물리 과학 실험은 시간이 지남에 따라 더욱 복잡해졌으며, 다양한 측정 장치에 걸쳐 정밀한 동기화와 자동화가 필요한 경우가 많습니다. 현대 연구의 특수성으로 인해 이를 추진하기 위한 맞춤형 사용자 제작 소프트웨어가 등장하게 되었습니다. 재구성 가능한 Moku 계측 플랫폼과 모쿠 파이썬 API 사용자가 제어 스택을 신속하게 사용자 정의할 수 있도록 협력합니다.
Moku Python API를 사용하는 이유는 무엇입니까?
사용 용이성, 사용자가 만든 다양한 패키지, 풍부한 지원 리소스로 인해 Python은 실험 물리학, 생물정보학, 기계 학습 등을 위해 선택되는 프로그래밍 언어입니다.
Moku 하드웨어 플랫폼의 철학도 비슷하게 영감을 받아 사용자에게 하나의 FPGA 기반 장치에서 다양한 도구 상자를 제공합니다. 그러나 사용하기 쉬운 소프트웨어도 중요합니다. 이러한 디자인 정신의 일환으로 Moku는 사용자에게 다음과 같은 선택권을 제공합니다. 여러 인터페이스Windows, macOS, iPadOS, VisionOS를 포함한 , Moku Python API를 포함한 여러 API를 포함합니다. Moku의 유연성과 Python을 결합함으로써 사용자는 가장 어려운 연구 과제를 해결하면서 Moku 장치를 기존 설정에 쉽게 통합할 수 있습니다. 다음 섹션에서는 데스크톱 시스템에 Python API를 설치하는 방법을 설명합니다.
Moku Python API에 대한 권장 전제조건
Moku 패키지를 설치하기 전에 컴퓨터에 버전 3.5 이상의 Python 환경이 설치되어 있는지 확인하십시오. Python을 처음 사용하는 경우 다음과 같은 배포판을 확인하세요. 아나콘다, Spyder 및 Jupyter Notebook과 같은 널리 사용되는 IDE를 지원하면서 설치된 패키지 및 라이브러리를 추적하는 데 도움이 될 수 있습니다.
실험의 일부로 사용할 계획이 없더라도 다음을 권장합니다. 모쿠 소프트웨어 컴퓨터에 설치되었습니다. 이렇게 하면 IP 주소, 펌웨어 버전, Moku 장치의 연결 상태 등을 더 쉽게 확인할 수 있습니다. 이 앱을 설치해도 Python을 통한 Moku 장치의 통신을 방해하지 않습니다.
마지막으로 명령줄을 통해 Moku와 상호 작용하려면 다음을 설치하십시오. 모쿠 CLI 유틸리티 — 시스템에 맞는 설치 프로그램을 다운로드하여 실행하기만 하면 됩니다. 설치 후 Python 환경을 다시 시작하여 모쿠클리 도서관. 이는 Python API를 사용하는 데 꼭 필요한 것은 아니지만 Moku IP 주소를 보고 파일 형식 간 변환 기능과 같은 몇 가지 편리한 기능이 있습니다.
Moku Python API 패키지 설치
이러한 필수 구성 요소를 설치한 후 터미널을 열고 루트 폴더로 이동합니다. Windows에서 Anaconda를 사용하는 경우 기본 탐색 화면(CMD.exe)에서 시작할 수 있습니다. 그렇지 않으면 명령 프롬프트 기능을 사용하여 Python 루트 폴더로 수동으로 이동합니다. macOS 사용자라면 장치에서 터미널 프로그램을 실행하기만 하면 됩니다.
올바른 디렉토리에 있는지 테스트하려면 다음을 입력해 보세요. python - 버전 콘솔에. Python 설치가 감지되면 콘솔은 그림 1과 같이 버전 번호를 반환합니다.
그림 1: Python 설치 찾기.
다음으로 다음을 사용하여 Moku 패키지를 설치하십시오. 씨, 자동화된 패키지 관리자. 이전에 Python을 사용해 본 적이 있다면 이 절차가 익숙할 것입니다. 유형 pip 설치 모쿠 절차가 완료될 때까지 기다립니다. 명령줄이 다시 나타나면 다음을 입력하여 설치가 성공했는지 확인합니다. python -c "모쿠 가져오기", 그림 2와 같이 오류가 반환되지 않으면 다음 단계로 진행합니다.
그림 2: API 설치. 이 예시에서는 API가 이미 설치되어 있으므로 성공적으로 설치되었는지 확인하세요.
Moku 데이터 파일 다운로드
이제 Moku 장비에서 사용되는 실제 데이터 파일을 설치해야 합니다. 다운로드하는 데이터 파일의 펌웨어 버전이 장치의 펌웨어와 일치하는지 확인하는 것이 중요합니다. 아직 버전을 모르신다면 Moku:app으로 확인하실 수 있습니다.
타입 모쿠 다운로드 –fw_ver=591 그림 3과 같이 콘솔에 로그인하여 다운로드를 시작합니다. 이 데이터 파일은 크기가 커서(약 1GB) 인터넷 연결 속도에 따라 다운로드하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다. 데이터 파일 다운로드가 완료되면 거의 완료된 것입니다.
그림 3: Moku 데이터 파일 다운로드. 이 예에서는 펌웨어가 이미 설치되어 있으므로 성공적으로 설치되었는지 확인하십시오.
Moku의 전원이 켜져 있고 네트워크에 연결되어 있고 이미 Moku CLI를 설치한 경우 다음을 입력하여 IP 정보를 볼 수 있습니다. 모쿠 목록. 그러면 콘솔에는 그림 4와 같이 감지된 각 장치에 대한 IP 및 펌웨어 버전 정보가 표시됩니다.
그림 4: 명령줄을 통해 Moku 장치에 대한 직렬, 하드웨어, 펌웨어 및 IP 정보 얻기.
이제 Moku와의 통신이 설정되었으므로 사용자 정의 스크립트에서 Moku Python API 사용을 시작할 수 있습니다.
Moku Python API를 사용하여 다음 단계 수행
Python 코드로 다음 단계를 수행하려는 경우 사용할 수 있는 리소스가 많이 있습니다. 우리를 참조하십시오 API 참조 가이드 사용 가능한 명령의 전체 목록을 보려면 다중 장비 모드뿐만 아니라 14가지 장비 모두 API를 통해 모든 설정을 구성할 수 있습니다. 또한 여러 가지가 있습니다 예제 스크립트 사용할 수 있습니다.
주문형 웹 세미나를 시청하실 수도 있습니다. 유연한 FPGA 기반 계측 및 Python으로 실험 제어 스택 간소화, 실험실에서 효율성과 속도를 극대화하는 새로운 방법을 알아보십시오. 파형 생성, 데이터 로깅 등을 위한 고급 스크립트 구현 시작부터 FPGA 기반 Moku 플랫폼과 Python의 강력함과 유연성을 활용하여 실험을 가속화하는 방법을 알아보세요. 이 웨비나에서는 다운로드할 수 있는 몇 가지 예제 스크립트를 다룹니다. 여기에서 확인하세요.. 설치에 도움이 필요하면 당사를 확인하세요. 문제해결 안내서.
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