self.locator(loc).set_text(text) self.locator(loc).set_text(text) 这两个代码表达的意思一样吗

时间: 2024-04-13 10:26:03 浏览: 97
这两个代码行的表达意思是相同的,它们都是用来设置文本输入框的文本内容。 假设 `self.locator` 是一个方法或属性,用于定位文本输入框。`loc` 是一个参数,表示定位器的值。`text` 是要设置的文本内容。 通过调用 `self.locator(loc).set_text(text)`,可以定位到对应的文本输入框,并将 `text` 设置为其文本内容。 需要注意的是,这里的 `self.locator` 可能是在某个自定义类中定义的方法,它可能包含了一些额外的逻辑或封装。因此,具体的实现和功能还需要查看代码的其他部分来确定。
相关问题

locator = tuple(Add_regular_quotation.LOC_Property_address_下拉框选择.value) self.click_by_js(locator) 报错:ttributeError: 'tuple' object has no attribute 'value' 如何修改

根据你提供的代码,你定义了一个名为locator的元组对象,并使用它来进行元素的定位和点击操作。但是,根据错误信息来看,似乎locator元组对象并没有名为"value"的属性,因此程序抛出了AttributeError异常。 你可以尝试修改代码,将元组对象的定义和使用分开来,例如: ```python locator_value = Add_regular_quotation.LOC_Property_address_下拉框选择.value locator = tuple(locator_value) self.click_by_js(locator) ``` 这样,你先将定位器的值单独取出来,然后再将其转换成元组对象,最后使用该元组对象来进行元素的定位和点击操作。这样修改后,应该可以解决上述报错问题。

self.click_by_js(Add_regular_quotation.LOC_Property_address_下拉框选择) 报错:> return driver.find_element(*by) E TypeError: find_element() argument after * must be an iterable, not Add_regular_quotation如何修改

根据错误信息,你传递给 `find_element()` 函数的参数不是一个可迭代对象。可能是因为你在传递参数时,使用了类似 `Add_regular_quotation.LOC_Property_address_下拉框选择` 这样的对象,而它不是一个有效的定位器。 我建议你检查一下 `Add_regular_quotation.LOC_Property_address_下拉框选择` 这个对象的定义,看看它是否正确。如果是一个枚举类型的对象,你可以尝试将其转换为元组类型再传递给 `find_element()` 函数。例如: ``` locator = tuple(Add_regular_quotation.LOC_Property_address_下拉框选择.value) driver.find_element(*locator) ``` 这里使用了 `value` 属性获取枚举类型对象的值,然后将其转换为元组类型,最后使用 `*` 操作符将元组中的元素作为参数传递给 `find_element()` 函数。 希望这个解决方案可以帮助你解决问题。如果还有其他问题,请随时提出。
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以下代码怎么修改才可以将每个星期一的前十位的收视频道的观看时长比较,并将横向的3-4个周一进行比较。ind=[re.search('星期六|星期日',str(i)) !=None for i in media3['星期']] freeday=media3.loc[ind,:] workday=media3.loc[[ind[i]==False for i in range(len(ind))],:] m1=pd.DataFrame(freeday['wat_time'].groupby([freeday['phone_no']]).sum()) m1=m1.sort_values(['wat_time']) m1=m1.reset_index() m1['wat_time']=m1['wat_time']/3600 m2=pd.DataFrame(workday['wat_time'].groupby([workday['phone_no']]).sum()) m2=m1.sort_values(['wat_time']) m2=m1.reset_index() m2['wat_time']=m1['wat_time']/3600 w=sum(m2['wat_time'])/5 f=sum(m2['wat_time'])/2 plt.figure(figsize=(8,8)) plt.subplot(211) colors='lightgreen','lightcoral' plt.pie([w,f],labels=['工作日','周末'],colors=colors,shadow=True, autopct='%1.1f%%',pctdistance=1.23) plt.title('周末与工作日观看时长占比') plt.subplot(223) ax1=sns.barplot(x=m1.index,y=m1.iloc[:,1]) #设置坐标刻度 ax1.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(250)) ax1.xaxis.set_major_formatter(ticker.ScalarFormatter()) plt.xlabel('观看用户(排序后)') plt.ylabel('观看时长(小时)') plt.title('周末用户观看总时长') plt.subplot(224) ax2=sns.barplot(x=m2.index,y=m2.iloc[:,1]) #设置坐标刻度 ax2.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(250)) ax2.xaxis.set_major_formatter(ticker.ScalarFormatter()) plt.xlabel('观看用户(排序后)') plt.ylabel('观看时长(小时)') plt.title('工作日用户观看总时长') plt.show()

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