DrissionPage项目中使用backendNodeId属性点击元素的注意事项
在使用DrissionPage进行网页自动化操作时,开发者可能会遇到点击元素时出现KeyError: 'backendNodeId'的错误。这种情况通常与浏览器版本兼容性有关,本文将详细分析该问题的成因及解决方案。
问题现象
当尝试使用DrissionPage的点击功能时,例如执行page('下一页').click()这样的代码,程序会抛出异常,提示找不到backendNodeId属性。这个属性是Chromium浏览器用于标识DOM元素的内部标识符,缺失会导致点击操作无法正常执行。
根本原因
经过分析,这个问题主要与以下两个因素相关:
-
浏览器版本过低:特别是Chrome浏览器版本低于某个阈值时(如70.0.3538.110),其DevTools协议可能不支持或未完全实现backendNodeId属性。
-
DrissionPage版本兼容性:较新版本的DrissionPage可能依赖较新的浏览器特性,与旧版浏览器存在兼容性问题。
解决方案
针对这一问题,开发者可以采取以下几种解决方案:
1. 升级浏览器版本
最彻底的解决方法是升级到较新版本的Chrome浏览器。实践证明,升级浏览器后该问题通常可以得到解决。建议使用Chrome的稳定版或与DrissionPage兼容的版本。
2. 使用JavaScript点击方式
作为临时解决方案,可以改用JavaScript方式执行点击操作。这种方式不依赖backendNodeId属性,具有更好的兼容性。例如:
page.ele('下一页').click(by_js=True)
或者更具体的选择器:
page.ele('tag:button@class:loginCls').click(by_js=True)
3. 检查DrissionPage版本
确保使用的DrissionPage版本是最新的或与浏览器版本兼容的。可以通过以下代码检查当前版本:
import DrissionPage
print(DrissionPage.__version__)
最佳实践建议
-
保持环境更新:定期更新浏览器和DrissionPage到最新稳定版本,以获得最佳兼容性和功能支持。
-
错误处理:在代码中添加适当的错误处理逻辑,当backendNodeId不可用时自动回退到JavaScript点击方式。
-
版本兼容性测试:在项目初期就应测试目标环境中的浏览器和DrissionPage版本兼容性。
总结
backendNodeId属性缺失问题本质上是版本兼容性问题,通过升级浏览器或采用替代点击方案都能有效解决。在实际项目中,建议开发者根据目标运行环境选择合适的解决方案,确保自动化脚本的稳定运行。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00