Embedding python in LabVIEW

embedding python 代码如何在Python中使用嵌入式代码在Python中，嵌入式代码是指在一个源代码文件中嵌入另一个源代码文件或模块的代码。

这种技术在许多情况下都很有用，比如在大型项目中重用代码、在不同的环境中共享代码等。

本文将介绍如何在Python中使用嵌入式代码，并给出一些实际应用的例子。

1. 导入模块要在Python中使用嵌入式代码，首先需要导入相关的模块。

可以使用`import`语句导入需要的模块。

例如，如果要嵌入一个名为`utils.py`的模块，可以使用以下代码：```pythonimport utils```2. 调用嵌入式代码一旦导入了模块，就可以使用其中的函数、类或变量。

要调用嵌入式代码，只需使用模块名称加上相应的函数或变量名。

例如，如果`utils.py`中定义了一个名为`add`的函数，可以使用以下代码调用它：```pythonresult = utils.add(2, 3)print(result)```3. 使用嵌入式代码的实际应用嵌入式代码在实际应用中非常常见。

下面将介绍几个常见的应用场景。

3.1 在Web开发中使用嵌入式代码在Web开发中，嵌入式代码常用于动态生成HTML页面。

例如，可以使用嵌入式代码从数据库中获取数据，并将其显示在网页上。

以下是一个简单的示例：```pythonimport utilsdata = utils.get_data_from_database()html = "<ul>"for item in data:html += f"<li>{item}</li>"html += "</ul>"print(html)```3.2 在机器学习中使用嵌入式代码在机器学习中，嵌入式代码常用于加载和预处理数据。

例如，可以使用嵌入式代码从文件中读取数据，并进行归一化处理。

2020年12月第56卷第12期铁道通信信号RAILWAY SIGNALLING COMMUNICATIONDecember 2020Vol. 56 No. 12基于LabVIEW的计算机联锁仿真系统黄鲁江摘要：米用传统编程语言实现的计算机联锁仿真系统，存在开发效率低、灵活性不高等缺点。

本文将LabV IEW平台图形化编程优势和P y th o n编程语言数据处理的优势相结合，并引入到计算机联锁仿真系统的开发中，提高了仿真系统开发效率和系统灵活性。

该方法为联锁系统仿真提供了 一种新思路。

关键词：联锁系统；仿真；L abV IE W图形化编程平台；P y th o n语言Abstract：The efficiency and flexibility of developing computer-based interlocking simulation sys­tem with traditional programming language are not satisfactory.S o.the computer-based interloc­king simulation system is developed by combining LabVIEW's graphical programming and data processing in Python programming language,which improves the efficiency of development and the flexibility of the system and provides a novel idea for the simulation of interlocking system. Key words：Interlocking System；Simulation；LabVIEW；Python1)01：10. 13879/j.issnlOOO-7458. 2020-12. 202491986 年，National Instrum ents(N I)公司提出了“软件即仪器”的口号，推出了基于图形化编程的开发平台即LabVIEW.它以直观的流程图编程风格.开启了虚拟仪器的先河[1]。

labview实现模拟python微信模块
python登录微信模块的确好⽤，它⼭之⽯怎么消化利⽤呢？经过微信库的拆解研究得到以下结论：
结论⼀：python登录微信其实就是⽤http的post协议和get协议，get协议获得uuid,获得⼆维码，等待⼿机端扫描通过，解析⽹页xml参数；然后换为post协议进⾏初始化微信页⾯，得到好友信息。

结论⼆：有了微信⽹页接⼝⽂档，就可以实现任何⼀种语⾔的移植，不再局限于python
设想⼀：⽤命令获取pythonIDE窗⼝，监控输⼊输出；
⽅法实施：⽤user32.dll⾥⾯的得到窗⼝句柄，模拟键盘传⼊数据
验证结果：很⿇烦，对窗⼝进⾏输⼊要查询对照表，还不能输⼊中⽂；输出更是很难得⼤到返回数据。

设想⼆：⽤micropython实现功能
⽅法实施：⽤ESP8266模块进⾏串⼝指令
验证结果：会遇到⽆法显⽰⼆维码，安装微信库出错，解析异常等错误
设想三：拆解微信⽹页版原理，根据原理操作
⽅法实施：查找微信机器⼈的接⼝运作原理，⽤熟悉的语⾔进⾏模仿
验证结果：可⾏，对技术要求⾼，需要懂得⽹络协议的使⽤。

LabVIEW和TestStand中调用Python编程作者：***来源：《计算机时代》2020年第07期摘要：為了采用Python编程来完成计算机测试测量任务，对LabVIEW和TestStand编程环境中调用Python编程的工具和方法进行了研究。

介绍了在LabVlEW中通过LabPython模块、Python集成工具包、Python生成的动态链接库和LabVIEW2018内置函数节点调用Python 脚本的方法，以及在TestStand中通过调用Python生成的动态链接库、由LabVIEW封装Python模块生成的VI和通过TestStand附加软件工具调用Python脚本的方法。

结合Python代码实列，分析了在程序调用中的关键配置信息及步骤，给出在LabVIEW中和TestStand中调用Python的数据类型对应关系，推荐了相应的调用Python代码的方式。

关键词：LabVIEW;TestStand;Python;调用;动态链接库中图分类号：TP311.1 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2020）07-54-050引言Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级计算机程序设计语言。

近几年随着人工智能应用的火热，Python语言在大数据、图像识别、深度学习等方面得到了广泛的应用。

而在计算机测试测量领域，则更多地使用TeststaJld结合LabvIEW编程，实现通信、数据采集、信息交互等功能。

鉴于Python的易用、免费、具有丰富的库资源以及在数据处理和协议分析方面的优势，使用TeststaJld和LabvIEw调用Python模块快速实现自动化测试，会越来越多地应用到实际的测试项目中，这也是近年来使用图形化编程工具的用户群呼声最高的热点技术之一。

因此，研究并发掘LabVlEW和TeststaJld中各种调用Python编程的工具和方法，找到更佳、更便捷的调用方法，对于自动化测试脚本程序编写，具有很好的实用价值。

Python Embedding 开发- 函数调用前面两节的helloworld 程序都是很简单的应用，对于一些复杂的情况下，比如我们要调用摸个python模块中的某个指定的函数，获取其返回结果并显示结果。

或者我们需要在调用Python 中的函数的时候传入函数参数供脚本处理等等操作的话，简单的helloworld 是不能满足我们的需求的。

还是先来看下面的例子程序中是如何做到的吧。

有python脚本文件functioncall.py，其内容如下：view plaincopy to clipboardprint?.........10........20........30........40........50........60........70........80........90........100.......110.......120.......130.......140. (150)1.def getMsg():2. return {1:2, 1.2:('a',),"key":[1,2,3]}3.4.if __name__ == "__main__":5. print getMsg()我们希望能够调用getMsg函数，并在C++代码中获取到其返回值，示例代码如下：view plaincopy to clipboardprint?.........10........20........30........40........50........60........70........80........90........100.......110.......120.......130.......140. (150)1.#include <Python.h>2.#include <iostream>3.void printUsage()4.{5. std::cerr << "pyEmbed.exe ModuleName funcName" << std::endl;6.}7./************************************************************************/8./* Python 解释器的初始化与析构的封装，简化使用 */9./************************************************************************/10.c lass PyInterpreter11.{12.p ublic:13. PyInterpreter(const char* strPyHome)14. {15. Py_SetPythonHome((char*)strPyHome);16. Py_Initialize();17. if (!Py_IsInitialized())18. {19. std::cerr << "Python initialize fail" << std::endl;20. }21. }22. ~PyInterpreter()23. {24. Py_Finalize();25. }26. operator void*()27. {28. return Py_IsInitialized()? this:NULL;29. }30.};31./************************************************************************32.PyObject* 的简易封装，注意在出作用域时就会减引用，这样代码中看起来清爽点，33.不然到处都是减引用的宏调用。

python tensorflow embedding原理-回复Python TensorFlow Embedding原理TensorFlow是一个强大的开源机器学习框架，可以用于构建和训练各种深度学习模型。

在TensorFlow中，embedding是一种常用的技术，用于将离散的词汇或类别转换为连续的向量表示。

本文将逐步解释TensorFlow中embedding的原理和实现。

1. 什么是Embedding？在自然语言处理（NLP）中，我们经常需要将单词或类别转换为机器可以理解的形式。

传统的方法是使用独热编码（One-Hot Encoding），其中每个单词或类别都被表示为一个稀疏向量，只有一个维度为1，其余维度均为0。

然而，这种表示方法存在两个主要问题。

首先，独热编码将导致高维度的稀疏向量，而且在大规模数据集上训练模型时会导致计算和内存开销较大。

其次，独热编码无法捕捉单词或类别之间的语义关系，而单词或类别之间的关系对于NLP任务是非常重要的。

嵌入（embedding）是一种解决以上问题的方法，它通过将每个单词或类别映射到一个低维连续向量表示，来表示它们之间的关系和语义信息。

这些低维向量被称为嵌入向量（embedding vector），并且可以从数据中学习得到。

2. TensorFlow Embedding原理在TensorFlow中，通过使用`yers.Embedding`类来实现嵌入层。

这个嵌入层将离散的输入值（例如单词或类别的ID）转换为对应的嵌入向量。

下面是TensorFlow中嵌入层的原理和实现步骤：（1）定义输入数据：首先，我们需要定义输入数据，例如一个包含单词ID的列表。

这个输入数据将作为嵌入层的输入。

（2）创建嵌入层：使用`yers.Embedding`类创建嵌入层。

在创建嵌入层时，我们需要指定输入数据的范围，例如最大单词ID或类别数，以及每个输入值的嵌入维度。

（3）训练模型：在训练模型时，嵌入层会自动学习每个输入值的嵌入向量。

LabVIEW入门指南从零开始学习LabVIEW入门指南从零开始学习LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）是一款功能强大的图形化编程语言和开发环境，用于实施测量、控制和数据采集等科学和工程应用。

本指南旨在帮助初学者从零开始学习LabVIEW，提供基础知识和实用技巧，以便快速上手和熟练应用LabVIEW。

一、LabVIEW简介1.1 LabVIEW的起源与发展LabVIEW最早由美国国家仪器公司（National Instruments）于1986年推出，是一种面向虚拟仪器的编程语言。

它以图形化的方式表示程序结构和算法，使得非专业的编程人员也能够简单地开发和测试各种测量、控制和自动化系统。

1.2 LabVIEW的特点与优势LabVIEW具有以下几个突出特点和优势：1）图形化编程界面：与传统的文本编程语言相比，LabVIEW采用图形化编程语言，用户可以通过拖拽和连接图形化元件来编写程序，更加直观和易于理解。

2）丰富的内置函数库：LabVIEW提供了大量的内置函数库，包含了各种测量、控制和数据处理等常用功能，极大地方便了程序的开发和调试。

3）多平台支持：LabVIEW可以运行在多种操作系统上，包括Windows、MacOS和Linux等，同时支持多种硬件平台，如PC、嵌入式系统和专用仪器等。

4）强大的数据可视化功能：LabVIEW具备先进的数据可视化能力，可以通过图表、仪表和动画等方式直观地展示测量数据和算法结果，便于用户分析和理解。

二、LabVIEW的安装与配置2.1 软件安装LabVIEW软件可以从美国国家仪器公司官方网站下载并安装，根据自己的操作系统选择相应的版本。

安装过程较为简单，只需按照提示一步步进行即可。

2.2 开发环境配置安装完LabVIEW软件后，需要进行一些基本的配置，以确保开发环境正常工作。

主要包括设置默认安装路径、配置硬件设备和检查运行时引擎等。

【python学习笔记】pytorch中的nn.Embedding⽤法本篇博客参考⽂章：embedding词嵌⼊，通俗来讲就是将⽂字转换为⼀串数字。

因为数字是计算机更容易识别的⼀种表达形式。

我们词嵌⼊的过程，就相当于是我们在给计算机制造出⼀本字典的过程。

计算机可以通过这个字典来间接地识别⽂字。

词嵌⼊向量的意思也可以理解成：词在神经⽹络中的向量表⽰。

详细可看pytorch中的embedding输⼊是⼀个索引列表，输出是相应的词嵌⼊torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None,max_norm=None, norm_type=2.0, scale_grad_by_freq=False,sparse=False, _weight=None)参数num_embeddings（int）：词典的⼤⼩尺⼨，⽐如总共出现5000个词，那就输⼊5000。

此时index为（0-4999）embedding_dim（int）：嵌⼊向量的维度，即⽤多少维来表⽰⼀个符号。

padding_idx（int，optional）：填充id，⽐如，输⼊长度为100，但是每次的句⼦长度并不⼀样，后⾯就需要⽤统⼀的数字填充，⽽这⾥就是指定这个数字，这样，⽹络在遇到填充id时，就不会计算其与其它符号的相关性。

（初始化为0）max_norm（float，optional）：最⼤范数，如果嵌⼊向量的范数超过了这个界限，就要进⾏再归⼀化。

norm_type（float，optional）：指定利⽤什么范数计算，并⽤于对⽐max_norm，默认为2范数。

scale_grad_by_freq（boolean ，可选）：根据单词在mini-batch中出现的频率，对梯度进⾏放缩。

默认为False.sparse（bool，可选）：若为True,则与权重矩阵相关的梯度转变为稀疏张量，默认为False。