，而其他轴则被填充为大小为1的维度。
内容面板<div>标签： 对于默认激活的内容面板，需要同时添加class="fade show active"。
") 参数说明： host: 数据库服务器的主机名或IP地址。
旧版做法 (Python 3.2 及更早版本): 使用 utcfromtimestamp() 对于较旧的Python版本，可以使用datetime.datetime.utcfromtimestamp()，它返回一个表示UTC时间的naive datetime对象。
在添加 # noinspection PyUnresolvedReferences 注释后，应该定期检查代码，确保注释仍然有效，并且导入的模块仍然被使用。
虽然Valgrind不能直接检测内存碎片，但可以通过分析内存分配和释放的情况来推断碎片化的程度。
array_merge会将后面的数组合并到前面的数组中。
Load 方法： 实现了 PropertyLoadSaver 接口的 Load 方法。
示例： import numpy as np A = np.array([[1, 2],         [3, 4]]) B = np.array([[5, 6],         [7, 8]]) C = np.matmul(A, B) print(C) # 输出： # [[19 22] # [43 50]] 支持多维数组 当输入是三维或更高维数组时，matmul 沿最后两个轴进行矩阵乘法，广播其余维度。

本文链接：http://www.theyalibrarian.com/360224_3746a5.html