周二下午两点，机器人工作站。
"又撞了。"维修班长老赵蹲在发那科机器人底座旁边，手指着末端执行器上的一道新鲜刮痕，"今早自动运行时，第六轴带着抓手直接怼到了夹具底座上。限位报警，停机四十分钟。"
工艺工程师小周把笔记本电脑转过来："我查了昨天导入的点位数据集——从 CAD 离线编程软件导出的 500 个目标点，CSV 格式。我肉眼翻了前几十条，没看出问题，就直接下发了。结果……"
"500 个点你肉眼翻？"我拉开椅子坐下，"你有没有先写个程序，把每个点的坐标跟机器人的安全工作区间比对一下？超出去的标红、计数、报警？"
小周愣了一下："那个……我都是靠离线编程软件自带的仿真检查。但这次夹具改了位置，安全工作区间变了，软件里还是旧参数。"
"这就是问题。"我打开 VS Code，"离线编程软件的仿真环境是理想化的。实际现场，夹具改了、底座垫高了、甚至机器人安装面不平——这些变动不会自动同步到软件里。你需要在部署前，用 Python 把点位数据集拉进来，跟现场实际的安全工作区间做一遍比对，筛出超限点，数清楚有多少个，具体是哪些。"
我敲了几行代码：
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取点位数据集
df = pd.read_csv("robot_points.csv")
# 安全工作区间（现场实测）
workspace = {"x_min": -800, "x_max": 800,
"y_min": -600, "y_max": 600,
"z_min": 100, "z_max": 1200}
# 筛选超限点
mask = (
(df["x"] < workspace["x_min"]) | (df["x"] > workspace["x_max"]) |
(df["y"] < workspace["y_min"]) | (df["y"] > workspace["y_max"]) |
(df["z"] < workspace["z_min"]) | (df["z"] > workspace["z_max"])
)
outliers = df[mask]
print(f"异常点位数量: {len(outliers)}")
# 异常点位数量: 23
"这只是核心逻辑，"我说，"完整版会用 OOP 封装：一个类管点位数据加载，一个类管安全工作区间定义和校验，一个类管异常筛选和统计，一个类管可视化——把异常点在 3D 散点图上标红。数据自包含，用 numpy 合成一份点位 CSV，读者下载就能跑。"
老赵站起身："所以你这东西，本质上就是给机器人点位做'体检'——500 个体检完，23 个不合格，告诉你具体是谁、超了哪个方向。"
"对。而且不用停机、不用冒碰撞风险，在电脑里跑 3 秒钟就出结果。"
一、实际应用场景（真实痛点）
场景设定：工业机器人工作站，从离线编程软件导出目标点位数据集（CSV 格式，含 X/Y/Z 坐标），需要与实际现场的安全工作区间比对，筛出超限点并统计数量。现场常见痛点：离线编程软件中的工作区间参数与实际现场不同步（夹具改动、机器人基座偏移等），直接下发未校验的点位数据可能导致机器人碰撞、限位报警、停机损失。
现场原话（叙事化）：
"我不是没有检查，"小周说，"离线软件里仿真过了，轨迹是通的。但我忘了夹具上周改了位置——底座加高了 50mm，软件里还是旧尺寸。结果机器人按旧坐标走，第六轴直接撞上去。"
"你需要的是部署前的最后一道防线，"我说，"不管离线软件怎么仿的，点位数据到现场之后，用 Python 跟实际安全工作区间比一遍。超出去的，一个都别放过。"
核心矛盾："离线编程的理想化点位"与"现场实际物理约束"之间的不匹配。需要一个"机器人点位安全区间校验程序"，用
"pandas" 导入点位数据集，用
"numpy" 做向量化区间校验，用
"matplotlib" 做 3D 可视化标注，快速输出异常点位数量和明细。
二、痛点分析（映射到滨州职业学院《先进制造技术》课程模型）
《先进制造技术》模块 本篇痛点对应
工业机器人技术基础：机器人运动学与工作空间 安全工作区间校验：机器人末端执行器必须在限定空间内运动，超限点位是碰撞风险的直接来源。
先进制造技术基础：先进制造系统安全规范 安全边界定义：任何自动化设备都需明确安全作业范围，点位校验是安全规范的数字落地。
智能制造与数字孪生：虚拟-现实映射一致性 从离线仿真到现场部署的"最后一公里"：虚拟环境中的点位必须校验与物理环境的一致性。
柔性制造系统FMS与先进生产管理：生产安全管理 防错机制：在自动生产前通过软件手段拦截异常，减少非计划停机。
一句话总结：我们需要构建一个"机器人点位安全区间校验程序"，用
"pandas" 导入点位 CSV，用
"numpy" 向量化筛选超限坐标点，用
"matplotlib" 绘制 3D 散点图标注异常，输出异常点位数量和明细，为机器人工作站提供部署前的安全防线。
三、核心逻辑讲解（大白话）
3.1 问题本质：把点位校验想象成"快递柜格子"
把机器人的安全工作区间想象成"小区里的快递柜"：
* 点位数据集 = 你要放的 500 个包裹：每个包裹有长、宽、高三个尺寸（对应 X、Y、Z 坐标）。
* 安全工作区间 = 快递柜的格子大小：格子有最大长宽高，包裹放进去不能冒出来。
* 超限点 = 放不进去的包裹：太大了，塞不进格子，硬塞就会卡住（碰撞）。
* 校验程序 = 自动量尺寸：不用你一个一个量，程序 3 秒钟把 500 个包裹全量完，告诉你哪些放不进去、有几个。
工业应用：
* pandas 导入：
"read_csv()" 一行读取 500 个点的坐标。
* numpy 向量化校验：不用 for 循环逐个比，用布尔索引一次性筛出所有超限点。
* matplotlib 3D 图：把正常点画成蓝色，超限点画成红色，一眼看出哪些点跑到了安全框外面。
3.2 业务逻辑 → 代码映射
定义点位数据模型
│
▼ PointCloudLoader (pandas)
导入点位 CSV：
pd.read_csv("robot_points.csv")
解析 X, Y, Z 列
│
▼ WorkspaceValidator (numpy)
定义安全工作区间：
x ∈ [-800, 800], y ∈ [-600, 600], z ∈ [100, 1200]
向量化校验：
mask = (X < x_min) | (X > x_max) | ...
筛选超限点
统计异常数量
│
▼ OutlierReporter
输出异常明细：
异常点位的索引、坐标、超限方向
异常数量汇总
│
▼ Visualizer (matplotlib)
3D 可视化：
1. 正常点位（蓝色散点）
2. 异常点位（红色散点，放大标记）
3. 安全工作区间线框（半透明立方体）
│
▼ SyntheticDataGenerator (numpy)
合成数据生成：
用 numpy 在安全工作区间内生成正常点
在区间外生成超限点
确保数据自包含、可复现
3.3 为什么用向量化而不是 for 循环？
* 问题：500 个点用 for 循环逐个
"if" 判断，代码啰嗦，速度慢。
* 处理策略：
"numpy" 布尔索引一次性对所有点做逻辑运算，速度提升 10 倍以上，代码只有一行。
* 工程合理性：工业现场动辄上万点位（喷涂、焊接轨迹），向量化是必备技能。
3.4 校验前后对比
维度 人工/离线软件检查 Python 程序校验
检查速度 500 个点需数十分钟 3 秒完成
准确性 依赖人眼，易遗漏 100% 覆盖
现场同步 需手动更新软件参数 直接输入现场实测区间
输出结果 "看起来没问题" 异常点 23 个，明细列表
四、OOP 代码实现
4.1 项目结构
robot_workspace_check/
├── robot_workspace_check/
│ ├── __init__.py
│ ├── point_loader.py # 点位数据加载
│ ├── workspace_validator.py # 安全工作区间校验
│ ├── outlier_reporter.py # 异常报告生成
│ ├── visualizer.py # 3D 可视化
│ └── synthetic_data.py # 合成数据生成
├── tests/
│ ├── __init__.py
│ └── test_workspace_check.py # 单元测试
├── results/
│ ├── workspace_3d.png # 3D 散点图
│ ├── outlier_summary.csv # 异常点位明细
│ └── check_report.txt # 校验报告
└── run_check.py # 主程序入口
4.2 核心源码
<details>
<summary></summary>
"""机器人点位数据加载器"""
import pandas as pd
from pathlib import Path
from typing import Optional, List
class PointCloudLoader:
"""
点位数据集加载器
支持从 CSV 文件读取机器人目标点位坐标。
"""
def __init__(self, filepath: str, encoding: str = "utf-8"):
self.filepath = Path(filepath)
self.encoding = encoding
self._raw_df: Optional[pd.DataFrame] = None
def load(self,
x_col: str = "x",
y_col: str = "y",
z_col: str = "z") -> pd.DataFrame:
"""
加载点位 CSV
Parameters
----------
x_col, y_col, z_col : str
坐标列名
Returns
-------
pd.DataFrame
包含 X, Y, Z 列的数据框
"""
if not self.filepath.exists():
raise FileNotFoundError(f"文件不存在: {self.filepath}")
self._raw_df = pd.read_csv(self.filepath, encoding=self.encoding)
# 列名标准化
col_map = {}
for target, aliases in [
(x_col, ["X", "x_coord", "pos_x", "PX"]),
(y_col, ["Y", "y_coord", "pos_y", "PY"]),
(z_col, ["Z", "z_coord", "pos_z", "PZ"]),
]:
if target not in self._raw_df.columns:
for alias in aliases:
if alias in self._raw_df.columns:
col_map[alias] = target
break
if col_map:
self._raw_df = self._raw_df.rename(columns=col_map)
required = [x_col, y_col, z_col]
missing = [c for c in required if c not in self._raw_df.columns]
if missing:
raise ValueError(f"缺少必要的坐标列: {missing}")
return self._raw_df[required].copy()
def get_raw_data(self) -> Optional[pd.DataFrame]:
return self._raw_df.copy() if self._raw_df is not None else None
</details>
<details>
<summary></summary>
"""安全工作区间校验器"""
import numpy as np
import pandas as pd
from dataclasses import dataclass
from typing import Dict, Optional
@dataclass
class WorkspaceBounds:
"""安全工作区间边界"""
x_min: float = -800.0
x_max: float = 800.0
y_min: float = -600.0
y_max: float = 600.0
z_min: float = 100.0
z_max: float = 1200.0
def __post_init__(self):
if self.x_min >= self.x_max:
raise ValueError("x_min 必须小于 x_max")
if self.y_min >= self.y_max:
raise ValueError("y_min 必须小于 y_max")
if self.z_min >= self.z_max:
raise ValueError("z_min 必须小于 z_max")
class WorkspaceValidator:
"""
机器人安全工作区间校验器
使用 numpy 向量化运算，快速筛选超限点位。
"""
def __init__(self, bounds: Optional[WorkspaceBounds] = None):
self.bounds = bounds or WorkspaceBounds()
def validate(self, df: pd.DataFrame,
x_col: str = "x",
y_col: str = "y",
z_col: str = "z") -> pd.DataFrame:
"""
校验所有点位
Parameters
----------
df : pd.DataFrame
点位数据
x_col, y_col, z_col : str
坐标列名
Returns
-------
pd.DataFrame
包含校验结果的原始数据（新增 is_outlier 列）
"""
coords = df[[x_col, y_col, z_col]].values.astype(float)
b = self.bounds
# 向量化区间校验
outlier_mask = (
(coords[:, 0] < b.x_min) | (coords[:, 0] > b.x_max) |
(coords[:, 1] < b.y_min) | (coords[:, 1] > b.y_max) |
(coords[:, 2] < b.z_min) | (coords[:, 2] > b.z_max)
)
result = df.copy()
result["is_outlier"] = outlier_mask
result["outlier_reason"] = result.apply(
lambda row: self._get_reason(
row[x_col], row[y_col], row[z_col]
),
axis=1
)
return result
def _get_reason(self, x: float, y: float, z: float) -> str:
"""获取超限原因"""
reasons = []
b = self.bounds
if x < b.x_min:
reasons.append(f"X={x:.1f}<{b.x_min}")
elif x > b.x_max:
reasons.append(f"X={x:.1f}>{b.x_max}")
if y < b.y_min:
reasons.append(f"Y={y:.1f}<{b.y_min}")
elif y > b.y_max:
reasons.append(f"Y={y:.1f}>{b.y_max}")
if z < b.z_min:
reasons.append(f"Z={z:.1f}<{b.z_min}")
elif z > b.z_max:
reasons.append(f"Z={z:.1f}>{b.z_max}")
return "; ".join(reasons) if reasons else "OK"
def count_outliers(self, df: pd.DataFrame) -> int:
"""统计异常点位数量"""
if "is_outlier" not in df.columns:
raise ValueError("请先调用 validate() 进行校验")
return int(df["is_outlier"].sum())
def get_outliers(self, df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
"""获取异常点位明细"""
if "is_outlier" not in df.columns:
raise ValueError("请先调用 validate() 进行校验")
return df[df["is_outlier"]].copy()
</details>
<details>
<summary></summary>
"""异常报告生成器"""
import pandas as pd
from pathlib import Path
from typing import Dict
class OutlierReporter:
"""异常点位报告生成器"""
def __init__(self, output_dir: str = "results"):
self.output_dir = Path(output_dir)
self.output_dir.mkdir(exist_ok=True)
def generate_summary(self, df: pd.DataFrame,
total_count: int) -> Dict:
"""
生成异常汇总
Parameters
----------
df : pd.DataFrame
校验后的数据（含 is_outlier 列）
total_count : int
总点位数
Returns
-------
dict
汇总信息
"""
outlier_df = df[df["is_outlier"]]
outlier_count = len(outlier_df)
ratio = outlier_count / total_count * 100 if total_count > 0 else 0
summary = {
"total_points": total_count,
"outlier_count": outlier_count,
"outlier_ratio_percent": ratio,
"normal_count": total_count - outlier_count,
}
return summary
def save_outlier_details(self, df: pd.DataFrame,
filepath: str = "outlier_summary.csv") -> None:
"""保存异常点位明细到 CSV"""
outlier_df = df[df["is_outlier"]]
output_path = self.output_dir / filepath
outlier_df.to_csv(output_path, index=False, encoding="utf-8")
def print_report(self, summary: Dict) -> None:
"""打印文本报告"""
lines = [
"=" * 60,
"机器人点位安全区间校验报告",
"=" * 60,
f"\n总点位数: {summary['total_points']}",
f"异常点位数: {summary['outlier_count']}",
f"异常比例: {summary['outlier_ratio_percent']:.1f}%",
f"正常点位数: {summary['normal_count']}",
"\n" + "=" * 60,
]
report = "\n".join(lines)
print(report)
report_path = self.output_dir / "check_report.txt"
with open(report_path, "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(report)
</details>
<details>
<summary></summary>
"""3D 可视化器"""
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from pathlib import Path
from typing import Optional
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei", "DejaVu Sans"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
class Visualizer:
"""机器人工作区间 3D 可视化"""
def __init__(self, results_dir: str = "results"):
self.results_dir = Path(results_dir)
self.results_dir.mkdir(exist_ok=True)
def plot_workspace_3d(self, df: pd.DataFrame,
bounds,
x_col: str = "x",
y_col: str = "y",
z_col: str = "z",
title: str = "机器人点位安全区间校验") -> None:
"""
绘制 3D 散点图
Parameters
----------
df : pd.DataFrame
校验后的数据（含 is_outlier 列）
bounds : WorkspaceBounds
安全工作区间
x_col, y_col, z_col : str
坐标列名
title : str
图表标题
"""
fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
ax = fig.add_subplot(111, projection="3d")
# 正常点
normal = df[~df["is_outlier"]]
ax.scatter(normal[x_col], normal[y_col], normal[z_col],
c="#3498DB", s=15, alpha=0.6, label="正常点位")
# 异常点
outliers = df[df["is_outlier"]]
if len(outliers) > 0:
ax.scatter(outliers[x_col], outliers[y_col], outliers[z_col],
c="#E74C3C", s=40, marker="^", zorder=5,
label=f"异常点位 ({len(outliers)}个)")
# 安全区间线框（半透明立方体）
self._draw_workspace_cube(ax, bounds)
ax.set_xlabel("X (mm)")
ax.set_ylabel("Y (mm)")
ax.set_zlabel("Z (mm)")
ax.set_title(title, fontsize=13, fontweight="bold")
ax.legend(fontsize=9)
plt.tight_layout()
plt.savefig(self.results_dir / "workspace_3d.png",
dpi=150, bbox_inches="tight")
plt.close()
def _draw_workspace_cube(self, ax, bounds):
"""绘制安全区间线框"""
x_edges = [bounds.x_min, bounds.x_max]
y_edges = [bounds.y_min, bounds.y_max]
z_edges = [bounds.z_min, bounds.z_max]
# 立方体的 12 条边
edges = [
# 底面
([x_edges[0], x_edges[1]], [y_edges[0], y_edges[0]], [z_edges[0], z_edges[0]]),
([x_edges[1], x_edges[1]], [y_edges[0], y_edges[1]], [z_edges[0], z_edges[0]]),
([x_edges[1], x_edges[0]], [y_edges[1], y_edges[1]], [z_edges[0], z_edges[0]]),
([x_edges[0], x_edges[0]], [y_edges[1], y_edges[0]], [z_edges[0], z_edges[0]]),
# 顶面
([x_edges[0], x_edges[1]], [y_edges[0], y_edges[0]], [z_edges[1], z_edges[1]]),
([x_edges[1], x_edges[1]], [y_edges[0], y_edges[1]], [z_edges[1], z_edges[1]]),
([x_edges[1], x_edges[0]], [y_edges[1], y_edges[1]], [z_edges[1], z_edges[1]]),
([x_edges[0], x_edges[0]], [y_edges[1], y_edges[0]], [z_edges[1], z_edges[1]]),
# 侧面竖线
([x_edges[0], x_edges[0]], [y_edges[0], y_edges[0]], [z_edges[0], z_edges[1]]),
([x_edges[1], x_edges[1]], [y_edges[0], y_edges[0]], [z_edges[0], z_edges[1]]),
([x_edges[1], x_edges[1]], [y_edges[1], y_edges[1]], [z_edges[0], z_edges[1]]),
([x_edges[0], x_edges[0]], [y_edges[1], y_edges[1]], [z_edges[0], z_edges[1]]),
]
for x, y, z in edges:
ax.plot(x, y, z, color="#2C3E50", linewidth=1.0,
alpha=0.4, linestyle="--")
</details>
<details>
<summary></summary>
"""合成数据生成器"""
import numpy as np
import pandas as pd
from pathlib import Path
from typing import Optional, Tuple
class SyntheticDataGenerator:
"""
合成机器人点位数据生成器
生成包含正常点和安全区间外异常点的模拟数据集。
"""
def __init__(self, rng: Optional[np.random.RandomState] = None):
self.rng = rng or np.random.RandomState(42)
def generate(self,
n_points: int = 500,
bounds: Optional[Tuple] = None,
outlier_ratio: float = 0.05,
output_path: str = "robot_points.csv") -> pd.DataFrame:
"""
生成合成点位数据
Parameters
----------
n_points : int
总点位数
bounds : tuple, optional
(x_min, x_max, y_min, y_max, z_min, z_max)
outlier_ratio : float
异常点比例
output_path : str
输出 CSV 路径
Returns
-------
pd.DataFrame
"""
if bounds is None:
bounds = (-800, 800, -600, 600, 100, 1200)
x_min, x_max, y_min, y_max, z_min, z_max = bounds
n_outliers = int(n_points * outlier_ratio)
n_normal = n_points - n_outliers
# 正常点：均匀分布在工作区间内
x_normal = self.rng.uniform(x_min * 0.7, x_max * 0.7, n_normal)
y_normal = self.rng.uniform(y_min * 0.7, y_max * 0.7, n_normal)
z_normal = self.rng.uniform(z_min * 1.05, z_max * 0.9, n_normal)
# 异常点：在区间外随机生成
x_out = np.concatenate([
self.rng.uniform(x_min - 200, x_min - 10, n_outliers // 6),
self.rng.uniform(x_max + 10, x_max + 200, n_outliers // 6),
self.rng.uniform(x_min * 0.5, x_max * 0.5, n_outliers - 2 * (n_outliers // 6)),
])
y_out = np.concatenate([
self.rng.uniform(y_min - 150, y_min - 10, n_outliers // 6),
self.rng.uniform(y_max + 10, y_max + 150, n_outliers // 6),
self.rng.uniform(y_min * 0.5, y_max * 0.5, n_outliers - 2 * (n_outliers // 6)),
])
z_out = np.concatenate([
self.rng.uniform(z_min - 80, z_min - 5, n_outliers // 6),
self.rng.uniform(z_max + 5, z_max + 200, n_outliers // 6),
self.rng.uniform(z_min * 0.5, z_max * 0.5, n_outliers - 2 * (n_outliers // 6)),
])
x = np.concatenate([x_normal, x_out[:n_outliers]])
y = np.concatenate([y_normal, y_out[:n_outliers]])
z = np.concatenate([z_normal, z_out[:n_outliers]])
# 打乱顺序
shuffle_idx = self.rng.permutation(n_points)
df = pd.DataFrame({
"point_id": np.arange(n_points),
"x": x[shuffle_idx],
"y": y[shuffle_idx],
"z": z[shuffle_idx],
})
output_path = Path(output_path)
output_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
df.to_csv(output_path, index=False, encoding="utf-8")
return df
</details>
<details>
<summary></summary>
"""
机器人点位安全区间校验程序
================================================================================
课程映射（滨州职业学院《先进制造技术》）：
工业机器人技术基础：机器人工作空间与安全边界
先进制造技术基础：先进制造系统安全规范
智能制造与数字孪生：虚拟-现实映射一致性校验
FMS与先进生产管理：生产安全管理（防错机制）
技术栈（严格）：
pandas # 点位数据加载与处理
numpy # 向量化区间校验
matplotlib # 3D 散点图可视化
"""
import sys
import os
sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
import numpy as np
import pandas as pd
from pathlib import Path
from robot_workspace_check.point_loader import PointCloudLoader
from robot_workspace_check.workspace_validator import (
WorkspaceValidator, WorkspaceBounds
)
from robot_workspace_check.outlier_reporter import OutlierReporter
from robot_workspace_check.visualizer import Visualizer
from robot_workspace_check.synthetic_data import SyntheticDataGenerator
def main():
"""主程序"""
print("=" * 70)
print("机器人点位安全区间校验程序")
print("=" * 70)
results_dir = Path("results")
results_dir.mkdir(exist_ok=True)
# 1. 生成合成数据
print("\n[1/5] 生成合成点位数据...")
generator = SyntheticDataGenerator(rng=np.random.RandomState(42))
bounds_tuple = (-800, 800, -600, 600, 100, 1200)
csv_path = "robot_points.csv"
df_raw = generator.generate(
n_points=500,
bounds=bounds_tuple,
outlier_ratio=0.05,
output_path=csv_path,
)
print(f" 生成 {len(df_raw)} 个点位（含约 5% 异常点）")
# 2. 加载数据
print("\n[2/5] 加载点位数据...")
loader = PointCloudLoader(csv_path)
df = loader.load()
print(f" 加载 {len(df)} 个点位")
# 3. 校验安全区间
print("\n[3/5] 校验安全工作区间...")
bounds = WorkspaceBounds(*bounds_tuple)
validator = WorkspaceValidator(bounds)
df_checked = validator.validate(df)
outlier_count = validator.count_outliers(df_checked)
print(f" 安全工作区间: X[{bounds.x_min},{bounds.x_max}] "
f"Y[{bounds.y_min},{bounds.y_max}] "
f"Z[{bounds.z_min},{bounds.z_max}]")
print(f" 异常点位数量: {outlier_count}")
# 4. 生成报告
print("\n[4/5] 生成校验报告...")
reporter = OutlierReporter(str(results_dir))
summary = reporter.generate_summary(df_checked, total_count=len(df))
reporter.print_report(summary)
reporter.save_outlier_details(df_checked)
# 5. 可视化
print("\n[5/5] 生成 3D 可视化...")
vis = Visualizer(str(results_dir))
vis.plot_workspace_3d(df_checked, bounds)
print(f" 3D 图已保存: {results_dir / 'workspace_3d.png'}")
print(f"\n{'='*70}")
print("校验完成！结果已保存至 results/ 目录")
print(f"{'='*70}")
if __name__ == "__main__":
main()
</details>
<details>
<summary></summary>
import sys
import os
sys.path.ins
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