안녕하세요 네이버 메일 자동화 코드를 실행하면 메일 쓰기 버튼을 계속 찾지 못하고 있어 어떻게 수정하면 될지 문의드립니다. 메일함 이동까지는 정상적으로 되고 있으나 메일 쓰기 버튼만 찾지 못하고 있습니다. 코드는 다음과 같습니다. from selenium.webdriver import ChromeOptions from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.service import Service as ChromeService from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager from selenium.webdriver.common.by import By import time import pyperclip import pyautogui from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC options = ChromeOptions() options.add_experimental_option("detach", True) driver = webdriver.Chrome(service=ChromeService(ChromeDriverManager().install()), options=options) driver.get('https://nid.naver.com/nidlogin.login?mode=form&url=https://www.naver.com/') driver.maximize_window() # 화면 최대화 # 아이디 입력창 id = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, '#id') id.click() pyperclip.copy('eooe5173') pyautogui.hotkey('ctrl', 'v') time.sleep(2) # 비밀번호 입력창 passward = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, '#pw') passward.click() pyperclip.copy('ssw471395~') pyautogui.hotkey('ctrl', 'v') time.sleep(2) # 로그인 버튼 driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, '#log\.login').click() time.sleep(5) # 메일함으로 이동 mailbox = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR,'#shortcutArea > ul > li:nth-child(1) > a').click() time.sleep(5) # 내게 쓰기 버튼 writeme_button =driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, '#root > div > nav > div > div.lnb_header > div.lnb_task > a.item.button_write').click() # 메일 제목 입력창 및 입력 mailname = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, '#subject_title').click() pyperclip.copy('안녕하세요') pyautogui.hotkey('ctrl', 'v') time.sleep(5) # 메일 내용 입력창 및 입력 mailinfo = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, '#body > div > div.workseditor-content').click() pyperclip.copy('네이버 메일 자동화입니다.') pyautogui.hotkey('ctrl', 'v') time.sleep(5) # 메일 저장 mailsave = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, '#content > div.mail_toolbar.type_write > div:nth-child(1) > div > button.button_write_task').click() time.sleep(5) 에러는 동일하게 다음과 같이 노출되고 있습니다. selenium.common.exceptions.NoSuchElementException: Message: no such element: Unable to locate element: {"method":"css selector","selector":"#root > div > nav > div > div.lnb_header > div.lnb_task > a.item.button_write"} (Session info: chrome=123.0.6312.123) Stacktrace: GetHandleVerifier [0x00D14CA3+225091] (No symbol) [0x00C44DF1] (No symbol) [0x00AE9A7A] (No symbol) [0x00B2175B] (No symbol) [0x00B2188B] (No symbol) [0x00B57882] (No symbol) [0x00B3F5A4] (No symbol) [0x00B55CB0] (No symbol) [0x00B3F2F6] (No symbol) [0x00B179B9] (No symbol) [0x00B1879D] sqlite3_dbdata_init [0x01189A43+4064547] sqlite3_dbdata_init [0x0119104A+4094762] sqlite3_dbdata_init [0x0118B948+4072488] sqlite3_dbdata_init [0x00E8C9A9+930953] (No symbol) [0x00C507C4] (No symbol) [0x00C4ACE8] (No symbol) [0x00C4AE11] (No symbol) [0x00C3CA80] BaseThreadInitThunk [0x764EFCC9+25] RtlGetAppContainerNamedObjectPath [0x77DE7C5E+286] RtlGetAppContainerNamedObjectPath [0x77DE7C2E+238]
안녕하세요. # CrewAI 라이브러리에서 필요한 클래스 가져오기를 실행하면, from crewai import Agent, Task, Crew, Process 이 부분에서 'ModuleNotFoundError' 에러가 발생합니다. pyproject.toml 파일 수정 후 패키지 설치도 했고, 커널 설정도 커널 설정도 했는데 왜 이런걸까요? 현재 맥북에서 해당 프로젝트를 진행중에 있고, 이전까지는 별다른 문제 없이 진행했는데 이번엔 이유를 알 수 없는 문제가 생겨서 이렇게 질문 드립니다. 감사합니다.
그룹화 강의에서 df.groupby('학교').mean() 이 문을 실행했을때 TypeError가 나타나는데 강사님께서는 결과값이 잘 나옵니다. 어떤 차이인지 그리고 어떤 부분이 틀린건지 알고싶습니다. 자료형 문제인거 같은데 정확히 모르겠어서 문의드립니다. <데이터> <오류 내용>
runserver을 하기 위해서 manage.py 를 사용하는데 만약에 mysite를 이용하기 위해서는 mysite에 있는 manage.py 를 이용해야하고 dealershop을 이용하기 위해서는 거기있는걸 이용해야하는건가요?? 처음에 mysite의 manage.py 를 이용해서 하다가 inventory로 안넘어가길래 무슨 문제가 있나 했어요ㅠㅠ
32 32 에서는 보다 작은 이미지들이 검출되고 4 * 4에는 보다 큰 이미지들이 검출된다고 말씀하셨는데. FC layer은 사이즈 마다 실행되는건가요? 예를들어 32 32에서는 사람이 검색되고 4 4에서는 자동차가 검출되었다고 했을 때 32 32에서도 FClayer가 수행이되고 4 4에서도 FClayer가 수행되서 결과로는 자동차 & 사람 모두가 검출되는 원리 인건가요?
프로그래밍 시작하기 : 도전! 45가지 파이썬 기초 문법 실습 (Inflearn Original)
in_str = "../source/22-1.txt" with open(in_str, 'r') as file: txt = file.read() txt = txt.replace(","," ") txt_list = txt.split() print(txt_list) print(len(txt_list)) 영상속에서는 split()을 기본값으로 설정을 안하고 split(" ") 으로 해서 which\npermits 을 한단어로 인식해 정답이 72로 나오는데 기본값으로 하면 73으로 나옵니다 저거는 왜 인식이 안되서 72가 정답이되는거죠? 정규표현식으로 했을때도 저 단어만 인식을 못하고있습니다
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기
안녕하세요 rag를 공부하고 실제로 테스트를 하기위해서 open ai를 사용하여 서비스 이름과 서비스 담당자 관련한 정보가 존재하는 csv 데이터를 아래처럼 임베딩 한 뒤 index_name = "manager" # CSV 파일 로딩 loader = CSVLoader(file_path="manager.csv", encoding="utf-8") docs = loader.load() # text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=100, chunk_overlap=0) # docs = text_splitter.split_documents(documents) embedding_model= OpenAIEmbeddings(openai_api_key=OPENAI_KEY) vectorstore = ElasticsearchStore( embedding=embedding_model, index_name=index_name, es_url=es_url ) vectorstore.add_documents(docs) 데이터는 아래 형태로 embedding 하여 text에 들어가 있습니다. 이름: (서비스 이름) 메인 담당자: 개발 담당자: 정(XXX) 부(XXX, XXX, XXX, XXX) SE 담당자: 정(YYY3) 부(ZZZ) DBA 담당자: 아래처럼 프롬프트를 작성하고 rag를 사용하여 relevant_document를 통하여 확인하면, 실제로 text에 들어가있는 데이터를 안가져오고 엉뚱한 데이터를 가져오거나 실제로 관련 담당자가 text에 포함되는 데이터가 여러개가 실제로 존재하더라도 한 개만 가져오고 나머지는 엉뚱한 document만 가져오는 경우가 많은 것 같습니다. rag_prompt = """ You are an expert AI on a question and answer task. Use the "Following Context" when answering the question. If you don't know the answer, reply to the "Following Text" in the header and answer to the best of your knowledge, or if you do know the answer, answer without the "Following Text". If a question is asked in Korean, translate it to English and always answer in Korean. Following Text: "주어진 정보에서 답변을 찾지는 못했지만, 제가 아는 선에서 답을 말씀드려볼게요! **틀릴 수도 있으니 교차검증은 필수입니다!**" Following Context: {context} Question: {question} Helpful Answer:""" prompt = ChatPromptTemplate(input_variables=['context', 'question'], messages=[HumanMessagePromptTemplate(prompt=PromptTemplate( input_variables=['context', 'question'], template= rag_prompt)) ]) # LLM from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.chat_models import ChatOpenAI llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo-0125", temperature=0, openai_api_key=OPENAI_KEY) retriever = vectorstore.as_retriever( search_type="similarity", return_source_documents=True ) resp = retriever.get_relevant_documents("XXX가 담당하는 서비스 알려줘") print(resp) 혹시나 엉뚱한 document를 안가져오고 해당되는 값이 포함되는 document만 가지고 올 수 있도록 할 수 있는지 여쭤봅니다! 정리하자면 1:n으로 연관되어있는 내용에서 1에 대한 정보를 물어보면 내용을 잘가져오는 것 같은데 n에 대한 질문을 하면 정보를 전혀 못가져 오는 것 같은데 이를 해결하는 방법론이 있을지 여쭤봅니다!