1. py160平地机技术参数
在如何使用Python脚本转换数据和命令行中，我们将深入探讨如何使用Python脚本和命令行来转换数据。
但是首先，值得提出一个您可能正在思考的问题：“ Python如何适合命令行，为什么当我知道我可以使用IPython笔记本完成所有数据科学工作时，为什么还要使用命令行与Python进行交互?还是Jupyter实验室?”
笔记本非常适合快速进行数据可视化和探索，但是Python脚本是将我们学到的东西投入生产的一种方式。假设您想建立一个网站，以帮助人们发布具有理想标题和提交时间的Hacker News帖子。为此，您需要脚本。
本教程假定您具有函数的基本知识，并且有一点命令行经验也不会受到损害。如果您以前从未使用过Python，请随时查看我们涵盖Python函数基础的任务，或者更深入地研究我们的一些数据科学课程。最近，我们发布了两个新的交互式命令行课程：“ 命令行元素”和“命令行中的文本处理”，因此如果您想更深入地研究命令行，我们也建议您
也就是说，不必过分担心先决条件!我们将解释我们正在做的所有事情，所以让我们开始吧!
熟悉数据
Hacker News是一个站点，用户可以在该站点上通过Internet(通常是有关技术和创业公司)提交文章，而其他人可以“赞扬”这些文章，表示他们喜欢它们。提交的投票越多，在社区中就越受欢迎。热门文章进入Hacker News的“首页”，在其他网站上它们更有可能被他人看到。
我们将使用的数据集是由Arnaud Drizard使用Hacker News API编译的，可以在此处找到。我们从数据中随机抽取了10000行，并删除了所有多余的列。我们的数据集只有四列：
submission_time -故事提交时。
upvotes -提交的投票数。
url —提交的基本域。
headline—提交的标题。用户可以对其进行编辑，而不必与原始文章的标题相匹配。
我们将编写脚本来回答三个关键问题：
哪些新闻最常出现在头条新闻中?
哪些域名最常提交给Hacker News?
大多数文章什么时候提交?
切记：在编程时，有多种方法可以处理任务。在本教程中，我们将逐步解决这些问题，但是肯定还有其他方法同样有效，因此请随时尝试并尝试提出自己的方法!
使用命令行和Python脚本读取数据
要加注星标，让我们Transforming_Data_with_Python在桌面上创建一个文件夹。要使用命令行创建文件夹，可以使用mkdir命令，后跟文件夹名称。例如，如果要创建一个名为的文件夹test，则可以导航到Desktop目录，然后键入mkdir test。
我们将稍后讨论为什么创建文件夹，但是现在，让我们使用cd命令导航到创建的文件夹。该cd命令允许我们使用命令行更改目录。
尽管有多种使用命令行创建文件的方法，但我们可以利用一种称为管道传输和重定向输出的技术来一次完成两件事：将输出从stdout(命令行生成的标准输出)重定向到文件中并创建一个新文件!换句话说，我们可以让它创建一个新文件并使它的输出成为该文件的内容，而不是让命令行仅打印其输出。
要做到这一点，我们可以使用>和>>，这取决于我们想用文件来完成。如果文件不存在，两者都会创建一个文件;但是，>将使用重定向的输出覆盖文件中已有的文本，同时>>将任何重定向的输出附加到文件中。
我们希望将数据读入该文件并创建一个描述性的文件名和函数名称，因此我们将创建一个名为的函数，load_data()并将其保存在名为的文件中read.py。让我们使用读取数据的命令行创建函数。为此，我们将使用该printf函数。(我们将使用printf它，因为它允许我们打印换行符和制表符，我们将使用它们来使脚本对自己和其他人更具可读性)。
为此，我们可以在命令行中输入以下内容
printf "import pandas as pd\n\ndef load_data():\n\thn_stories = pd.read_csv('hn_stories.csv')\n\thn_stories.colummns = ['submission_time', 'upvotes', 'url', 'headline']\n\treturn(hn_stores)\n" > read.py
检查上面的代码，有很多事情要做。让我们将其分解。在函数中，我们是：
a.请记住，我们要使脚本可读，我们正在使用printf命令通过命令行生成一些输出，以在生成输出时保留格式。
b.进口大熊猫。
c.将数据集(hn_stories.csv)读入pandas数据框。
d.使用df.columns列名添加到我们的数据帧。
e.创建一个名为的函数load_data()，其中包含用于读取和处理数据集的代码。
f.利用换行符(\n)和制表符(\t)保留格式，因此Python可以读取脚本。
g.将输出重定向printf到read.py使用>运算符调用的文件。由于read.py尚不存在，因此已创建文件。
运行上面的代码后，我们可以cat read.py在命令行中键入并执行命令以检查的内容read.py。如果一切正常运行，我们的read.py文件将如下所示：
创造 __init__.py
在该项目的其余部分，我们将创建更多脚本来回答我们的问题并使用该load_data()函数。尽管我们可以将该函数粘贴到使用该函数的每个文件中，但是如果我们正在处理的项目很大，则可能会变得非常麻烦。
为了解决这个问题，我们可以创建一个名为的文件__init__.py。本质上，__init__.py允许文件夹将其目录文件视为包。最简单的形式__init__.py可以是一个空文件。它只需要存在就可以将目录文件视为包。您可以在Python文档中找到有关包和模块的更多信息。
因为load_data()是中的函数read.py，所以我们可以使用导入包的相同方法来导入该函数：from read import load_data()。
还记得使用命令行创建文件的多种方法吗?我们可以使用另一个命令来创建文件__init__.py这次，我们将使用该touch命令来创建文件。touch是一个在您运行命令后立即为您创建一个空文件的命令：
探索标题中的单词
现在，我们已经创建了一个脚本来读取和处理数据以及创建的数据__init__.py，我们可以开始分析数据了!我们要探索的第一件事是标题中出现的独特词。为此，我们要执行以下操作：
1)count.py使用命令行创建一个名为的文件。
2)load_data从导入read.py，并调用函数以读取数据集。
3)将所有标题合并为一个长长的字符串。当您合并标题时，我们希望在每个标题之间留一个空格。在此步骤中，我们将使用Series.str.cat连接字符串。
4)将长字符串拆分成单词。
5)使用Counter类可以计算每个单词在字符串中出现的次数。
6)使用该.most_common()方法将100个最常用的单词存储到wordCount。
如果使用命令行创建此文件，则外观如下：
printf "from read import load_data\nfrom collections import Counter\n\nstories = load_data()\nheadlines = stories['headline'].str.cat(sep = ' ').lower()\nwordCount = Counter(headlines.split(' ')).most_common(100)\nprint(wordCount)\n" > count.py
运行上面的代码后，您可以cat count.py在命令行中键入并执行命令以检查的内容count.py。如果一切正常运行，您的count.py文件将如下所示：
现在，我们已经创建了Python脚本，我们可以从命令行运行脚本以获取一百个最常用单词的列表。要运行脚本，我们从命令行键入python count.py命令。
脚本运行后，您将看到以下打印结果：
[('the', 2045), ('to', 1641), ('a', 1276), ('of', 1170), ('for', 1140), ('in', 1036), ('and', 936), ('', 733), ('is', 620), ('on', 568), ('hn:', 537), ('with', 537), ('how', 526), ('-', 487), ('your', 480), ('you', 392), ('ask', 371), ('from', 310), ('new', 304), ('google', 303), ('why', 262), ('what', 258), ('an', 243), ('are', 223), ('by', 219), ('at', 213), ('show', 205), ('web', 192), ('it', 192), ('–', 184), ('do', 183), ('app', 178), ('i', 173), ('as', 161), ('not', 160), ('that', 160), ('data', 157), ('about', 154), ('be', 154), ('facebook', 150), ('startup', 147), ('my', 131), ('|', 127), ('using', 125), ('free', 125), ('online', 123), ('apple', 123), ('get', 122), ('can', 115), ('open', 114), ('will', 112), ('android', 110), ('this', 110), ('out', 109), ('we', 106), ('its', 102), ('now', 101), ('best', 101), ('up', 100), ('code', 98), ('have', 97), ('or', 96), ('one', 95), ('more', 93), ('first', 93), ('all', 93), ('software', 93), ('make', 92), ('iphone', 91), ('twitter', 91), ('should', 91), ('video', 90), ('social', 89), ('&', 88), ('internet', 88), ('us', 88), ('mobile', 88), ('use', 86), ('has', 84), ('just', 80), ('world', 79), ('design', 79), ('business', 79), ('5', 78), ('apps', 77), ('source', 77), ('cloud', 76), ('into', 76), ('api', 75), ('top', 74), ('tech', 73), ('javascript', 73), ('like', 72), ('programming', 72), ('windows', 72), ('when', 71), ('ios', 70), ('live', 69), ('future', 69), ('most', 68)]
在我们的网站上滚动浏览它们会有些尴尬，但是您可能会注意到最常见的词，例如等等。这些词被称为停用词the，to a for这些词对人类语音很有用，但对数据分析没有任何帮助。您可以在我们的spaCy教程中找到更多有关停用词的信息;如果要扩展此项目，则从我们的分析中删除停用词将是一个有趣的下一步。
即使包含了停用词，我们也可以发现一些趋势。除了停用词之外，这些词中的绝大多数都是与技术和创业相关的术语。考虑到HackerNews专注于科技创业公司，这并不奇怪，但是我们可以看到一些有趣的特定趋势。例如，谷歌是该数据集中最常提及的品牌。Facebook，Apple和Twitter等其他品牌也是讨论的热门话题。
探索域提交
现在我们已经探索了不同的标题并显示了前100个最常用的词，现在我们可以探索域提交了!为此，我们可以执行以下操作：
1)domains.py使用命令行创建一个名为的文件。
2)load_data从导入read.py，并调用函数以读取数据集。
3)使用value_counts()大熊猫中的方法来计算列中每个值的出现次数。
4)遍历该系列并打印索引值及其关联的总数。
这是命令行形式的外观：
printf "from read import load_data\n\nstories = load_data()\ndomains = stories['url'].value_counts()\nfor name, row in domains.items():\n\tprint('{0}: {1}'.format(name, row))\n" > domains.py
再一次，如果我们cat domains.py在命令行中输入来检查domains.py，我们应该看到：
探索提交时间
我们想知道大多数文章何时提交。一种简单的重组方法是查看文章的提交时间。为了弄清楚这一点，我们需要使用该submission_time列。
该submission_time列包含如下时间戳：2011-11-09T21:56:22Z。这些时间以UTC表示，UTC是大多数软件用于保持一致性的通用时区(想象一个数据库中填充的时间都具有不同的时区;要使用它会非常麻烦)。
要从时间戳获取小时，我们可以使用该dateutil库。中的parser模块dateutil包含parse函数，该函数可以带一个时间戳，如何使用Python脚本转换数据和命令行https://www.aaa-cg.com.cn/data/2304.html并返回一个datetime对象。这是文档的链接。解析时间戳后，hour结果日期对象的属性将告诉您文章提交的时间。
为此，我们可以执行以下操作：
1)times.py使用命令行创建一个名为的文件。
2)编写一个函数以从时间戳中提取小时。此函数应首先用于dateutil.parser.parse解析时间戳，然后从结果datetime对象中提取小时，然后使用来返回小时.hour。
3)使用pandas apply()方法创建提交时间列。
4)使用value_counts()大熊猫中的方法来计算每小时发生的次数。
5)打印结果。
我们在命令行中执行以下操作：
printf "from dateutil.parser import parse\nfrom read import load_data\n\n\ndef extract_hour(timestamp):\n\tdatetime = parse(timestamp)\n\thour = datetime.hour\n\treturn hour\n\nstories = load_data()\nstories['hour'] = stories['submission_time'].apply(extract_hour)\ntime = stories['hour'].value_counts()\nprint(time)" > times.py
这是它看起来像一个单独.py文件的样子(如上所述，您可以通过cat times.py从命令行运行以检查文件来进行确认)：
现在，我们已经创建了Python脚本，我们可以从命令行运行脚本，以获取特定时间内发布了多少篇文章的列表。为此，您可以从命令行键入python times.py命令。运行此脚本，您将看到以下结果：
您会注意到大多数提交内容是在下午发布的。但是请记住，这些时间是UTC时间。如果您有兴趣扩展此项目，请尝试在脚本中添加一个部分，以将UTC的输出转换为本地时区。
下一步
在如何使用Python脚本转换数据和命令行中，我们探索了数据并建立了一个短脚本目录，这些短脚本可相互配合以提供所需的答案。这是构建我们的数据分析项目的生产版本的第一步。
但是，当然，这仅仅是开始!在如何使用Python脚本转换数据和命令行中，我们没有使用过upvotes数据，因此这是扩展分析范围的一个不错的下一步：
a.标题长度最大才能获得最多投票?
b.提交时间最多的是什么?
c.投票总数随时间变化如何?
我们鼓励您结合自己的问题，并在继续探索此数据集时发挥创造力!
https://www.toutiao.com/i6831049808313057804/
2. ty160推土机参数
移山TY160G产品介绍
移山TY160G履带推土机，整机外形尺寸长×宽×高
5025×3416×3190mm，铲刀外形尺寸宽×高
3416×1149mm，采用WD10G178E25发动机，额定功率为
131kw/1850rpm。
3. py220平地机
叉车液压系统油温高与油有关，比如油品选择不当等。 液压油油温过高的原因及预防措施 (1)油品选择不当 油的品牌、质量和黏度等级不符合要求，或不同牌号的液压油混用，造成液压油黏度指数过低或过高。若油液黏度过高，则功率损失增加，油温上升；如果黏度过低，则泄漏量增加，油温升高。 预防措施：选用油液应按厂家推荐的牌号及机器所处的工作环境、气温因素等来确定。对一些有特殊要求的机器，应选用专用液压油；当液压元件和系统保养不便时，应选用性能好的抗磨液压油。 (2)污染严重 施工现场环境恶劣，随着机器工作时间的增加，油中易混入杂质和污物，受污染的液压油进入泵、马达和阀的配合间隙中，会划伤和破坏配合表面的精度和粗糙度，使泄漏增加、油温升高。 预防措施：一般在累计工作1000多h后换油。换油时，注意不仅要放尽油箱内的旧油，还要替换整个系统管路、工作回路的旧油；加油时最好用120目以上的滤网，并按规定加足油量，使油液有足够的循环冷却条件。如遇因液压油污染而引起的突发性故障时，一定要过滤或更换液压系统用油。如，一台YZT14G型压路机出现液压油油温过高、振动力不足的故障；检查发现，液压油呈乳白色，已变质、黏度下降，更换液压油后压路机运转恢复正常。 (3)液压油箱内油位过低 若液压油箱内油量太少，将使液压系统没有足够的流量带走其产生的热量，导致油温升高。 预防措施：在实际操作和保养过程中，严格遵守操作规程中对液压油油位的规定。如，一台PC2003型液压挖掘机，工作一段时间后出现液压油温度过高故障；检查液压油箱，发现油位低于规定值很多，由于液压系统过度缺油，使液压油循环过快，未能充分静置散热，结果油温升高；按规定加足液压油后，液压油温度随即降至正常范围。 (4)液压系统中混入空气 混入液压油中的空气，在低压区时会从油中逸出并形成气泡，当其运动到高压区时，这些气泡将被高压油击碎，受到急剧压缩而放出大量的热量，引起油温升高。 预防措施：经常检查进油管接口等封处的密封性，防止空气进入；同时，每次换油后要排尽系统中的空气。如，一台PY184型平地机液压油温度过高，同时伴有液压噪声；检查发现，液压泵进油口连接软管有少许损坏，吸入空气，导致油温过高，更换软管后平地机运转状况良好。 (5)滤油器堵塞 磨粒、杂质和灰尘等通过滤油器时，会被吸附在滤油器的滤芯上，造成吸油阻力和能耗均增加，引起油温升高。 预防措施：定期清洗、更换滤油器，对有堵塞指示器的滤油器，应按指示情况清洗或更换滤芯；滤芯的性能、结构和有效期都必须符合其使用要求。如，一台TY220型推土机在作业时油温报警器连续报警，同时发现变矩器处有油烟和油液的烧焦味，转向油箱内油位较低；检查结果是，变矩器回油泵吸油滤网堵塞引起了此故障，因滤网粘满沉积物，使变矩器泄漏的油液不能及时泵回转向油箱，越积越多，变矩器放置阻力加大，由摩擦产生的热量增多，最后导致油液温升太快；清洗该滤网后，油温恢复正常。又如，一台CATD8N型履带式推土机液力传动系统发出高温警报，传动部位有异响；拆开滤油器检查滤芯，发现其中含有大量粉末状污物；更换滤芯后，故障消失。 (6)液压油冷却循环系统工作不良。 通常，采用水冷式或风冷式油冷却器对液压系统的油温进行强制性降温。水冷式冷却器，会因散热片太脏或水循环不畅而使其散热系数降低；风冷式冷却器，会因油污过多而将冷却器的散热片缝隙堵塞，风扇难以对其散热，结果导致油温升高。 预防措施：定期检查和维护液压油冷却循环系统，一旦发现故障，必须立即停机排除。如，一台CPCD60D型液力传动叉车，工作一段时间后，变矩器驱动力不足，转向盘转向沉重(液力变速器与动力转向共同用1台泵)；几经检查才发现，是风冷式油泠却器的通风孔堵塞导致了油温过高，疏通后故障被排除。又如，一台K-702型装载机冷却机启动后工作不足3h，仪表盘上变矩器油温报警指示灯即闪亮，显示液压油温度过高。先检查油量和油质，结果油量充足，油质较好；再检查滤油器，不脏；后检查冷却器，发现油泥已将部分冷却器，油孔堵塞。清洗冷却器后，一切正常。 (7)零部件磨损严重 齿轮泵的齿轮与泵体和侧板，柱塞泵和马达的缸体与配流盘、缸体孔与柱塞，换向阀的阀杆与阀体等都是靠间隙密封的，这些元件的磨损将会引起其内泄漏的增加和油温的升高。 预防措施：及时检修或更换磨损过大的零部件，据统计，在正常情况下，进口的液压泵、马达工作五六年后，国产产品工作两三年后，其磨损都已相当严重，须及时进行检修。否则，就会出现冷机时工作基本正常，但工作1-2h后，系统各机构的运动速度就明显变慢，需停机待油温降低后才能继续工作。如，一台WY160型液压挖掘机在出现上述故障后，经测试各机构的工作压力均明显偏低，怀疑是主安全阀或主泵磨损所致。先拆检主安全阀，无异常现象；后拆检主泵发现配流盘球面磨损严重。经对配流盘进行研磨后重新装配并调整好其间隙，装机运行情况良好。又如，一台ZL50型装载机动作缓慢无力，经测试系统压力偏低，手摸齿轮泵感觉很烫，怀疑是齿轮泵内部磨损产生内漏所致；拆检后发现，齿轮泵侧板与齿轮端面的间隙超差。更换齿轮泵后，问题得以解决。 (8)环境温度过高 环境温度过高，并且高负荷使用的时间又长，都会使油温太高。 预防措施：应避免长时间连续大负荷地工作；若油温太高可使设备空载动转10min左右，待其油温降下来后再工作。
4. 平地机py180参数
试验目的：
为确定路基施工的最佳方案，以及获取施工合理的填筑厚度，最佳含水量，最佳机具结合，碾压遍数及速度，作业程序,检测方法和地基处理的最佳方法等，为下一步大面积施工做准备。
二、试验路段的选定及工程概况：
根据本标段具体情况，我部组织有关人员进行研究分析，决定将试验段设在K4+110~K4+390，它是地表含水量较大地段，纵向坡度为1.4%，平均填土高度3.5m，总填方量约36000m3。
对于地表含水量较大地段，设计采用了特殊路基处理形式：湿陷性黄土地段采用填筑50cm厚8%石灰土处理。根据该段的工程设计情况，我部将根据土方路基、灰土特殊路基处理二个方面实施试验路段的施工。
三、施工人员及机械配置
1、为了更好的完成试验段的施工，及时掌握在路基填筑中的有关指标，我们选派有多年路基施工经验的路基二队担任试验路段的填筑工作，同时配备技术人员2名，试验人员4名，测量人员4名以及普通工人30人。
2、机械设备配置。
名 称
规 格
单 位
数 量
备 注
挖掘机
PC220
台
2
推土机
T140
台
2
平地机
PY160
台
1
羊足碾
YT18
台
2
光 碾
Y18、3YY18
台
2
翻斗车
8t
台
15
洒水车
8t
台
1
宝 马
WB220
台
1
四、施工准备：
（1）在所选试验路段进行地面线复测，清点坑穴、树木等，审批后定出路基边线。选用推土机2台进行该段的清表工作，按设计文件清除表层土15cm后，检查底层土质、承载力及湿陷性黄土的范围。
（2）当底层土质与设计相符时，则对基底进行路基特殊处理，待对基底处理完毕，监理工程师检验合格后再进行下道工序。
（3）根据路基设计排水沟的位置挖设临时排水沟，以利于路基施工时的排水及降低该路段的地下水位线，以保证路基填筑质量。
五、特殊路基处理施工方法
5. 天工py160c平地机参数
一般故障原因可能有以下几个方面：
1、变速箱中液压油不足，或者液压油不符合规定标准。一般这种变速箱必须使用规定的液压油，比如8号液力传动油或者厂家指定的液压油，不允许用普通液压油代替。
2、油底壳中的油滤芯堵塞，导致液压油通过量过小。这个滤芯一般是金属网式的过滤器，最常见的故障就是油滤芯长时间不更换，表面被各种杂质、胶质、金属磨屑等堵塞。甚至还遇到过更奇葩的，维修变速箱之后把一块破布落在了油底壳中，发动机一工作，就把这块破布吸附到油滤芯上了，发动机熄火后又掉下去，这个故障足足折磨了我们两天。
3、油底壳至变速泵的油管漏气或者内部破皮、有夹层。漏气会导致变速泵吸油不足甚至吸不上来油，有夹层会导致液压油通路变窄，都会导致液压系统压力不足。
4、变速泵损坏或者磨损过度，导致压力不足。或者变速泵驱动机构（轴齿轮）损坏，变速泵不能旋转，最常见的是轴齿轮内部的花键磨损过度，无法驱动变速泵