Python集成了LabVIEW和步骤

LabVIEW和Python的集成步骤主要包括安装Python环境、编写Python脚本以及在LabVIEW中调用Python脚本。这个过程使LabVIEW能够执行Python编写的复杂算法和处理过程，并充分利用它们的优点。

LabVIEW 2016中使用Python节点来执行Python代码，此功能允许直接LabVIEW中调用Python脚本。Python节点可以指定Python文件路径，输入参数，以及期待接收的输出参数。

// 例子：LabVIEW调用Python打印"Hello, World!"
// 先确保Python已经安装，并且可以在命令行中运行。

// 代码Python "hello.py"
def say_hello():
    print("Hello, World!")

if __name__ == "__main__":
    say_hello()

下一步，在LabVIEW中使用“System Exec.vi"执行这个Python脚本，或使用LabVIEW “2018年后续版”Python Integration Toolkit”。

通过Python节点，可以方便地将参数传递给Python脚本，并且可以得到脚本执行后的结果。Python节点的输入和输出参数是通过在LabVIEW中配置来实现的。

// 例子：LabVIEW调用Python脚本并传输参数

// 代码Python "calculate.py"
def add_numbers(a, b):
    return a + b

if __name__ == "__main__":
    import sys
    num1 = float(sys.argv[1])
    num2 = float(sys.argv[2])
    result = add_numbers(num1, num2)
    print(result)

使用“LabVIEW”System Exec.vi“Python脚本可以通过命令行向Python脚本传递参数。如使用Python节点，可直接输入参数，通过节点的配置界面获得返回值。

调用Python脚本时，应考虑处理脚本可能出现的异常。通过捕获命令行输出或使用Python节点的错误输出，LabVIEW可以处理异常。

// 例子：LabVIEW处理Python脚本异常

// 修改 "calculate.py" 这样就可以处理异常
def add_numbers(a, b):
    try:
        return a + b
    except Exception as e:
        return str(e)

if __name__ == "__main__":
    import sys
    try:
        num1 = float(sys.argv[1])
        num2 = float(sys.argv[2])
        result = add_numbers(num1, num2)
        print(result)
    except Exception as error:
        print("Error:", error)

在LabVIEW中，需要检查返回命令行的输出来确定Python脚本是否正常执行，同时根据输出来判断是否有异常。

为确保LabVIEW能正确调用Python脚本，需要对Python环境进行适当的管理。使用virtualenv或conda可以创建一个独立的Python环境，并且可以安装所需的依赖程序。

// 例子：在特定的Python环境中执行脚本
# 创造虚拟环境
virtualenv labview_env
# 激活环境
source labview_env/bin/activate
# 安装依赖
pip install numpy

当调用LabVIEW时，确保指定正确的Python解释器路径，这通常是在创建的虚拟环境目录下。

LabVIEW 2016 调用Python是一个强大的功能，它允许开发者将Python的强大数据处理能力与LabVIEW丰富的硬件接口和用户界面能力相结合。通过以上步骤，Python代码可以在LabVIEW中轻松集成和执行，从而获得两个编程环境的双重优势。

本文链接：http://task.lmcjl.com/news/146.html