Вот пример, который позаботится о прокрутке, пока все динамические строки не будут загружены, а затем очистит страницу. Обязательно добавьте import time
driver.get("https://anilist.co/user/Agusmaris/animelist/Completed")
time.sleep(3)
footer =driver.find_element_by_css_selector("div.footer")
preY =0
while footer.rect['y']!=preY:
preY = footer.rect['y']
footer.location_once_scrolled_into_view
time.sleep(1)
print(str(driver.page_source))
Смотрите здесь. Я думаю, какой лучшие ответы Вы:
Так же, как CouchDB является не всегда правильным инструментом для задания, RDBMS является также не всегда правильным ответом.
CouchDB является ориентированной на документ базой данных.
Википедия:
В противоположность Реляционным базам данных основанные на документе базы данных не хранят данные в таблицах с измеренными полями универсальной формы для каждой записи. Вместо этого каждая запись хранится как документ, который имеет определенные характеристики. Любое количество полей любой длины может быть добавлено к документу. Поля могут также содержать несколько частей данных.
Преимущества:
CouchDB занимает много места на диске, потому что он не обновляет документы - он создает новую ревизию каждый раз, когда вы обновляете, поэтому часть, не тратя впустую, потому что у вас нет пустых полей перевешивается исправлениями.
Трудно объяснить все различия в строгоме преимущество / недостаточной формы.
Я бы предложил играть с CouchDB немного себя. Первое, что вы заметите, так это то, что кривая обучения во время исходного использования полностью перевернута из RDBMS.
С RDBMS вы проводите много в переднем времени, моделируя данные о ваших реальных мировых данных, чтобы получить его в базу данных. После того, как вы имели дело с моделированием, вы можете сделать все виды запросов.
С CouchDB вы просто получите все свои данные в JSON и хранимся в БД, буквально, минут. Вам не нужно делать никакой нормализации или что-то в этом роде, и транспортировка http, поэтому у вас есть много вариантов клиента.
Затем вы заметите большую кривую обучения при написании функций карты и изучения того, как работает ключевое сопоставление и запросы против просмотров, которые вы пишете. Как только вы узнаете их, вы начнете видеть, как представления позволяют вам нормализовать индексы, оставляя данные не нормализованные и «натуральные».