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一、简介
PythonOCC（Python OpenCASCADE Community Edition）是一个强大的开源库，它基于Open CASCADE Technology（OCCT），为Python开发者提供了丰富的三维建模和可视化功能。作为CAD/CAM/CAE领域的基石，Open CASCADE Technology以其广泛的几何建模能力、高效的算法和灵活的API而闻名。PythonOCC通过将OCCT的C++接口封装成Python语言，极大地降低了三维几何处理的门槛，使得非专业程序员和科学家也能轻松地进行复杂的三维模型设计、分析以及可视化工作。
PythonOCC支持从基础的三维形状构建（如点、线、面、体等）到高级几何操作（如布尔运算、形状分析、网格生成等）的全方位功能。用户可以利用PythonOCC来创建复杂的三维模型，进行几何形状的分析与优化，甚至实现三维打印前的准备工作。此外，PythonOCC还提供了丰富的可视化工具，使得用户能够直观地查看和检验其设计的三维模型，大大提升了开发效率和用户体验。
PythonOCC因其易于上手、功能强大且灵活的特性，在多个领域得到了广泛应用，包括但不限于航空航天、汽车制造、机械设计、生物医学工程以及教育科研等。无论是需要精确控制三维模型构建的工程师，还是希望通过编程实现创意设计的艺术家，PythonOCC都为他们提供了一个理想的平台。
github 地址：https://github.com/tpaviot/pythonocc-core
效果:
二、安装环境
1.PyCharm
目前社区版够已经完全够用了，名字：PyCharm Community Edition
下载地址：JetBrains: Essential tools for software developers and teams
这里选择 PyCham
点击 Download
这里有两个版本，选择 PyCharm Community Edition
安装完成后，在设置 --> 插件 这里可以看到对应的中文包
2.Conda
pythonocc 是无法使用 pip 进行安装的，使用 pip 安装会报错，从官方的 github 介绍来看，是推荐用 Conda 来进行安装的，而且 Conda 也能安装 pip 相关的库，非常的方便，推荐使用！
下载地址：Installing Miniconda — Anaconda documentation
点击 Download the installer
这里选择 Miniconda3 Windows 64-bit，也可以使用下面的地址直接打开
Miniconda — Anaconda documentation
三、Conda 环境搭建
虚拟环境是一个自包含的目录结构，它包含了你需要的所有包和库，与系统其他部分隔离开来。
在 Conda 安装完成后，就可以创建一个环境了
在搜索栏中搜索 Anaconda Prompt
可以输入 conda --version 来验证是否安装成功
从上图可以看到，有一个（base），这表示当前的环境名称是 base，默认的 base 最好不要使用，我们需要创建一个新的环境。
使用 conda list 命令可以查看当前安装了那些库：
1.命令解释
在 github 界面我们可以看到具体的用法，对这些命令我做一个系统的解释。
命令：
conda create --name=pyoccenv python=3.10
source activate pyoccenv
conda install -c conda-forge pythonocc-core=7.8.1第一句：
conda create --name=pyoccenv python=3.10conda create：用于创建一个新的虚拟环境。
-name pyoccenv：可以写成 -n pyoccenv，-n 是 --name 的缩写，用于指定新环境的名字。在这里，pyoccenv 为这个新环境取的名字。创建环境后，可以通过 conda activate pyoccenv 命令来激活这个环境。
python=3.12: 这部分指定了在创建这个新环境时，应该安装 Python 解释器的版本。python=3.12 表示你要在这个环境中安装 Python 3.12 版本。Conda 会根据你的指定，从可用的源中找到并安装这个版本的 Python。
如果你这样写：
conda create --name=pyoccenv依然是可以的，它的意思是：创建一个名为 pyoccenv 的空环境，不包含任何包，包括 Python 解释器。
也可以这么写：
conda create --name=pyoccenv python它的意思是：创建一个名为 pyoccenv 的环境，并同时安装最新版本的 Python 解释器
第二句：
source activate pyoccenv这句代码是用来激活环境，不过从 Conda 4.4 开始，已经不用这种写法了，推荐使用新的的写法：conda activate pyoccenv
它意思是：激活环境，名称为 pyoccenv。
第三句：
conda install -c conda-forge pythonocc-core=7.8.1conda install 是 Conda 的安装命令，主要用于安装软件包。
-c conda-forge 指定了软件包的来源渠道。-c 是 --channel 的简写，它告诉 Conda 从指定的渠道安装包。conda-forge 是一个社区驱动的 Conda 包渠道，提供了大量的开源软件包，通常更新更及时。
pythonocc-core=7.8.1 这是你要安装的软件包的名称和版本。在这里，pythonocc-core 是具体的软件包名，而 =7.8.1 指定了你希望安装的版本号。如果不指定版本，Conda 会默认安装最新版本。
2.切换镜像源
使用 Conda 在国内安装库，安装失败是大概率的事，因此不得不把下载链接转到国内。
切换镜像源这里有两种方式：
1）使用控制台
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
运行：
这里最好先切换一些环境名，我这里用的是 base 默认的环境，一般情况下是不用的。
使用 conda config --show 命令可以查看配置，在 channels 这里可以看到你刚刚的设置
可以根据下面命令来更新 Conda 环境中的软件包
conda update conda
如果你以后需要切换回官方源，可以执行以下命令：
conda config --remove-key channels
2）修改配置文件
通常在 C:\用户\.condarc 文件中
完成了上面的操作，打开后就是这个样子
你也可以直接复制过去：
show_channel_urls: true
channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults3）其他的镜像源
中科大镜像源：
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --set show_channel_urls yes
阿里云镜像源：
conda config --add channels http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
3.创建新的环境
根据第1小节命令解释来实际操作
首先，使用 conda create --name=pyoccenv 创建一个新的环境
在一段时间后，会提示你环境安装的位置，输入 y 即可
如果你是第一次添加环境，会下载一堆插件库，等待下载完成即可。
安装环境成功后，系统提示你激活环境和停用环境的方法，
conda activate pyoccenv 激活环境
conda deactivate 停用环境
输入 conda info --envs 来查看现在安装了那些环境
下面就来激活 环境，输入 conda activate pyoccenv
看到括号内有对应的环境名称即为成功。
下面我们来看看当前的下载镜像地址，输入 conda config --show channels
如果地址如上图所示，则是清华大学的镜像地址，如果不是，则根据第2小节切换镜像源来操作。
接下来就是安装 pythonocc 了，输入 conda install -c conda-forge pythonocc-core
这时会提示我们需要下载那些库，输入 y 即可
列表太长了，我截图了最下面的部分
开始下载，一般需要等待很久
下载失败也是常用的事，如果下载失败了，或者长时间没反应，你可以关闭控制台，重新安装它，命令：conda install pythonocc-core
检查是否安装成功，输入 conda list pythonocc-core
如果出现了具体的信息和版本则为安装成功。
四、PyCharm 环境搭建
在创建项目之前，请先安装 Python，下载地址：
也可以通过 pycharm 进行安装 python，具体安装方法这里就不做介绍了，下面开始创建项目，
点击创建，创建完成后，会自动进行配置，我们点击右下角的解释器，
如果是第一次打开 PyCharm 可能是默认的解释器，或者无解释器的状态
点击 解释器设置
就会来到 解释器界面，这里你可以添加库和升级库
如果在 python 解释器这里出现了红色的文字，说明解释器配置不正确
如果需要删除某一个解释器，可以点击全部显示，对解释器进行添加和删除。
点击 添加新的解释器
在第三章中添加的环境 pyoccenv 在这里就可以选择了，一般情况下打开这个界面会自动的获取到已添加的环境，如果没有，点击旁边的按钮 加载环境，选择好后，点击确认。
接下来需要一个 python 脚本来运行代码。
右键点击项目，选择 new --> python 文件 来创建一个新的 python 脚本
输入文件名，按回车
测试项目的结构如下：
输入下面代码：
from OCC.Core.BRepPrimAPI import BRepPrimAPI_MakeBox
from OCC.Display.SimpleGui import init_display
# 创建一个立方体
box = BRepPrimAPI_MakeBox(10, 10, 10).Shape()
# 初始化显示
display, start_display, add_menu, add_function_to_menu = init_display()
# 显示立方体
display.DisplayShape(box, update=True)
# 开始显示
start_display()
如果出现错误，说明解释器出现了问题，或者不是之前我们创建的环境
如果代码没有错误，说明环境搭建是正确的，点击运行按钮
效果：
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