库卡机器人PROFINET通讯配置指南：KRC4工业以太网详解

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KR C4的工业以太网-KUKA PROFINET教程

认识基于以太网的现场总线系统 PROFINET （工业以太网）；网络技术基础；配置库卡线路接口；使用 KSI - 库卡服务接口；在 KR C4 上安装 PROFINET 选项；用 WorkVisual 进行工作；将 GSDML 文件接入到 WorkVisual 中；将 KR C4 配置为 PROFINET 控制器；PROFINET 模块的登录和注销（耦联）；将 KR C4 配置为从属设备；配置传输应用；配置共享设备；通过 PROFIsafe 激活安全；诊断。

GSDML-V2.33-KUKA-KRC4-ProfiNet_4.1-20170630.xml

cur_workbook = xlrd.open_workbook('Dynamic_Coverage_Analysis_Report.xlsx') wb = copy(cur_workbook) Sum_sheet = wb.add_sheet('Project_Summary') wb.insert_sheet(0, 'Project_Summary')

`insert_sheet` 不是 `Workbook` 对象的方法，因此会导致 `'Workbook' object has no attribute 'insert_sheet'` 的错误。如果你想将 `Project_Summary` 工作表插入到工作簿的第一个位置，可以使用 `wb._Workbook_...

format_title = workbook.add_format() format_title.set_bold('bold') format_title.set_align('center') format_title.set_align('vcenter') format_title.set_bg_color('#F2F2F2') format_title.set_font_size(10) format_title.set_font_name('Arial') format_table_headers = workbook.add_format() format_table_headers.set_align('center') format_table_headers.set_align('vcenter') format_table_headers.set_text_wrap('text_wrap') format_table_headers.set_bg_color('#F2F2F2') format_table_headers.set_border() format_table_headers.set_font_size(10) format_table_headers.set_font_name('Arial') 将这些设置格式的代码改为xlwt支持的格式

sheet = workbook.add_sheet('Sheet1') # 设置表头 sheet.write(0, 0, '节点ID', format_title) sheet.write(0, 1, '节点名称', format_title) sheet.write(0, 2, '节点类型', format_title) # 添加数据 sheet....

解释下这段代码watch_time_record = openpyxl.load_workbook("eye_movement_record_43.xlsx") #这里要改文件名，最后头要改储存文件名 images_workbook = openpyxl.load_workbook("images.xlsx") fix_record = watch_time_record["FIX"] images_info = images_workbook["Sheet1"] # watch_time_record.close() # images_workbook.close() # 注意openpyxl读取excel的时候，行从1开始，列仍从0开始 out_data_workbook = ow.Workbook(write_only=True) out_data_sheet = out_data_workbook.create_sheet("watch_time_stat_fix") # out_data_sheet.append(["start_time", "end_time", "duration", "coordinate_x", "coordinate_y", "pupil_size"]) out_data_sheet.append( ["trail_index", "img", "trail_start_time", "trail_end_time", "object1_duration", "object1_times", "object2_duration", "object2_times"])

6. `out_data_sheet = out_data_workbook.create_sheet("watch_time_stat_fix")`：在`out_data_workbook`变量中创建一个名为`"watch_time_stat_fix"`的工作表，并将其存储到`out_data_sheet`变量中，以待写入数据。...

以下代码有什么错误，怎么修改： import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为： %s' % global_step) else: print('模型加载失败，checkpoint文件没找到！') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if name == 'main': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization...

cur_workbook = xlrd.open_workbook('Dynamic_Coverage_Analysis_Report.xlsx') wb = xl_copy(cur_workbook) Sum_sheet = wb.add_sheet('Coverage_Summary')将新增sheet放到excel最前方

4. 最后使用wb.save('Dynamic_Coverage_Analysis_Report.xlsx')函数保存修改后的Excel文件。下面是修改后的代码： ``` import xlrd from xlutils.copy import copy cur_workbook = xlrd.open_workbook('Dynamic_...

def load_excel(self, filename, menu_label, selected_label_text): self.la = menu_label self.workbook = xl.load_workbook(filename) self.sheet_names = sorted(self.workbook.sheetnames) # 按工作表名称从小到大排序 self.selected_label.config(text=selected_label_text) # 更新选中标签文本 data4=self.la if not data4.endswith('.xlsx'): data4 += '.xlsx' # 拼接完整的文件路径 self.filepath = os.path.join(r'\pcq-smt-ftp01\smt$\CQ SMT-單板測試課\2.生產組\點檢表\點檢歷史資料', data4) # 清空左侧面板 for widget in self.sheet_frame.winfo_children(): widget.destroy() # 清空右下側面板 for widget in self.unique_listbox.winfo_children(): widget.destroy() # 在右下側添加文本標簽 for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): label = tk.Label(self.unique_listbox, text=sheet_name) label.grid(row=i // 5, column=i % 5, sticky="ew", padx=1, pady=1)在這段代碼中添加，打開self.filepath 的文件從第3列篩選出當天日期，用self.sheet_names的工作表名的標簽去比對self.filepath 文件中的第9列出現的文本内容有沒有相同文本，如果有在在寫入標簽文本框的標簽後面寫上已點檢，請給出修改后的代碼

self.sheet_names = sorted(self.workbook.sheetnames) # 按工作表名称从小到大排序 self.selected_label.config(text=selected_label_text) # 更新选中标签文本 data4 = self.la if not data4.endswith('....

xlrd.open_workbook.sheet()

`xlrd.open_workbook.sheet()` 这个语法是错误的，因为 `xlrd.open_workbook` 返回的是一个 `Workbook` 对象，而不是一个 `sheet` 对象。如果你想要获取 `Workbook` 对象中的某个工作表（sheet），可以使用以下两种...

def load_excel(self, filename): self.workbook = xl.load_workbook(filename) self.sheet_names = self.workbook.sheetnames # 清空左侧面板 for widget in self.panel_left.winfo_children(): widget.destroy() # 添加工作表按钮 for sheet_name in self.sheet_names: button = tk.Button(self.panel_left, text=sheet_name, command=lambda name=sheet_name: self.show_sheet(name)) button.pack(side=tk.TOP, fill=tk.X, padx=5, pady=5)在這段代碼中添加儅用戶點擊生成的按鈕時按鈕就改變顔色，來表示這個按鈕已使用

self.sheet_names = self.workbook.sheetnames # 清空左侧面板 for widget in self.panel_left.winfo_children(): widget.destroy() # 添加工作表按钮 for sheet_name in self.sheet_names: button = tk....

def load_excel(self, filename, menu_label, selected_label_text): for widget in self.sheet_frame.winfo_children(): widget.destroy() for widget in self.unique_listbox.winfo_children(): widget.destroy() self.la = menu_label self.workbook = xl.load_workbook(filename) self.sheet_names = sorted(self.workbook.sheetnames) self.selected_label.config(text=selected_label_text)給這段代碼后面添加注解

然后，代码设置了 "la" 属性为 "menu_label" 参数，"workbook" 属性为使用 "xl.load_workbook()" 方法加载的 Excel 文件，"sheet_names" 属性为工作簿中所有工作表的名称列表。最后，代码将 "selected_label" 的...

解释下面这段代码：解释下面代码： def init(self, filename, sheet_name=None, sheet_index=None): self.workbook = xlrd.open_workbook(filename) # 文件对象 if not sheet_name and not sheet_index: self.sheet = self.workbook.sheet_by_index(0) elif sheet_name: self.sheet = self.workbook.sheet_by_name(sheet_name) elif sheet_index: self.sheet = self.workbook.sheet_by_index(sheet_index) self.current_row = 2 # 表示当前行号 self.keys = [] # 初始化keys 对象

在初始化方法中，首先使用xlrd库的open_workbook()方法打开Excel文件，并将文件对象赋值给类的workbook属性。接下来，根据传入的参数选择需要读取的工作表。如果没有传入工作表名称或者索引，则使用工作簿中的第一个...

import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() if name == 'main': evaluate_one_image()改为多线程运算

worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') worksheet.write(index, 0, max_index) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_...

解释下面代码： def init(self, filename, sheet_name=None, sheet_index=None): self.workbook = xlrd.open_workbook(filename) # 文件对象 if not sheet_name and not sheet_index: self.sheet = self.workbook.sheet_by_index(0) elif sheet_name: self.sheet = self.workbook.sheet_by_name(sheet_name) elif sheet_index: self.sheet = self.workbook.sheet_by_index(sheet_index) self.current_row = 2 # 表示当前行号 self.keys = [] # 初始化keys 对象

这段代码定义了一个类，初始化方法包含三个参数：文件名、工作表名称和工作表索引。首先，使用xlrd库打开文件对象，然后根据给定的sheet_name或sheet_index选择工作表。如果没有给定，则默认选择第一个工作表。...

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cur_workbook = xlrd.open_workbook('Dynamic_Coverage_Analysis_Report.xlsx') wb = xl_copy(cur_workbook) Sum_sheet = wb.add_sheet('Coverage_Summary')将新增sheet放到excel最前方

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