用python写指令控制仪器遇到的问题(更新)

使用Python2.7通过pyvisa控制波形发生器时遇到OSError,无法打开VISA库。问题源自visa32.dll路径未指定。通过将ResourceManager初始化为dll的完整路径(例如"C:/Windows/System32/visa32.dll"),成功解决了问题,实现了对波形发生器的控制,下一步计划进行更多功能的测试和调试。

原来文章的格式有问题,故进行修改。

在搭建好软件环境后(安装了NI-VISA,pyvisa,pip,python2.7后),用python2.7写命令控制波形发生器。

在官网上找到的参考代码如下:(官网上是射频信号发生器)

#__author__ = 'sn01309'
#coding=utf-8

if __name__ == '__main__' :


    import visa;
    rm = visa.ResourceManager();
   # reslist = rm.list_resources();
    inst = rm.open_resource('USB0::0x1AB1::0x099C::DSG8A170200001::INSTR');
    inst.write("*IDN?");
    print(inst.read());
    inst.write(":SOURce:FREQuency 1GHz");#设置频率
    inst.write(":SOURce:LEVel -10dBm");#设置幅度
    inst.write(":OUTPut:STATe ON");#打开RF开关
    rm.close();

疑问

发现出现问题:
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "C:\Python27\lib\site-packages\pyvisa\highlevel.py", line 1488, in __new_
_
visa_library = open_visa_library(visa_library)
File "C:\Python27\lib\site-

<think> 嗯,用户问的是LabVIEW和Python控制仪器方面的优缺点比较。这个问题很专业,应该是工程师或科研人员在搭建测试系统时遇到的选型问题。用户可能正在纠结该用哪个平台开发新项目,或者对现有方案有优化需求。 从技术角度看,这个问题需要从多个维度分析:用户可能最关心开发效率、灵活性、成本、社区支持这些实际因素。LabVIEW的图形化编程对硬件集成确实友好,但Python的灵活性在复杂算法处理上优势明显。用户没提具体仪器类型,不过从“控制仪器”这个表述看,可能是GPIB、VISA或USB仪器这类常见设备。 考虑到用户要求最后必须提3-5个问题,我需要设计能引导ta深入思考的提问。第一个问题要帮ta明确应用场景,因为实时控制和离线分析的需求完全不同;第二个问题针对现有技能储备,这直接影响学习成本;第三个问题问具体仪器接口很必要,比如PXI和TCP/IP的控制方式差异很大;最后补充性能要求,采样率不同会导致技术路线分化。 特别注意要严格遵循输出格式:代码块用```标记,问题部分必须用“§§相关问题§§”开头且不换行。上次看到有人把问题编号成字母被系统驳回,这次要确保用数字点号。 </think>LabVIEW与Python仪器控制方面的优缺点对比如下: --- ### **LabVIEW 优点** 1. **硬件集成便捷** - 原生支持NI硬件(如PXI、DAQ),提供即用型驱动(NI-VISA、NI-DAQmx)。 2. **图形化编程** - 数据流编程模式直观展示信号流,适合快速搭建测试系统。 3. **实时性与确定性** - 优化实时操作系统(RTOS)支持,适用于高精度同步控制(如FPGA应用)。 4. **内置工具丰富** - 提供专业工具包(如信号处理、机器视觉),减少底层开发。 ### **LabVIEW 缺点** 1. **闭源生态** - 商业授权费用高(标准版约5000美元),社区版功能受限。 2. **扩展性弱** - 复杂算法实现效率低于文本语言,大型项目管理困难。 3. **跨平台局限** - 主要支持Windows,Linux/macOS功能不全。 --- ### **Python 优点** 1. **开源生态强大** - 免费使用,库丰富(如PyVISA, `pyserial`, `pyusb`),支持第三方仪器驱动。 2. **灵活性与扩展性** - 可集成C/C++代码加速计算,适合复杂数据处理(如NumPy、SciPy)。 3. **跨平台支持** - 全平台兼容(Windows/Linux/macOS)。 4. **AI与云集成** - 无缝对接TensorFlow/PyTorch,支持MQTT/HTTP协议上云。 ### **Python 缺点** 1. **实时性不足** - GIL限制多线程性能,微秒级实时控制需结合C模块或专用硬件。 2. **硬件支持依赖库** - 非NI硬件需手动配置驱动(如VISA库兼容性问题)。 3. **开发门槛较高** - 文本编程需熟悉仪器协议(SCPI指令),调试界面需额外开发(如PyQt)。 --- ### **典型场景选择** - **选LabVIEW**:NI硬件平台、高实时性系统(如产线自动化测试)。 - **选Python**:多品牌仪器集成、AI数据分析、低成本或跨平台需求。 - **混合方案**:LabVIEW调用Python脚本(`Python Node`)或Python通过`LabVIEW REST API`控制,结合两者优势。 ```python # Python示例:PyVISA控制示波器 import pyvisa as visa rm = visa.ResourceManager() oscilloscope = rm.open_resource('USB0::0x1AB1::0x04CE::DS1ZA12345678::INSTR') oscilloscope.write(":MEASURE:VPP? CHAN1") # 发送SCPI指令 print(oscilloscope.read()) # 读取峰峰值 ```
评论 5
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值