hue的定制与二次开发

本文介绍了Hue的定制与二次开发过程,包括Hue的汉化方法,如何删除与添加应用程序。汉化只需修改配置文件并重新编译,而添加或删除app涉及修改特定的配置文件。

Hue定制与二次开发

  Hue是Hadoop生态圈中的一员,它将Hadoop生态圈中几乎所有的工具都集成在一个Web平台上。在Web开发方面,Hue基于python的Django框架的mako模板。因此可以在浏览器上通过Hue这个管理系统,来统一管理服务器集群上的应用。最近因为项目的原因需要对Hue进行定制开发,因此接触了一下Hue。在这里记录一下,关于Hue定制开发方面所碰到的问题和自己总结得到的规律。

Hue的汉化

  Hue是Cloudera公司贡献给Apahce基金会的,它的代码可以直接从githua上clone下来。当然默认Hue的界面语言是英语。如果要进行二次开发,在国内的小伙伴的首要任务是将其汉化。Hue支持汉语,只需要修改配置文件,重新编译就可以了。步骤如下:
1. 修改配置文件 以前的版本中,汉化修改的参数是zh-CN。但是在现在的3.10的版本中是zh-Hans,并且很多库的汉化都采用了zh-Hans

vi /YourHuePath/desktop/core/src/desktop/settings.py
LANGUAGE_CODE = 'zh_Hans'
#LANGUAGE_CODE = 'en-us'
LANGUAGES = [
('en-us', _('English')),
('zh_Hans', _('Simplifi
### ANSYS 中等效应力计算的二次开发方法 在探讨 ANSYS 的等效应力 (Equivalent Stress) 计算及其二次开发之前,了解其基本原理至关重要。ANSYS 提供了丰富的编程接口用于定制化需求处理,特别是对于那些希望通过自动化流程来增强效率的研究人员和工程师而言。 #### 使用 Python API 实现等效应力自动提取报告生成 为了实现这一目标,可以借助于 ANSYS 提供的强大 Python 接口 PyMAPDL 来完成数据读取、处理以及最终的结果展示。下面将详细介绍如何利用该接口来进行等效应力的相关操作: 1. **初始化环境** 首先需要安装必要的库文件并启动 MAPDL 服务端实例。 ```bash pip install ansys-mapdl-core pandas matplotlib seaborn openpyxl ``` 2. **连接至 ANSYS 并加载已有结果文件** 下面展示了怎样建立同本地或远程服务器之间的链接,并打开指定的工作目录下的 .rst 文件以便后续访问其中存储的数据集。 ```python import ansys.mapdl.core as pymapdl mapdl = pymapdl.launch_mapdl() # 启动新的 Mapdl 进程 mapdl.loadfile('path/to/your/file.rst') # 加载结果文件 ``` 3. **获取节点编号列表及对应位置坐标** 此步骤目的在于收集所有参分析单元所属顶点的信息,这对于之后定位特定区域内的应力分布情况十分必要。 ```python nodes_df = mapdl.mesh.nodes_as_pd.DataFrame() coords = nodes_df[['X', 'Y', 'Z']].values.tolist() node_ids = nodes_df.index.values.tolist() ``` 4. **查询各节点处的最大主应力分量值** 对每一个结点执行 `POST1` 命令序列以检索 Von Mises 应力(即所谓的“等效”应力),并将所得数值存入 Pandas DataFrame 结构内便于管理。 ```python stress_data = [] for nid in node_ids: result = mapdl.post_processing.nodal_eqv_stress(nid=nid) stress_data.append([nid, *result]) df_stresses = pd.DataFrame(stress_data, columns=['NodeID', 'VonMisesStress']) ``` 5. **绘制图表辅助理解数据特征** 可视化的手段有助于直观感受不同部位所承受的压力状况;此处选用 Seaborn 绘制热图表示空间三维视角下各个采样点间的相对大小关系。 ```python plt.figure(figsize=(8,6)) sns.scatterplot(x='X', y='Y', hue='VonMisesStress', palette="viridis", data=df_stresses.merge(nodes_df, left_on='NodeID', right_index=True)) plt.title('Spatial Distribution of Equivalent Stresses') plt.show() ``` 6. **导出 Excel 表格形式保存记录** 将整理好的表格写入外部电子表格文档中长期留存备查,同时也利于其他办公软件集成应用。 ```python output_path = './equivalent_stress_report.xlsx' with pd.ExcelWriter(output_path) as writer: df_stresses.to_excel(writer, sheet_name='Summary', index=False) print(f'Report saved at {os.path.abspath(output_path)}') ``` 以上过程不仅实现了对原始模拟成果的有效解析,还构建了一套完整的从输入到输出的一站式解决方案框架,极大地方便了科研工作者日常工作中涉及到大量相似任务场景的操作[^1]。
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