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    初识Pandas

    江湖上流传着这么一句话——分析不识潘大师(PANDAS),纵是老手也枉然。 Pandas是基于Numpy的专业数据分析工具,可以灵活高效的处理各种数据集,也是我们后期分析案例的神器。它提供了两种类型的数据结构,分别是DataFrame和Series,我们可以简单粗暴的把DataFrame理解为Excel里面的一张表,而Series就是表中的某一列,后面学习和用到的所有Pandas骚操作,都是基于这些表和列进行的操作(关于Pandas和Excel的形象关系,这里推荐我的好朋友张俊红写的《对比EXCEL,轻松学习Python数据分析》)。 这里有一点需要强调,Pandas和Excel、SQL相比,只是调用和处理数据的方式变了,核心都是对源数据进行一系列的处理,在正式处理之前,更重要的是谋定而后动,明确分析的意义,理清分析思路之后再处理和分析数据,往往事半功倍。

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    《最新出炉》系列初窥篇-Python+Playwright自动化测试-30-处理日历时间控件-下篇

    理想很丰满现实很骨感,在应用playwright实现web自动化时,经常会遇到处理日期控件点击问题,手工很简单,可以一个个点击日期控件选择需要的日期,但自动化执行过程中,完全复制手工这样的操作就有点难了或者是有些复杂啰嗦而且麻烦不过相对于selenium来说,playwright已经很好了。宏哥上一篇已经讲解了如何处理日历时间控件,但是有些网站不知道出于什么原因,对于第一种方法可能会遇到输入框是readonly的情况,禁止输入文本。那么第一种方法就不适用了,但是只要我们换个思路然后稍微的变通地处理一下,就又可以使用了。

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    《最新出炉》系列初窥篇-Python+Playwright自动化测试-30-处理日历时间控件-下篇

    理想很丰满现实很骨感,在应用playwright实现web自动化时,经常会遇到处理日期控件点击问题,手工很简单,可以一个个点击日期控件选择需要的日期,但自动化执行过程中,完全复制手工这样的操作就有点难了或者是有些复杂啰嗦而且麻烦不过相对于selenium来说,playwright已经很好了。宏哥上一篇已经讲解了如何处理日历时间控件,但是有些网站不知道出于什么原因,对于第一种方法可能会遇到输入框是readonly的情况,禁止输入文本。那么第一种方法就不适用了,但是只要我们换个思路然后稍微的变通地处理一下,就又可以使用了。

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