解锁弹框：Python 下的 Playwright 弹框处理完全指南
本文介绍了如何使用Python的Playwright库处理Web自动化测试中的弹框。弹框分为alert、confirm和prompt三种类型。在Playwright中，可通过`page.on('dialog')`事件监听器进行处理。对于警告框，定义`on_dialog`函数打印消息并接受弹框；确认框可使用`dialog.accept()`或`dialog.dismiss()`；提示框则使用`dialog.accept(text)`输入文本。Playwright的API简化了弹框处理，提升了自动化测试效率。
如何将训练好的Python模型给JavaScript使用？
本文介绍了如何将TensorFlow模型转换为Web格式以实现浏览器中的实际应用。首先，简述了已有一个能够检测扑克牌的TensorFlow模型，目标是将其部署到Web上。接着，讲解了TensorFlow.js Converter的作用，它能将Python API创建的GraphDef模型转化为TensorFlow.js可读取的json格式，用于浏览器中的推理计算。然后，详细说明了Converter的安装、用法及不同输入输出格式，并提供了转换命令示例。最后，文中提到了模型转换后的实践步骤，包括找到导出的模型、执行转换命令以及在浏览器端部署模型的流程。