搭配使用，相得益彰：Python 與 LabVIEW+ 套件

如要進行測試，市面上有許多軟體選項可供選用。您可以花時間撰寫程式碼與打造所需的項目，或使用現成可用的選項來縮短開發時間。您想要使用最適合目前工作的工具，以展現效率。不過，面對琳瑯滿目的選項，您該如何抉擇？

Python 是一款熱門的通用程式設計語言，其特色在於漸進式學習曲線、無使用成本，以及強大的資料分析功能。LabVIEW+ 套件集結最受歡迎的 NI 測試軟體，包括用於儀器自動化、測試序列、資料分析等特定用途的工具。

但您並非只能在兩者中擇一使用，LabVIEW+ 套件與 Python 搭配使用能打造出更出色的測試系統。您可以透過兩種方式將 Python 程式碼整合至 LabVIEW+ 套件：

• 利用現有程式碼或其他程式碼：您可以重複使用手邊的程式碼，並妥善利用 LabVIEW、TestStand 與 G Web 的原生優勢，以及當中的預建功能。
• 使用 Python 自動處理 LabVIEW+ 套件的流程—這樣您就可以使用現有的程式及函式節省開發時間，也能透過自動化作業進一步提高效率。

圖 1： 圖表顯示著 Python 與 LabVIEW+ 套件的整合。左圖為 LabVIEW 中的測試應用元件，當中搭配了 Python 函式呼叫來進行資料分析。右圖為 DIAdem 中的資料分析流程；在 DIAdem 和整體流程內完成的每個步驟，都可使用 Python 進行自動化。

採用 LabVIEW+ 套件並不表示您必須重頭開始；在 Python 中重新開發程式碼太浪費時間。您想要發揮每項工具的最大優勢。您可以重複使用現有的程式，並將程式整合到 LabVIEW 與 TestStand 中，或是透過 G Web Development Software 為 Python 程式建立網路介面。

使用 LabVIEW 呼叫 Python 函式

LabVIEW 是一種圖形化程式設計環境，可讓工程師開發自動化測試系統。進行量測、將裝置自動化或執行分析時，LabVIEW 會是您的得力助手。這款軟體的優點在於可透過內建的使用者介面，自動化儀器與監控測試作業。這套工具備原生功能，您可使用拖曳式且預建的視覺化工具呈現使用者介面，因此過去 30 多年來，LabVIEW 持續廣獲工程師青睞。 

^{圖 2：畫面中顯示使用 LabVIEW 呼叫 Python 指令碼的作業。}

NI 在 LabVIEW 2018 中導入了 Python Node，可讓使用者於執行 LabVIEW 應用時呼叫 Python 檔案。例如，您想要使用另一位同事以 Python 編寫的現有資料分析函式庫，但同時也想運用 LabVIEW 強大的儀器連接功能。雖然您可以全憑 Python 進行整個流程，但在連接您的硬體時，可能會面臨眾多困難，甚至得投入超乎預期的大量時間來開發使用者介面。這時，NI 使用的 Python Node 不僅能有效率地讓不同的語言互通，還能發揮兩全其美的優勢。

在 TestStand 中使用 Python 執行測試序列

TestStand 是一款測試執行軟體，可協助工程師開發自動化測試序列，以擴充驗證實驗室或生產現場中的測試作業。TestStand 會採用互動式開發環境建立測試序列，當中集結了所有測試執行功能，包括：單元追蹤、製作報告，以及平行測試執行等。 

您可以透過 TestStand Python Adapter 呼叫 Python 程式碼模組，將它當做測試序列的一部分。您或許可以使用 Python 來輕鬆排序幾項量測作業，不過，隨著規模與複雜度提升，勢必會遭遇多項挑戰。這樣一來，就須花費大量的時間，才能成功開發單元追蹤、平行測試執行、製作報告，以及操作人員介面等功能。而 TestStand 早已具備此一能力，只要善加利用兩者的優勢，您就能在 TestStand 中呼叫自身的 Python 量測程式碼，並有效率地進行擴充。

「TestStand 提供了立即可用的解決方案，其中的多種主要功能可縮短開發時間，而 LabVIEW 內建的原生功能可用來控制必要的測試系統硬體。」

DISTek Integration, Inc. 的 Dillon Glissmann

使用 G Web Development Software遠端存取 Python 測試程式

G Web Development Software 是最佳化的圖形化程式設計環境，非常適合用來開發用於測試作業的網路式使用者介面。雖然多數工程師都是經驗豐富的程式設計師，但這些技術不一定符合 HTML 或 JavaScript 網路開發的需求。G Web 提供互動式環境，以及可用於資料顯示與使用者控制的預建物件，可在這些案例中發揮更高的效率。針對使用 Python 撰寫而成的現有測試應用，G Web 隨附多款預先封裝的 API，可簡化資料傳輸與通訊作業，協助您在無需具備網路開發知識的情況下，帶領自身的 Python 測試系統邁向網路就緒。

^{圖 3：畫面中顯示呈現網路應用的 G Web Development Software 與智慧型手機。}

FlexLogger 與 DIAdem 等 NI 工具，可分別提供資料擷取與分析功能。您可以使用 FlexLogger 在數分鐘內建立量測作業，也能透過 DIAdem，在數分鐘內快速檢視與分析您的資料，這樣一來就可直接跳過開發作業。這些工具都是為工程師打造而成，可將測試流程予以簡化。如果需求有所提升，也能使用 Python 將流程自動化，以利後續使用。

使用 FlexLogger 自動化資料擷取作業

FlexLogger 是一款無程式碼的應用軟體，可搭配 NI 硬體執行資料擷取作業。此應用可讓您以直覺式的方法來設定測試與儲存資料，進而縮短首次開始量測作業的時間。NI 提供的 Python API 可搭配 NI 硬體執行測試，但 FlexLogger 更具靈活性，並且只要輕點幾下就能修改測試。 

利用 FlexLogger 內建的簡化設定，您可以使用 FlexLogger Python API 進行自動化作業，進而大幅提升效率。FlexLogger 能讓您透過 Python 程式碼控制工作的執行，並以程式設計的方式變更設定。

使用 DIAdem 自動分析資料與製作報告

DIAdem 是一款量測資料分析工具，可供您檢視與分析資料並製作報表。DIAdem 提供可讓您索引目錄以便尋找資料的進階工具、內建的分析功能，以及便於檢視資料的圖表。您無需為了建立複雜的視覺化內容，或為了執行進階計算而自行編寫程式，因為 DIAdem 已包含這些原生功能。

Python 可讓您將匯入到製作報告的整體流程自動化。DIAdem 則將整體後製工作流程的相關功能彙整於單一工具中。使用 DIAdem 並以 Python 進行自動化，您就不需要再透過不同程式建立分析函式庫或開發報表了。

「我們的報表製作與分析時間縮短了 95%，同時運用了只要按一下按鈕即可簡單操作的 DIAdem 解決方案，來取代現有的繁複流程。」

Raytheon Missile Systems 的 Jim Knuff。

^{圖 4：畫面中顯示用來自動進行 DIAdem 分析的 Python 指令碼。}

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