page.get_by_placeholder("请输入验证码").fill("fq33")用selenium怎么表达

您可以使用如下代码通过Selenium表达：

input_field = driver.find_element_by_xpath("//input[@placeholder='请输入验证码']")
input_field.send_keys("fq33")

其中，`driver`是您Selenium的WebDriver对象，`input_field`是验证码输入框的WebElement对象，使用`find_element_by_xpath()`方法可以根据页面元素进行XPath定位，然后使用`send_keys()`方法向输入框输入文字。

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请优化下面代码：from playwright.sync_api import sync_playwright import time def login(): with sync_playwright() as playwright: browser = playwright.chromium.launch(headless=False) context = browser.new_context() page = context.new_page() time.sleep(3) page.goto("https://www.csdn.net/") time.sleep(3) page.get_by_text("登录", exact=True).click() time.sleep(3) page.frame_locator('iframe[name="passport_iframe"]').get_by_text("密码登录").click() time.sleep(3) page.frame_locator('iframe[name="passport_iframe"]').get_by_placeholder("手机号/邮箱/用户名").click() time.sleep(3) page.frame_locator('iframe[name="passport_iframe"]').get_by_placeholder("手机号/邮箱/用户名").fill("18523861111")

可以使用Playwright提供的wait_for_selector方法来替换多个time.sleep方法，可以提高代码的可读性和稳定性。同时，可以将重复的代码抽象成变量或函数，以便于重复使用和维护。改写后的代码如下：

from playwright.sync_api import sync_playwright

def login():
    with sync_playwright() as playwright:
        browser = playwright.chromium.launch(headless=False)
        context = browser.new_context()
        page = context.new_page()

        page.goto("https://www.csdn.net/")

        login_button_selector = 'text="登录"'
        password_login_selector = 'text="密码登录"'
        account_input_selector = 'placeholder="手机号/邮箱/用户名"'

        page.wait_for_selector(login_button_selector).click()
        page.wait_for_selector(password_login_selector).click()

        account_input = page.wait_for_selector(account_input_selector)
        account_input.click()
        account_input.fill("18523861111")

这里使用了三个变量来存储选择器，使用wait_for_selector方法替换了time.sleep方法，提高了代码的可读性和稳定性。

self.phase_train_placeholder = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("phase_train:0")

这行代码是用来获取 TensorFlow 默认计算图中名为 "phase_train:0" 的 tensor 对象。这个 tensor 对象通常用于在训练过程中控制 batch normalization 层是否使用 batch 统计信息。在训练时，我们需要计算 batch 统计信息；而在测试时，我们使用整个训练集的统计信息。因此，我们可以通过设置 phase_train_placeholder 的值来控制 batch normalization 层的行为。如果 phase_train_placeholder 的值为 True，则 batch normalization 层将使用 batch 统计信息；否则，它将使用整个训练集的统计信息。