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。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-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