Python自動化的案例
DTAS Python腳本自動化建模-專治建模界的 "二高" 問題（高重復、高耗時）
DTAS尺寸公差分析Python腳本自動化建模專治建模界的 “二高” 問題
DTAS Python 自動化：專治建模界的 "二高" 問題（高重復、高耗時），別再做公差界的苦行僧，讓Python腳本成為你建模助理；DTAS Python讓你實現真正的建模自由，你可以開發自己特定場景的虛擬裝配與虛擬測量 。
摘要：公差分析軟件、尺寸鏈計算、尺寸公差分析、公差仿真分析、尺寸工程、尺寸鏈校核（棣拓（上海）科技發展有限公司）
Python腳本應用場景
如何利用Python腳本自動化建模？
1.應用場景有哪些？
2.如何利用DTASPython腳本快速入門？
3.實例講解如何快速生成大燈周邊的測點及虛擬測量？
一、應用場景
1.將用戶從復雜的重復性操作中解放出來。（DRY，Don't Repeat yourself）
2.用戶可以自己開發實現復雜場景的虛擬測量與虛擬裝配的邏輯。（DIY，do it yourself）
3.公差仿真分析流程標準化、自動化、智能化
二、DTAS Python腳本快速入門
1.宏命令錄制，模仿修改宏
2.參考script_lib中的例子,模仿修改→在DTAS軟件安裝目錄\script_lib
3.查看dtas python二次開發幫助手→在DTAS軟件安裝目錄\help
這期我們主要講第一個應用場景
三、DTAS3D Python腳本應用場景舉例
1.在燈具設計開發中,需要評價燈具上檢具以后大燈關鍵位置的間隙面差等
2.在燈具檢具開發中，需要評價檢具在大燈關鍵位置的間隙面差的重復精度等
3.在汽車車身DTS設計開發中，需要評價大燈與各匹配零件的間隙面差等
以上場景中都需要在大燈周邊一圈建立虛擬測量，如何快速生成大燈周邊的測點及虛擬測量？
展開 Python 在 Abaqus 自動化中的應用
?? 為什么選擇 Python 自動化？
Abaqus 的內核完全基于 Python 語言。通過
.rpy 文件錄制與二次開發，我們可以實現：
參數化建模：修改一個變量即可自動更新幾何與邊界條件。
批量后處理：一鍵提取成百上千個分析步的應力云圖與位移曲線。
算法集成：將拓撲優化或機器學習算法直接嵌入仿真流程。
??? 核心實戰技巧
利用 abaqusConstants：熟練使用符號常數，代碼可讀性更高。
對象尋址機制：深刻理解 mdb.models['Model-1'].parts['Part-1'] 這種層級結構。
避坑指南：GUI 錄制出的腳本往往冗余，建議精簡并封裝為通用函數（Functions）。
?? 進階路徑
從簡單的腳本（Scripting）起步，進階到插件（Plugins）開發，最后構建屬于自己的仿真平臺。
展開 高效工作，拒絕加班，看Python自動化功能到底有多強大
四、Python自動發送郵件
在公司發郵件是最常遇到的事情，雖然微信看起來溝通無比快捷，但使用郵件會顯得更專業、更正式，尤其是與外部人員溝通的時候，發送郵件更能彰顯公司的正式和專業。
而Python已經可以實現自動發送郵件的功能了。這種功能還能運用到生活當中，比如在網上商城看到了心儀的寶貝，想降價之后再買，這個時候就可以用Python實現寶貝降價后自動發郵件的情況。
總結
當然，以上四個場景只是為大家舉得例子，有句話曾說：Python除了生孩子之外，什么都會。
雖然這句話有一絲絲夸張，但Python在實現自動化辦公的方面還是非常萬能的。幾行編碼，人類幾小時干完的事情，Python幾分鐘就實現了。
如果你對Python抱有一些偏見，不妨先從入門Python開始吧，你會發現一個更加方便快捷的新世界！
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本書在中國運維領域將有“劃時代”的重要意義：
一方面，這是國內第一本從縱、深和實踐角度探討Python在運維領域應用的著作；
一方面本書的作者是中國運維領域的“偶像級”人物，本書是他在天涯社區和騰訊近10年工作經驗的結晶。
因為作者實戰經驗豐富，所以能高屋建瓴、直指痛處，圍繞Python自動化運維這個主題，不僅詳細介紹了系統基礎信息、服務監控、數據報表、系統安全等基礎模塊，而且深入講解了自動化操作、系統管理、配置管理、集群管理及大數據應用等高級功能。最重要的是，完整重現了4個來自實際生產環境的不同功能運維平臺的綜合案例，展示了完整的平臺架構及開發流程。
全書一共16章：
基礎篇（1-4章）詳細介紹了系統基礎信息、業務服務監控、定制業務質量報表、系統安全等基礎和常用模塊；
高級篇（5-12章）深入講解了批量運維管理器pexpect、paramiko、Fabric，集中化管理平臺Ansible、Saltstack，統一網絡控制器Func等高級功能，涵蓋自動化操作、系統管理、配置管理、集群管理及大數據應用等主題；
案例篇（13-16章）詳細介紹了4個來自不同平臺的運維案例，如何從零開始打造一個B/S自動化運維平臺、如何打造Linux系統安全審計功能、如何構建分布式質量監控平臺、如何構建桌面版C/S自動化運維平臺，這4個案例均來自實際生產環境。
展開 
滾珠絲杠高精度傳動及(Python)自動化建模
本案例采用Pnet Python進行自動化建模，腳本示例如下：
腳本1目的：創建一個由42個球體組成的鏈條，并為相鄰的球體之間（以及首尾球體之間）定義球對球接觸。
# 獲取模型對象model = model_document.Model
# --- 參數配置 ---# 球體的總數NUM_BALLS = 42# 接觸屬性的通用設置CONTACT_STIFFNESS = 1000.0CONTACT_DAMPING = 0.1CONTACT_FRICTION = 0.0
# --- 主循環 ---# 遍歷從 1 到 NUM_BALLS-1 的索引，用于創建 Ball1->Ball2, Ball2->Ball3, ..., Ball41->Ball42 的接觸for i in range(1, NUM_BALLS): # 定義當前接觸關系中主動球體和基礎球體的名稱 # 例如，當 i=1 時，創建 Ball1 和 Ball2 之間的接觸 actionBody_name = f"Ball{i}" baseBody_name = f"Ball{i + 1}" contact_name = f"Contact_Ball{i}_To_Ball{i + 1}"
# --- 獲取幾何體對象 --- # 1. 獲取actionBody的實體，并將其轉換為 IBody 對象 actionBody_entity = model.GetEntity(actionBody_name) actionBody = IBody(actionBody_entity) # 2.
展開 掌握Python可以去哪些崗位？薪資如何？
一、人工智能
Python作為人工智能的黃金語言，選擇人工智能作為就業方向是理所當然的，就業前景也還不錯。人工智能工程師的招聘起薪一般在20K-35K，如果是初級工程師，起薪一般12K。
二、大數據
我們當前所處的時代，正好是大數據的時代，Python這門語言在大數據上比Java更加有效率，大數據雖然難學，但是Python可以更好地和大數據對接，用Python做大數據的薪資一般在20K往上，大數據的持續火爆，可以推測未來的大數據工程師，需求與薪資還會提升。
三、網絡爬蟲工程師
網絡爬蟲作為數據采集的利器，在大數據時代作為數據的源頭，十分有用武之地。利用Python可以更快的提升對數據抓取的精準程度和速度，是數據分析師的福祉，通過網絡爬蟲，讓BOSS再也不用擔心你沒有數據。做爬蟲工程師的的薪資為20K起，當然，因為大數據，薪資也將一路上揚。
四、Python web全棧工程師
全棧工程師是指掌握多種技能，并能利用多種技能獨立完成產品的人。也叫全端工程師(同時具備前端和后臺能力)，英文Full Stack developer。
全棧工程師不管在哪個語言中都十分搶手，Python web全棧工程師工資基本上都在20K往上走，所以如果你能力比較突出的話，可以首選Python web全棧工程師。
五、Python自動化運維
目前對Python運維工作者的需求很大，一般薪資在10k-15k，Python自動化測試Python這門語言十分高效，只要是和自動化有關系的，它可以發揮出巨大的優勢，目前做自動化測試的大部分的工作者都需要學習Python幫助提高測試效率。用Python測試也可以說是測試人員必備的工具了，Python自動化測試的起薪一般也都是15K左右，所以測試的小伙伴也需要學習Python哦！
展開 使用 Python、Pytest、AI 和 Jenkins 實現劇作家自動化 ￥10
設計可擴展的自動化框架
## 必備基礎
- 無需任何自動化經驗
- 無需Python基礎
- 具備軟件測試的基本理解會有幫助，但非必需
- 愿意主動學習并動手實踐
## 課程描述
本課程是一門全面的端到端自動化測試課程，旨在幫助你從零基礎起步，逐步掌握使用Playwright結合Python構建高級企業級自動化框架的技能。
你將從零基礎開始學習Python，重點掌握自動化測試所需的核心概念，如變量、循環、函數、面向對象編程和異常處理。這確保即使是沒有編程經驗的初學者也能輕松跟上課程進度。
接下來，你將深入探索Playwright，從其架構入手，理解瀏覽器、上下文和頁面的協同工作原理。你將學習如何使用現代定位器、智能斷言和Playwright內置的自動等待機制，編寫可靠穩定的自動化測試用例。課程涵蓋了框架處理、多窗口、警報、文件上傳與下載、身份驗證等實際應用場景。
隨后，課程將深入講解Pytest相關知識，幫助你精通固件、標記、參數化、并行執行、測試配置和報告生成。你將學習遵循行業最佳實踐（如頁面對象模型和可復用工具類），設計可擴展、易維護的自動化框架。
為了讓你的自動化技能緊跟行業趨勢，本課程還引入了測試自動化中的AI概念，包括Playwright MCP、智能測試執行策略，以及AI如何優化現代測試工作流程。
最后，你將學習如何將自動化框架與Jenkins集成，涵蓋CI/CD流水線搭建、定時執行、測試報告和實際企業級自動化策略。
課程結束時，你將具備構建可投入生產環境的自動化框架的實戰經驗，并能自信地將這些技能應用于實際項目、面試和專業工作場景中。
展開 基于python開展Mechanical分析自動化——PyMechanical【8月26日直播】
PyMechanical 是 Ansys 公司開發的 Python 庫，專門用于自動化 Ansys Mechanical 有限元分析流程。它提供了一套完整的編程接口，讓用戶可以通過 Python 腳本控制 Mechanical 內核，實現從幾何建模、網格劃分、載荷施加、求解到結果提取的全流程自動化。
8月26日，Ansys官方策劃的研討會『基于python開展Mechanical分析自動化——PyMechanical』將介紹自動化 Ansys Mechanical 有限元分析流程。下滑預約學習??
時間：8月26日（星期二），16：00-17：00
內容簡介：什么是 PyMechanical 以及如何利用其進行參數化建模、網格劃分、求解和后處理等關鍵任務。通過 Python 代碼，我們可以高效地批量執行分析、集成多物理場仿真，并與其他 Python 庫（如 NumPy、Pandas、Matplotlib）結合，實現更高級的數據處理和優化設計。
講師：
張穎 | Ansys高級應用工程師
上海交通大學機械工程碩士學位，有多年有限元仿真二次開發經驗，專注于汽車電機結構仿真、NVH分析等領域。
形式：線上
費用：免費
掃碼立即報名
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技術鄰簡介：
技術鄰專注于工科技術社區，從最早的CAE技術社區（中國CAE聯盟）發展而來，在CAE領域有20年的教學和咨詢服務經驗。
展開 基于Python的Solidworks集成與參數自動化建模 ￥38
目標
通過python語言調用Solidworks軟件，進行結構自動化建模（適用零件及裝配體），實現模型參數化，為后續結構參數優化提供基礎。
2. 軟件版本
本案例使用Solidworks2020、Python3.8
3. 參數化模型示例
基于Solidworks軟件建立法蘭幾何模型（單位為mm-deg），如下圖所示。
法蘭幾何模型
使用方程式將需要優化的參數（法蘭上端倒角角度及下端圓盤外徑）定義為全局變量，如下圖所示。
全局變量定義
法蘭上端倒角角度參數定義
法蘭下端圓盤外徑參數定義
4. 模型自動化更新
基于python語言的Solidworks二次開發編程實現模型參數的自動更新，并保存為通用的x_t格式文件。
展開 [譯] 使用 Python 進行自動化特征工程
Python 中的特征工程自動化
如何自動化地創建機器學習特征
原文地址：Automated Feature Engineering in Python
原文作者：William Koehrsen
譯文出自：掘金翻譯計劃
本文永久鏈接：github.com/xitu/gold-m…
譯者：mingxing47
校對者：yqian1991 Park-ma
機器學習正在利用諸如 H20、TPOT 和 auto-sklearn 等工具越來越多地從手工設計模型向自動化優化管道遷移。以上這些類庫，連同如 random search 等方法一起，目的是在不需要人工干預的情況下找到適合于數據集的最佳模型，以此來簡化器學習的模型選擇和調優部分。然而，特征工程，作為機器學習管道中一個可以說是更有價值的方面，幾乎全部是手工活。
特征工程，也稱為特征創建，是從已有數據中創建出新特征并且用于訓練機器學習模型的過程。這個步驟可能要比實際使用的模型更加重要，因為機器學習算法僅僅從我們提供給他的數據中進行學習，創建出與任務相關的特征是非常關鍵的（可以參照這篇文章 "A Few Useful Things to Know about Machine Learning" —— 《了解機器學習的一些有用的事》，譯者注）。
通常來說，特征工程是一個漫長的手工過程，依賴于某個特定領域的知識、直覺、以及對數據的操作。這個過程可能會非常乏味并且最終獲得的特性會被人類的主觀性和花在上面的時間所限制。自動特征工程的目標是通過從數據集中創建許多候選特征來幫助數據科學家減輕工作負擔，從這些創建了候選特征的數據集中，數據科學家可以選擇最佳的特征并且用來訓練。
展開 重磅發布！Abaqus焊接仿真指南V2.0：從DFLUX子程序到FSW全流程詳解 ￥29.9
源碼交付：配套的 INP文件、Fortran子程序文件、Python腳本，我都準備好了。
?? 如何獲??？
歡迎加入我的 知識星球。在星球內，你不僅可以下載到：
《焊接模擬工程師指南 V2.0》高清PDF版 (見下方付費內容)
TIG焊接完整INP文件 + DFLUX子程序源碼 (.f)
Python自動化腳本 (.py)
FSW攪拌摩擦焊完整模型文件
更重要的是，你在練習過程中遇到的報錯、環境配置（VS+IVF+Abaqus）等問題，都可以在星球內向我提問，我會一對一解答。
?? 掃碼加入星球，開啟你的焊接仿真進階之路！
寫在最后：仿真之路，道阻且長。這份V2.0版本的指南，是我對近期焊接仿真經驗的一個總結。希望能幫大家少走彎路，快速上手。如果你覺得有用，請點個“在看”支持一下！
展開 
教你用10行Python 代碼實現自動化群控
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10行Python代碼實現，電腦自動清理電腦內重復文件
= y and os.path.exists(x) and os.path.exists(y): if filecmp.cmp(x, y):
os.remove(y)
最后
通過本文的Python自動化腳本制作過程，我們可以再次體會Python辦公自動化的強大，同時本次實現的功能可以和之前自動整理文件的腳本結合使用！
如果對本文的代碼和數據感興趣可以在后臺回復自動化獲取。最后還是希望大家能夠理解Python辦公自動化的一個核心就是批量操作解放雙手，讓復雜的工作自動化！
展開 基于Python進行CST和Abaqus仿真自動化--線上研討會
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python+DFLUX+生死單元---- 一站式自動化搞定焊接分析 ￥100
本文用python，完整建立了基于DFLUX和生死單元的焊接分析腳本。只需運行腳本，就可完成所有的建模要求，直接計算就可。
接觸自動建模效果，如下圖所示：
分析步自動建模如下圖所示：
分析結果如下圖所示（HFL）：
溫度：
對比上圖看生死單元：
最后注意，只需把這行代碼改成相應的for文件實際的路徑就可提交計算（此行代碼在最后JOB語句中）：
如有問題加Q:19175644。給你詳細指導。后續有需要多道焊接的可共同探討。
