axisname::nodetest[predicate]

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from bs4 import BeautifulSoup
from multiprocessing import Pool
from retry import retry
import itertools, time, pprint, os, re, traceback, sys, datetime
import pandas as pd, numpy as np, multiprocessing as mp

df_people = pd.read_excel('people.xlsx')

def find_persons(driver, name, birth_date):
    base_url = 'https://notariat.ru/ru-ru/help/probate-cases/'
    # Обновление страницы поиска людей
    driver.get(base_url)
    # Поиск поля ввода имени и отправка значения
    driver.find_element_by_xpath('//input[@name="name"]').send_keys(name)
    # Поиск выпадающего списка для указания дня рождения
    driver.find_element_by_xpath('//select[@data-placeholder="День"]/following::div/a').click()
   # Выбор дня рождения из выпадающего списка
    driver.find_element_by_xpath('//select[@data-placeholder="День"]/following::div//li[@data-option-array-index={}]'.format(birth_date.day)).click()
    # Поиск выпадающего списка для указания дня месяца
    driver.find_element_by_xpath('//select[@data-placeholder="Месяц"]/following::div/a').click()
   # Выбор месяца рождения из выпадающего списка
    driver.find_element_by_xpath('//select[@data-placeholder="Месяц"]/following::div//li[@data-option-array-index={}]'.format(birth_date.month)).click()
    # Ввод года рождения в виде строки
    driver.find_element_by_xpath('//input[@placeholder="Год"]').send_keys(str(birth_date.year))
    # Инициализация поиска
    driver.find_element_by_xpath('//*[contains(., "Искать дело")]').click()
    # Ожидание до 20 секунд до появления списка людей, данный список находится в контейнере с классом «probate-cases__result-list»
    WebDriverWait(driver, 20).until(EC.visibility_of_element_located((By.CLASS_NAME, "probate-cases__result-list")))
    time.sleep(2)
    # Ищем общее количество страниц с результатами
    max_pages = 1
    pages_counters = driver.find_elements_by_xpath('//a[@class="pagination__item-content"]')
    if pages_counters:
        max_pages = int(pages_counters[-1].text)
    data = []
    def parse_page_data():
        # Извлекаем ссылки на все строки с данными по людям внутри нумерованного списка
        lines = driver.find_elements_by_xpath('//ol[@class="probate-cases__result-list"]/li')
        for line in lines:
            name = ' '.join(map(lambda el: el[0].upper() + el[1:].lower(), line.find_element_by_xpath('.//h4').text.split()))
            death_date = datetime.datetime.strptime(line.find_element_by_xpath('.//p').text.split(':')[-1].strip(), '%d.%m.%Y')
            data.append((name, birth_date, death_date))
    # Если всего одна страница с результатами
    if max_pages == 1:
        parse_page_data() # то парсим то что есть и на этом заканчиваем
    else:
        for page_num in range(1, max_pages + 1):
            # Иначе проходим по каждом странице с данными, кликая на кнопку со следующим номером страницы
            driver.find_element_by_xpath('//li[./a[@class="pagination__item-content" and text()="{}"]]'.format(page_num)).click()
            time.sleep(0.2)
            # и извлекаем данные с конкретной страницы
            parse_page_data()
    return data

def parse_persons(persons_data_chunk, pool_num):
    # Инициализируем браузер Chrome в режиме headless со стандартным разрешением (При меньшем разрешении расположение или классы DOM элементов на сайте notariat.ru может меняться)
    chrome_options = Options()
    chrome_options.add_argument("--headless")
    chrome_options.add_argument("--window-size=1920,1080")
    driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options)
    driver.set_page_load_timeout(20)
    data = []
    print(pool_num, '')
    # Производим поиск данных по каждому человеку из выделенной группы
    for ind, (person_name, person_date) in enumerate(persons_data_chunk, start=1):
        print('pool:', pool_num, ', person: ', ind, '/', len(persons_data_chunk))
        try:
            data.extend(find_persons(driver, person_name, person_date))
        except Exception as e:
            print(pool_num, 'failed to load', person_name, person_date, "error:", e)
            traceback.print_exception(*sys.exc_info())
    print(pool_num, 'done')
    return data
def parse(people_data, parts=5):
    p = mp.Pool(parts)
    # Производим разбивку списка людей на обработку на несколько меньших списков для осуществления параллелизации сбора данных
    people_in_chanks = np.array_split(people_data, parts if parts < len(people_data) else 1) or []
    all_data = p.starmap(parse_persons, zip(people_in_chanks, range(parts)))
    out = []
    for el in all_data:
        out.extend(el)
    return out
parsed_data = parse(people_data)

df = pd.DataFrame({
    'ФИО': list(map(lambda el: el[0], parsed_data)),
    "Дата рождения": list(map(lambda el: el[1], parsed_data)),
    'Дата смерти': list(map(lambda el: el[2], parsed_data))
})
df.to_excel('results.xlsx', index=False)