设备名称、设备型号、作业人数、作业人姓名、更换日期、换前规格名称、换后规格名称、换型总时间、延期原因、换型目标时间等等

好的，以下是一份虚拟的设备更换记录表格，包括设备名称、设备型号、作业人数、作业人姓名、更换日期、换前规格名称、换后规格名称、换型总时间、延期原因、换型目标时间等等信息：

| 设备名称 | 设备型号 | 作业人数 | 作业人姓名 | 更换日期 | 换前规格名称 | 换后规格名称 | 换型总时间 | 延期原因 | 换型目标时间 |
| -------- | -------- | -------- | ---------- | -------- | ------------ | ------------ | ---------- | -------- | ------------ |
| 设备A | 型号A | 3 | 张三、李四、王五 | 2021-07-01 | 规格A | 规格B | 4小时 | 无 | 2021-07-02 |
| 设备B | 型号B | 2 | 赵六、钱七 | 2021-07-05 | 规格C | 规格D | 6小时 | 雨天停电 | 2021-07-06 |
| 设备C | 型号C | 4 | 刘八、陈九、周十、郑十一 | 2021-07-10 | 规格E | 规格F | 8小时 | 无 | 2021-07-11 |

以上表格仅供参考，具体的设备更换记录表格需要根据实际情况进行设计和调整。希望能对你有所帮助。

相关问题

增加换型开始时间、换型结束时间

好的，以下是更新后的虚拟设备更换记录表格，包括设备名称、设备型号、作业人数、作业人姓名、更换日期、换前规格名称、换后规格名称、换型总时间、换型开始时间、换型结束时间、延期原因、换型目标时间等等信息：

| 设备名称 | 设备型号 | 作业人数 | 作业人姓名 | 更换日期 | 换前规格名称 | 换后规格名称 | 换型总时间 | 换型开始时间 | 换型结束时间 | 延期原因 | 换型目标时间 |
| -------- | -------- | -------- | ---------- | -------- | ------------ | ------------ | ---------- | ------------ | ------------ | -------- | ------------ |
| 设备A | 型号A | 3 | 张三、李四、王五 | 2021-07-01 | 规格A | 规格B | 240分钟 | 10:00 | 14:00 | 无 | 1440分钟 |
| 设备B | 型号B | 2 | 赵六、钱七 | 2021-07-05 | 规格C | 规格D | 360分钟 | 9:30 | 15:30 | 雨天停电 | 1440分钟 |
| 设备C | 型号C | 4 | 刘八、陈九、周十、郑十一 | 2021-07-10 | 规格E | 规格F | 480分钟 | 11:00 | 17:00 | 无 | 1440分钟 |

希望这次更新能够更符合您的需要。

scrapy爬top250（电影名称，时间，评分，评价总人数）

好的，下面是使用Scrapy爬取豆瓣电影Top250的电影名称、时间、评分和评价总人数的步骤：

1. 创建Scrapy项目

在命令行中进入到要存放项目的目录，使用以下命令创建Scrapy项目：

scrapy startproject douban_movies

这将创建一个名为douban_movies的Scrapy项目，并在项目目录下生成一些文件和文件夹。

2. 创建Spider

在douban_movies/spiders目录下创建一个名为douban_spider.py的Spider，代码如下：

import scrapy

class DoubanSpider(scrapy.Spider):
    name = 'douban'
    allowed_domains = ['movie.douban.com']
    start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']

    def parse(self, response):
        movie_list = response.xpath('//ol[@class="grid_view"]/li')
        for movie in movie_list:
            yield {
                'title': movie.xpath('.//span[@class="title"]/text()').extract_first(),
                'year': movie.xpath('.//span[@class="bd"]/p/text()')[0].extract(),
                'rating': movie.xpath('.//span[@class="rating_num"]/text()').extract_first(),
                'num_of_comments': movie.xpath('.//div[@class="star"]/span[4]/text()').extract()
            }

这个Spider的name属性为'douban'，allowed_domains属性为'movie.douban.com'，start_urls属性为['https://movie.douban.com/top250']。在parse方法中，我们使用XPath选择器选择每个电影的名称、时间、评分和评价总人数，并使用yield返回一个包含这些信息的字典。

3. 配置Pipeline

在douban_movies/settings.py文件中添加以下代码，启用Pipeline并设置ITEM_PIPELINES属性：

ITEM_PIPELINES = {'douban_movies.pipelines.DoubanMoviesPipeline': 300,}

然后在douban_movies/pipelines.py文件中创建一个名为DoubanMoviesPipeline的Pipeline，代码如下：

class DoubanMoviesPipeline:
    def process_item(self, item, spider):
        return item

这里只是简单地返回item，如果需要保存到数据库或文件中，可以在process_item方法中编写相应的代码。

4. 运行Spider

在命令行中进入到douban_movies目录，使用以下命令运行Spider：

scrapy crawl douban -o movies.json

这将运行名为'douban'的Spider，并将结果保存到movies.json文件中。

至此，我们就成功地使用Scrapy爬取了豆瓣电影Top250的电影名称、时间、评分和评价总人数。