摘 要：EAM 中的数据来源包括员工录入、自动生成、数据交互等，为确保设备分析、考核指标、维保计划的准确性，设备管理人员必须周期性的开展基础数据规范性检查。由于检查过程具有数据维度多、数据量大、检查项目多、存在异常数据等特点，占用设备管理人员大量的时间。文章基于 Python 检查 EAM 系统数据规范性并进行分析研究，阐述了使用 Selinium、Pyautogui、Pandas 库实现浏览器控制、文件下载与转移、数据导入与清洗、数据分析与输出的方法。
关键词：Python；Selenium；规范性检查；数据处理
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2022.03.024
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2022）03-0092-03
Checking the Data Normalization of EAM System Based on Python
MA Xiaozong, WANG Xueshan
(Cigarette Rolling Department of Zhumadian Cigarette Factory of Henan Zhongyan Industry Co., Ltd., Zhumadian 463000, China)
Abstract: Data sources in EAM include employee input, automatic generation, data interaction and so on. In order to ensure the accuracy of equipment analysis, assessment indicators and maintenance plan, equipment managers must periodically carry out normative inspection of basic data. Due to the inspection process has the characteristics of many data dimensions, large amount of data, many inspection items and abnormal data and so on, it takes a lot of time for equipment managers. This paper checks the data normalization of EAM system based on Python then analyzes and studies it, expounds the methods of using Selinium, Pyautogui and Pandas libraries to realize browser control, file download and transfer, data import and cleaning, data analysis and output.
Keywords: Python; Selenium; normative inspection; data processing
参考文献：
[1] 张良均，王路，谭立云等．Python数据分析与挖掘实战 [M].北京：机械工业出版社，2015.
[2] 虫师．Selenium3 自动化测试实战基于 Python 语言 [M].北京：电子工业出版社，2019．
[3] 明日科技．Python 编程锦囊 [M]. 长春：吉林大学出版社，2019．
[4] 李庆辉．深入浅出 Pandas：利用 Python 进行数据处理与分析 [M]. 北京：机械工业出版社，2021.
[5] 零一，韩要宾，黄园园．Python3 爬虫、数据清洗与可视化实战：第 2 版 [M]．北京：电子工业出版社，2020.
作者简介：马孝宗（1989—），男，汉族，河南驻马店人，中级工程师，硕士，主要研究方向：数据分析、办公自动化。