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pythermalcomfort Package to calculate several thermal comfort indices (e.g. PMV, PPD, SET, adaptive) and convert physical variables. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pythermalcomfort

项目介绍

PyThermalComfort 是一款强大且易于使用的Python包，专为热舒适度研究设计。由Center for the Built Environment维护，它支持计算多种关键的热舒适指数（如PMV、PPD、SET和适应性模型等），并能进行物理变量间的转换。这个开源项目旨在简化建筑环境和人体热舒适的复杂分析过程，采用MIT许可，鼓励广泛的应用和学术交流。

项目技术分析

PyThermalComfort精心构建在Python这一灵活的语言之上，其稳定性和兼容性得到了全面测试。通过一系列自动化测试（包括跨Python版本和操作系统的测试）确保代码质量，并利用Codecov实现高覆盖率监控，以保持项目的健壮性。支持最新版本的Python，并提供Wheel包以方便安装，这一切都体现在其详尽的文档和 badge 中。此外，通过Travis CI和GitHub Actions持续集成部署机制，每当代码变动时，系统自动执行测试并完成PyPI上的软件包更新，这体现了该项目对质量和自动化流程的重视。

项目及技术应用场景

PyThermalComfort在建筑科学、环境工程、室内气候设计以及人机环境交互领域大放异彩。无论是设计师评估新建筑设计的人体热舒适度，还是研究人员探究不同气候条件下的适应性策略，PyThermalComfort都能提供精准的计算工具。它帮助用户基于ASHRAE等相关标准和理论模型，快速准确地预测室内环境对人们舒适感受的影响，从而优化空间设计，提升居住或工作环境的质量。

项目特点

• 易用性：直观的API设计让开发者快速上手，即使是热舒适度领域的新人也能轻松使用。

• 广泛支持：覆盖多种热舒适度评价指标，满足不同研究和应用需求。

• 严格测试：详尽的单元测试保证计算准确性，适合于科学研究中的严谨验证。

• 持续更新：借助GitHub Actions的自动部署，确保用户始终获得最新功能和技术支持。

• 开源共享：MIT许可证鼓励社区参与贡献，促进了热舒适度相关知识和技术的迭代进步。

PyThermalComfort以其强大的功能、简洁的接口、严格的品质控制以及开放协作的态度，成为了热舒适度研究和实践不可或缺的工具。对于任何致力于提高人类居住和工作环境质量的研究人员和专业人士而言，PyThermalComfort都是一个值得一试的选择。立即开始你的热舒适度探索之旅，享受高质量的环境设计带来的无限可能。

pythermalcomfort Package to calculate several thermal comfort indices (e.g. PMV, PPD, SET, adaptive) and convert physical variables. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pythermalcomfort