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ipt函数python ipt函数指令( 二 )

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在RF中写法：xpath=//a[contains(text(),'点我')]
小技巧：
在Chrome-F12-Console中根据Xpath寻找元素：使用$x("")，引号中填写xpath路径 ， 如$x("/html/body/p[1]/p[1]/p[3]/p/p/form/span[1]/input")
css：
id：以百度搜索输入框为例
在RF中写法：css=#kw
class：以百度搜索输入框为例
在RF中写法：css=.s_ipt
css根据属性定位：
[id='kw'] 表示查找id值为'kw'的元素
[name^='w'] 表示查找name值为'k'开头的元素
[class$='ipt'] 表示查找class值为'ipt'结尾的元素
[autocomplete*='f'] 表示查找autocomplete值中包含'f'的元素
[id='kw'] [name^='w'] 表示查找id值为'kw'并且name值为'k'开头的元素
在RF中写法：css=[id='kw'] [name^='w']、css=[class$='ipt']、
css=[maxlength='255']、css=[autocomplete='off']
ps：id和class也是属性，只是在css中针对id和class多了一种简单的写法，如上面的
css=#kw、css=.s_ipt
css根据标签定位：
input
表示查找当前页面所有input标签
在RF中写法：css=input
a,input
表示查找当前页面所有a标签和input标签
在RF中写法：css=a,input
span input
表示查找span标签下的所有input标签，哪怕是span下下级的input
在RF中写法：css=span input
spaninput
表示查找父元素为span标签的所有input标签，注意和span input的区别
在RF中写法：css=spaninput
span+input
表示查找紧挨在span元素后的第一个input元素
在RF中写法：css=span+input
span~input
表示查找紧挨在span元素后的所有input元素
在RF中写法：css=span~input
ps：其实大家都知道，因为页面上只依靠标签定位的话重复的可能性太大了 ， 所有我们可以采用 标签 + 属性 的方式来进行定位
例如 spaninput[id='kw'][name^='w'] 意思是查找所有父标签为span的input标签，并且该标签中有属性id的值为kw且属性name的值为w开头
在RF中写法：css=spaninput[id='kw'][name^='w']
小技巧：
在Chrome-F12-Console中根据css寻找单个元素：
使用$("") ， 引号中填写css选择器，如$("spaninput[id='kw'][name^='w']")
在Chrome-F12-Console中根据css寻找多个元素：
使用$("")，引号中填写css选择器 ， 如$("spaninput[id='kw'][name^='w']")
用python自己写的代码，但是就是不完美，进入有星号的循环输入什么数字，就出不来了 。是什么问题呀，大神整体逻辑
重试次数 = 0
while 重试次数3:
ipt = input("xxxx")
if "*" in ipt:
....
continue
if 密码正确
....
break
else:
重试次数+=1
if 循环次数 = 3:
登录失败
python list 题目1
ipt = input("")
print(sum(map(lambda c: int(c) if c.isnumeric() else {'J': 11, 'Q': 12, 'K': 13, 'A': 1}[c.upper()], ipt.split())))
2
ipt = input("")
print(*sorted(ipt.split(), key=lambda x: int(x), reverse=True)[: 3], sep=", ")
3
ipt = input("")
t = [int(c) for c in ipt.split()]
print(sum(t) - min(t) - max(t))
4
ipt = input("")
t = {ipt.split().count(c): c for c in ipt.split()}
print("{} {}".format(t[max(t)], max(t)))
用python 语言 从键盘输入两点坐标（x1,y1）并计算距离欧式距离python实现代码：
import numpy as np
x=np.random.random(10)
y=np.random.random(10)
#方法一：根据公式求解
d1=np.sqrt(np.sum(np.square(x-y)))
#方法二：根据scipy库求解
from scipy.spatial.distance import pdist
X=np.vstack([x,y])
d2=pdist(X)
曼哈顿距离python实现：
import numpy as np
x=np.random.random(10)
y=np.random.random(10)
#方法一：根据公式求解

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