# 背景

在工程设计、求解计算的过程中，往往存在大量重复性的工作，这些工作不仅耗时耗力，而且容易出错。为了提高工作效率，减少人为错误，我们希望这些重复性工作能够被计算机自动完成，从而让工程师从繁重的重复性劳动中解放出来，将更多的精力投入到创造性的工作中。
脚本是一种常用的自动化形式，它通过编写一系列的指令，让计算机或程序按照既定的顺序执行这些指令，从而完成一系列的自动化操作。
Python 是一种广泛使用的脚本语言。Jupyter Notebook 是基于网页的用于交互计算的应用程序，可以以网页的形式打开 Python 项目，在网页中直接编写运行脚本。
**CST Studio Suite® 提供了 Python 编程接口，也提供了在 Python 环境中执行 VB 脚本的接口。并且，在 CST Studio Suite 2024 中，CST Python Libraries 的特性得到了更新。**通过脚本控制 CST Studio Suite，工程师可以将这些重复性的工作交给计算机自动完成，例如编写相应的算法让计算机自动寻找最优解，从而大大提高求解计算的效率。
现在，我们将使用 Jupyter Notebook 连接到 CST Studio Suite，通过一个演示案例，完成脚本控制建立模型、查看结果等工作，并在 Python 中进行更多自动化任务。
# 内容介绍

**广州浦信系统技术有限公司**发布的 CST Studio Suite® Python Automation and Scripting 系列文章，将会为您详细介绍使用 Jupyter Notebook 连接到 CST Studio Suite 进行脚本控制与自动化仿真的方方面面。
文章共分为5个部分，分别介绍以下内容：
1. **搭建 Python 环境**
2. 控制 CST 建模
3. 仿真并绘制结果
4. 仿真优化
5. 外部后处理

**本期为第 1 篇文章，详细介绍如何搭建 Python 测试环境。**

- 安装 Python
- Python 版本选择
- Python 生命周期与 CST 兼容性
- 安装来源
- 设置环境变量
- 验证 Python 是否成功安装

- 安装 Jupyter
- 设置下载源
- 安装 Jupyter
- 验证 Jupyter Notebook 能否顺利启动

- 启动 Jupyter Notebook
- 加载测试文件
- 在 Jupyter 中运行 Python
- 安装必要的库
- 检查 CST 相关库和接口是否正确

- 调用 CST Design Environment
- 创建空项目
- 查询求解器
- 创建参数


# 测试环境

## 安装 Python

### Python 版本选择

在 CST Studio Suite 2024 帮助页面中标明，支持的版本为 Python 3.6-3.11 版本。
在开始测试之前，可以检查计算机是否已安装符合要求的 Python，例如在已安装应用列表中查阅，如未找到则需要手动安装 Python。
### Python 生命周期与 CST 兼容性

根据`Python Developer’s Guide`的信息（https://devguide.python.org/versions/#branchstatus），目前的发行的 Python 版本，状态为`security`的有 3.8-3.11 。
其中，在尝试使用 3.11 版部署环境时，安装上述`cst-studio-suite-link`包的时候，有一定概率会提示错误，错误信息表明`cst-studio-suite-link`包要求的 Python 版本是小于 3.11。
因此，可以根据自身情况安装 3.10 或 3.9，**这里以 3.10 版本为例。**
![图片](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12425587/0c9dfb32dcb8ab61297edb3950cf9756.png)
Python生命周期### 安装来源

Python 的来源可以为 Python 官网和 Microsoft Store，可以根据自身情况选择安装途径。
如果选择从 Python 官网下载安装：
- 访问 Python 官网（https://www.Python.org/downloads/）下载并安装 Python。
- 安装过程中，确保选择了`Add Python to PATH`选项，以便在命令行中直接运行 Python。
- 根据安装程序的指引完成安装过程。

如果选择从 Microsoft Store下载安装：
- 打开 Microsoft Store，搜索“Python 3.10”，选择`安装`或`下载`。
- Windows 系统会自动在后台下载并安装。
- 手动设置环境变量（后面会详细介绍）。

### 设置环境变量

如果使用 Python 官网下载的安装包安装，并勾选了`Add Python to PATH`选项，则可以忽略该步骤。
在 Windows 系统中，按照以下步骤操作：
- 右键点击“此电脑”或“我的电脑”，选择“属性”。
- 点击“高级系统设置”。
- 在“系统属性”窗口中，点击“环境变量”按钮。
- 在“系统变量”区域，找到并选择“Path”变量，然后点击“编辑”。
- 点击“新建”，然后添加以下内容：
- `C:\Users\<username>\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareFoundation.Python.3.10_qbz5n2kfra8p0\LocalCache\local-packages\Python310\Scripts`
- 其中，`<username>`表示当前用户名。

- 点击“确定”保存更改，并继续点击“确定”关闭所有打开的窗口。
- **可能需要重新打开 cmd 或者重新启动计算机，以使更改生效。**

### 验证 Python 是否成功安装

打开 cmd，在命令行中输入`python`，若返回以下信息，则代表 Python 已经成功安装。
```
Python&nbsp;3.10.xx&nbsp;...
Type&nbsp;"help",&nbsp;"copyright",&nbsp;"credits"&nbsp;or&nbsp;"license"&nbsp;for&nbsp;more&nbsp;information.
```## 安装 Jupyter

成功安装 Python 后，进一步部署 Jupyter。
### 设置下载源

安装 Jupyter Notebook 之前，为了提升下载安装的体验，建议先手动设置国内的下载源。
我们推荐将下载源设置为清华大学，以管理员身份打开 cmd，输入对应指令
```
python&nbsp;-m&nbsp;pip&nbsp;install&nbsp;-i&nbsp;https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple&nbsp;--upgrade&nbsp;pip&nbsp;#升级pip
pip&nbsp;config&nbsp;set&nbsp;global.index-url&nbsp;https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple&nbsp;#将该地址设为默认下载源
```具体信息可以参考https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/。
### 安装 Jupyter

```
pip&nbsp;install&nbsp;jupyter
```通常而言，默认下载源的下载速率约为 20kB/s，如果下载速率太慢，或者无法全局设置国内的源，可以在下载时临时使用清华的源。代码如下：
```
pip&nbsp;install&nbsp;-i&nbsp;https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple&nbsp;jupyter
```这时候会进入下载与安装界面，从命令行窗口返回的信息中可以看到，下载速率可达到 10+MB/s。
### 验证 Jupyter Notebook 能否顺利启动

在 cmd 中输入以下内容（注意全是小写）
```
jupyter&nbsp;notebook
```若一切顺利，会出现以下反馈：
- cmd 窗口中显示启动过程，并提示相关信息。
- 默认浏览器会打开，并出现 Jupyter Notebook 控制台。

![图片](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12425587/73cb578f6355d263947b0edb8c246fbb.png)
Jupyter Notebook 控制台如果出现了问题，可参考以下解决方案：

|问题|原因|解决方案|
|:-:|:-:|:-:|
|cmd 窗口提示警告，存在环境变量相关内容|安装的某些脚本（例如`qtpy.exe`和`jupyter-console.exe`）被放置在了系统PATH环境变量之外的目录中。|添加目录到环境变量中，或者使用完整的路径运行脚本。|
|cmd 窗口未报错，但浏览器窗口提示提示 ERR_FILE_NOT_FOUND（未找到文件它可能已被移动、编辑或删除）|添加环境变量后未重启Jupyter服务|关闭浏览器窗口与命令行窗口，尝试重启 Jupyter 服务。如无效则尝试重启计算机。|
# 准备工作

## 启动 Jupyter Notebook

在 cmd 中输入以下内容（注意全是小写）
```
jupyter&nbsp;notebook
```即可进入控制台（即自动打开的浏览器弹窗）。
## 加载测试文件

在 Jupyter 控制台的导航窗口中打开待测案例的脚本文件，双击或者选中后点击`open`打开。
![图片](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12425587/e9ff5505a143e56aea656d4023df58cc.png)
选定的待测案例随后浏览器会弹出一个新的标签页面打开该文件。
![图片](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12425587/a23aa7144bb30982b198440599cb1649.webp)
打开的待测案例## 在 Jupyter 中运行 Python

如何运行一个 Jupyter Notebook 工程？我们可以查看下面这个案例：用 Python 计算
```
#&nbsp;some&nbsp;python&nbsp;code&nbsp;to&nbsp;calculate&nbsp;pi
import&nbsp;math

pi_estimate&nbsp;=&nbsp;0.0
terms_in_series&nbsp;=&nbsp;50

for&nbsp;k&nbsp;in&nbsp;range(terms_in_series):
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;pi_estimate&nbsp;+=&nbsp;(-1.0/3.0)**k/(2.0*k+1.0)
pi_estimate&nbsp;=&nbsp;math.sqrt(12)*pi_estimate

print("Pi&nbsp;is&nbsp;approximately&nbsp;{0}".format(pi_estimate))
```要运行该单元格中的代码，请执行以下两个步骤：
1. 点击单元格，以选定该单元。
2. 同时按下键盘上的`SHIFT+ENTER`键， 或者点击上方工具栏中的“▶”按钮。

成功运行后，该单元格的下行会展示运行结果，如图所示。
![图片](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12425587/45d2eedbcb12e9f2a80fbda4d6dbc3bd.webp)
用Python计算pi### 安装必要的库

在介绍与 CST Studio Suite 相关的特定导入之前，让我们先导入几个我们将要使用的通用库。
运行以下代码，报错提示缺少库的时候，使用`pip`安装缺少的库，直到无报错出现。
```
import&nbsp;time
import&nbsp;numpy&nbsp;as&nbsp;np
import&nbsp;matplotlib.pyplot&nbsp;as&nbsp;plt
from&nbsp;scipy.optimize&nbsp;import&nbsp;minimize
import&nbsp;tempfile

tmp&nbsp;=&nbsp;tempfile.gettempdir()
%matplotlib&nbsp;notebook
```使用`pip`安装库时，将报错的内容（提示缺少xx库），复制库的名称，替换下面命令的`numpy`，然后运行即可。
```
pip&nbsp;install&nbsp;-i&nbsp;https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple&nbsp;numpy
```### 检查 CST 相关库和接口是否正确

现在，开始执行下面的代码，加载一些 CST Python 库。
```
#&nbsp;cst&nbsp;related&nbsp;imports
import&nbsp;cst
import&nbsp;cst.interface
import&nbsp;cst.results

print(cst.__file__)&nbsp;
#&nbsp;should&nbsp;print&nbsp;'<PATH_TO_CST_AMD64>\python_cst_libraries\cst\__init__.py'
```#### 成功

如果成功执行该命令，该单元格的输出将打印库的路径，例如`C:\Program Files (x86)\CST Studio Suite 2020\AMD64\python_cst_libraries\cst\__init__.py`
![图片](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12425587/690f4d60327dd8c4d5855452a86bab8a.webp)
CST Python lib在这种情况下，可以直接导入 CST Python 库，这是因为在该解释器中安装了一个最小软件包，该软件包与实际安装的 CST Studio Suite 相链接。
更多信息请参见在线帮助中的概述。
#### 失败

如果您没有安装该软件包，或者添加/修改了`PythonPath`系统环境变量（不推荐），您可以使用`sys.path.append`方法来确保您的解释器可以找到 CST Python 库。
```
import&nbsp;sys
sys.path.append("C:\Program&nbsp;Files&nbsp;(x86)\CST&nbsp;Studio&nbsp;Suite&nbsp;2022\AMD64\python_cst_libraries")

#&nbsp;cst&nbsp;related&nbsp;imports
import&nbsp;cst
import&nbsp;cst.interface
import&nbsp;cst.results

print(cst.__file__)&nbsp;
#&nbsp;should&nbsp;print&nbsp;'<PATH_TO_CST_AMD64>\python_cst_libraries\cst\__init__.py'
```## 调用 CST Design Environment

现在，让我们调用 CST Design Environment，开始初始化“连接”。
```
project&nbsp;=&nbsp;cst.interface.DesignEnvironment()
```执行该代码，打开 CST Design Environment，会出现提示“静态/脚本模式已激活，弹出窗口已被阻止”弹窗，点击“Swich to Interactive Mode”切换到交互模式即可。
![图片](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12425587/039f12ff9417706c4d3679f5c26ccbdd.png)
Swich to Interactive Mode### 创建空项目

然后运行下面的单元格，创建一个空的 CST Microwave Studio 项目。
```
mws_project&nbsp;=&nbsp;project.new_mws()
```![图片](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12425587/3356108f5dcbe7a23ddd11d8130b1b0a.png)
创建一个空的 CST Microwave Studio 项目```
mws_project.activate()
```参数`activate()&nbsp;`会确保我们创建的项目是当前激活的项目。
在做其他事情之前，我们先将项目保存在当前用户的`TEMP`文件夹中，即`C:\Users\<Users>\AppData\Local\Temp`路径。
```
mws_project.save(tmp+"\CST_TEST.cst")
```如果提示“文件已存在”，说明此前已经保存过该文件到该目录，没有赋予文件操作相关的命令，无法覆盖保存。
![图片](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12425587/8557f5c4ee9e9c435bd2078f5c4f1bda.png)
“文件已存在”可以修改拟保存的项目名称，也可以在文件管理器中访问该路径删除原有文件。
此外，用户也可以根据自己的需求，将项目文件保存到指定的位置。
### 查询求解器

作为最后的通信检查，我们将查询激活的 3D 求解器。请执行下面的单元格并观察输出。
```
mws_project.model3d.get_active_solver_name()
```![图片](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12425587/6429f81e728e95f7cd016000a6ad7aae.webp)
查询求解器然后，在 CST Microwave Studio 中更改求解器，并再次执行该代码。
![图片](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12425587/f6165f9ecdcb6389605e212139869e0c.png)
更改求解器为F求解器![图片](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12425587/806844c2f0e214ee833a283deda8d63d.webp)
求解器已经更改为F求解器### 创建参数

下面的单元格将用 Python 在模型中创建/更改一个名为`offset`的参数。
```
mws_project.model3d.StoreDoubleParameter("offset",3)
```请检查该参数在项目参数列表中是否可见。
![图片](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12425587/8aec9ff1ebaca9a1bd5e1e2b9d671cc3.png)
设置参数offset# 总结

在整个测试的过程中，若注意以下问题，将会使得整个测试过程更加顺利：
1. 安装适合的 Python 版本，并正确地添加环境变量。
2. 将 Python 的下载源设置为国内的源，例如清华大学。
3. 在测试过程中，如遇到 IPython 相关的警告或报错，可以考虑将 `%matplotlib notebook` 替换成 `%matplotlib inline` 。

在工程设计、求解计算的过程中，往往存在大量重复性的工作，这些工作不仅耗时耗力，而且容易出错。为了提高工作效率，减少人为错误，我们希望这些重复性工作能够被计算机自动完成，从而让工程师从繁重的重复性劳动中解放出来，将更多的精力投入到创造性的工作中。脚本是一种常用的自动化形式，它通过编写一系列的指令，让计算机或程序按照既定的顺序执行这些指令，从而完成一系列的自动化操作。Python 是一种广泛使用的脚本语言。Jupyter Notebook 是基于网页的用于交互计算的应用程序，可以以网页的形式打开 Python 项目，在网页中直接编写运行脚本。CST Studio Suite® 提供了 Python 编程接口，也提供了在 Python 环境中执行 VB 脚本的接口。并且，在 CST Studio Suite 2024 中，CST Python Libraries 的特性得到了更新。通过脚本控制 CST Studio Suite，工程师可以将这些重复性的工作交给计算机自动完成，例如编写相应的算法让计算机自动寻找最优解，从而大大提高求解计算的效率。现在，我们将使用 Jupyter Notebook 连接到 CST Studio Suite，通过一个演示案例，完成脚本控制建立模型、查看结果等工作，并在 Python 中进行更多自动化任务。

CST_with_Python（一）：搭建 Python 环境

在工程设计、求解计算的过程中，往往存在大量重复性的工作，这些工作不仅耗时耗力，而且容易出错。为了提高工作效率，减少人为错误，我们希望这些重复性工作能够被计算机自动完成，从而让工程师从繁重的重复性劳动中解放出来，将更多的精力投入到创造性的工作中。脚本是一种常用的自动化形式，它通过编写一系列的指令，让计算机或程序按照既定的顺序执行这些指令，从而完成一系列的自动化操作。Python 是一种广泛使用的脚本

仿真工程师

后端

编程语言

开发工具

本文详细介绍如何为CST Studio Suite自动化仿真搭建Python测试环境。内容包括选择合适的Python版本（推荐3.10或3.9）、设置环境变量、安装Jupyter Notebook及配置国内下载源。通过测试案例指导用户验证Python和Jupyter安装，加载CST相关库，并实现与CST Design Environment的连接。文章还提供常见问题解决方案，帮助工程师快速掌握脚本自动化操作，提高仿真效率。

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本文详细介绍如何为CST Studio Suite自动化仿真搭建Python测试环境。内容包括选择合适的Python版本（推荐3.10或3.9）、设置环境变量、安装Jupyter Notebook及配置国内下载源。通过测试案例指导用户验证Python和Jupyter安装，加载CST相关库，并实现与CST Design ...

CST_with_Python（一）：搭建 Python 环境-腾讯云开发者社区-腾讯云

CST_with_Python（一）：搭建 Python 环境

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