Improved Error Logging when Working with the Selenium Module in Python

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The article discusses the method of logging (saving) errors resulting from the operation of the selenium module, in case of an unexpected or, conversely, an assumed error, save all data about it for future solutions to this error.

Purpose: development of a method for saving unexpected and expected errors that occur during the operation of the selenium module.

Method or methodology of work: the article is developing a module capable of saving the error text, where in the code it occurred, its time and the image of the browser page at the time of the error.

Result: the selenium error planning module has been developed.

Palavras-chave

Sobre autores

Roman Krapivin

Kazan National Research Technical University named after A.N. Tupolev-KAI

Autor responsável pela correspondência
Email: Jerichotyrant1@yandex.ru

Student

 

Rússia, 1, Akademika Koroleva Str., Naberezhnye Chelny, 423814, Russian Federation

Marat Khamidullin

Kazan National Research Technical University named after A.N. Tupolev-KAI

Email: nayka_prom@mail.ru
ORCID ID: 0000-0002-3326-0955

PhD in Economics

 

Rússia, 1, Akademika Koroleva Str., Naberezhnye Chelny, 423814, Russian Federation

Bibliografia

  1. Loginova E.V. Necessity of studying information flows of an enterprise / E.V. Loginova, T.A. Sarieva // Problems of Modern Science and Education, 2017. - № 2. - pp. 45-48.
  2. Methods and models of research of complex systems and big data processing: Monograph / I.Y. Paramonov, V.A. Smagin, N.E. Kosykh, A.D. Khomonenko; edited by V. A. Smagin and A. D. Khomonenko. - St. Petersburg: Lan’, 2020. - 236 p.
  3. Bengforth, B. Applied textual data analysis in Python. Machine learning and creating natural language processing applications / B. Bengforth. - St. Petersburg: Peter, 2019. - 368 p.
  4. Ponomareva L.A., Chiskidov S.V., Ronzhina I.A., Golosov P.E. Designing computer learning systems: Monograph. Ministry of Education and Science of the Russian Federation, Russian Academy of National Economy and Public Administration, Moscow State Pedagogical University. Tambov: Consulting company Yukom, 2018. 120 p.
  5. Prokofieva E.N. Assessment of the quality of information flow management in organizations / E.N. Prokof’eva, A.V. Vostrikova // Vestnik RMAT, 2017. - 330 p.
  6. Prohorenok N.A. Python 3 and PyQt. Development of applications. - St. Petersburg: BHV-Peterburg, 2012. - 704 p.
  7. Samoylova I. A. Technologies of big data processing / Young scientist. - 2017. - № 49 (183). - pp. 26-28.
  8. Models and methods of research of information systems: monograph / A.D. Khomonenko, A.G. Basyrov, V.P. Bubnov [et al]. - Saint Petersburg: Lan’, 2019. - 204 p.
  9. Kanaev K.A., Faleeva E.V., Ponomarchuk Y.V. Comparative analysis of data exchange formats used in applications with client-server architecture // Fundamental Research. - 2015. - № 2-25. - pp. 5569-5572.
  10. Zlatopolsky D.M. Fundamentals of programming in the Python language. - Moscow: DMK Press, 2017. - 284 p.
  11. Vinogradova E. Yu. Intelligent information technology - theory and methodology of building information systems: monograph / Ministry of Education and Science of the Russian Federation, Ural State. Economics University. - Ekaterinburg: Publishing house of the Ural State University of Economics, 2011. - 263 p.
  12. Belkova A.L. Mastering the work with relational databases in MS Excel 2013 / A.L. Belkova, S.N. Leora // Theory and practice of education in the modern world: proceedings of the VI International. scientific. conf. - St. Petersburg: Zanevskaya Square, 2014. - pp. 349-356.
  13. Worsley, J. PostgreSQL. For professionals / J. Worsley, J. Drake. - M.: SPb: Peter, 2002. - 496 p.
  14. Hans-Jürgen Schönig Mastering PostgreSQL 13 - Fourth Edition: Build, administer, and maintain database applications efficiently with PostgreSQL 13. - Packt Publishing, – 2020. - 476 p.
  15. Baji Shaik, Avinash Vallarapu Beginning PostgreSQL on the Cloud: Simplifying Database as a Service on Cloud Platforms. – Apress, - 2018. - 381 p.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Declaração de direitos autorais © Krapivin R.R., Khamidullin M.R., 2023

Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição–NãoComercial–SemDerivações 4.0 Internacional.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».