Python編程語言如今非常流行，并且擁有龐大的生態系統。它有一個龐大的社區，可以訪問高度成熟的不同包和庫集。這包括人工智能（AI）和機器學習等，以及處理這些應用程序所需的不同類型的數據分析和處理元素。

NI 為 LabVIEW 2023 添加 了 更多 Python 功能， 并 支持 虛擬 環境。正如 您 在 上 一篇 博客 通過 測試 和 測量 進行 滑動 和 放置 中 所 學 的 知識， LabVIEW 是 一個 圖形 化 編 程 環境， 適用于 需要 測試、 測量 和 控制 的 應用。因此， 通過 Python 集成， 您 可 信賴 的 測試 和 測量 工具 可以 與 尖端 的 Python 相 結合， 擴展 LabVIEW 的 功能。請注意， 此功能 最初 于 2018 年 被 添加 到 LabVIEW 中， 隨著 時間 的 推移， NI 團隊 一直在 增加 該功能 并 使其 更加 用戶 友好。

要在LabVIEW中調用Python，用戶需要使用Python節點。在很多情況下，有人可能想要使用Python：也許另一個更熟悉Python的團隊成員或小組已經開發了一個數據分析庫或其他軟件包。您 可以 直接 在 LabVIEW 中 調用 它， 而 省 用 于 在 工具 之間 來 回 切換。此外， 這 并 不 需要 您 將 Python 代碼 重寫 為 LabVIEW 代碼。

使用最適合工作的工具

開發此功能是為了幫助用戶。如果您熟悉 Python 或 有 團隊 成員 喜歡 Python， NI 希望 確保 您 成功 并 能夠 合作。

不要覺得有義務將Python代碼引入LabVIEW。如果您需要它，它就在那里，但不是必需的，因為您可能會發現LabVIEW的內置功能可以本地處理您的需求。它更多的是關于哪種工具最適合處理工作以及您喜歡什么。

如果您還記得之前的博客，LabVIEW 非常 擅長 幫助 您 從 步驟 A 到 步驟 Z， 連接 硬件、 采集 和 分析 數據、 保存 和 共享 數據 等等。這是因為每個步驟都有預構建的函數。但是，如果有一個特定的分析是從頭開始構建的，用戶可能更喜歡在Python中進行它 - 這很好。您可能還希望重用一些用 Python 編寫的預先存在的代碼和/或算法。這是您希望直接導入 Python 代碼的示例。

LabVIEW 是 基礎

使用 LabVIEW 作為 測試 測量 代碼 的 基礎， 用于 與 儀器 連接、 提取 數據 和 同步 所有 內容。然后， 使用 Python 來 利用 其 龐大 的 功能 集， 包括 其 庫， 并 在 LabVIEW 的 穩定 基礎 上 構 建 額外 的 功能， 包括 高 精度 測量。底線是Python或LabVIEW的問題不需要問，因為答案是兩者兼而有之。

NI 解決 方案 營銷 人員 Austin Stanton 表示：“自 2018 年以來，LabVIEW 的 每次 更新 都 了 我們 聽取 社區 的 意見， 并 改進 了 我們 的 功能 集， 使其 對 LabVIEW/ Python 開發 人員 更加 友好。最新版本增加了對Python虛擬環境的支持，這對于任何使用Python的人來說都是最佳實踐。

請注意， 通過 集成 Python 功能， NI 只是 將 添加 到 其 支持 的 語言 列表 中。該列表已經包括C / C++，.NET和Mathwork的MATLAB。是的，MATLAB。LabVIEW 具有 用于 調用 這些 其他 語言 的 特定 函數， 與 Python 類似， 使 過程 簡單 化。正是 像 這樣的 項目 幫助 了 簡化 Python 集成， 因為 NI 利用 了 許多 通過 集成 MATLAB 和 其他 語言 所 學到 的 經驗。

歸根結底，Python和LabVIEW之間的選擇并不是一個“非此即彼”的命題。這兩種語言可以協同工作，為開發人員提供測試、測量和控制應用的全面解決方案。隨著 NI 不斷 關注 社區 的 需求 并 改進 LabVIEW 軟件， 開發 人員 使用 這個 強大 的 工具 集 實現 的 各種 可能性 是 無窮無盡的。

審核編輯：郭婷