結合PyAEDT抓取HFSS設定並輸出到網頁上

在一個python檔案當中，呼叫pyaedt及Streamlit模組，用少量的程式碼便可以將多個aedt當中的模擬設定參數顯示到網頁上面。

run.bat

set PATH=C:\Users\mlin\AppData\Local\Programs\Python\Python38\Scripts;%PATH%

streamlit run example.py
pause

example.py

import threading
import streamlit as st
import os
import pyaedt

projects = [r"D:\demo\bp_filter.aedt",
            r"D:\demo\coaxbend.aedt",
            r"D:\demo\corporate_feed.aedt"]

props = []
for p in projects:
    app = pyaedt.Hfss(p,
                      'HFSSDesign1',
                      non_graphical=True,
                      new_desktop_session=True,
                      close_on_exit=True,
                      student_version=False)

    props.append(app.get_setup('Setup1'))

    app.close_desktop()

for pj, c, pr in zip(projects, st.columns(len(props)), props):
    with c:
        st.subheader(pj)
        st.write(pr.props)

(圖一)顯示在網頁上的HFSS模擬設定

如何利用PyAEDT抓取HFSS已模擬完成的結果

利用PyAEDT抓取資料

import pyaedt
import matplotlib.pyplot as plt
app = pyaedt.Hfss("D:/demo_pyaedt/OptimTee.aedt", 
                          'TeeModel', 
                          non_graphical=True, 
                          new_desktop_session=True, 
                          close_on_exit=True, 
                          student_version=False)
try:
    f, m = [], []
    x = app.post.get_report_data("dB(S(2,1))")

except:
    pass
finally:
    app.close_desktop()

for freq in x.solutions_data_mag['dB(S(2,1))']:
    mag = x.solutions_data_mag['dB(S(2,1))'][freq]
    f.append(freq[0])
    m.append(-mag)
plt.plot(f, m)
plt.grid()
plt.xlabel('Freq')
plt.ylabel('mag')
plt.show()

 

(圖一) HFSS當中的S21

(圖二)PyAEDT抓取S21並繪圖

如何呼叫API查詢函式

PyAEDT的查詢功能較AEDT內建的API而言，較不容易使用。因為API查詢函數一般不需要下太多參數，我們可以在PyAEDT當中調用API的查詢函數，如下：

import pyaedt

app = pyaedt.Hfss3dLayout("D:/demo_pyaedt/Galileo_G87173_2042.aedt",
                          'Galileo_G87173_204',
                          non_graphical=True,
                          new_desktop_session=True,
                          close_on_exit=True,
                          student_version=False)
try:
    modeler = app.modeler

    oEditor = modeler.oeditor
    print(oEditor.GetNets())
    print(oEditor.FindObjects('Type', 'poly'))
    print(oEditor.GetStackupLayerNames())
    for i in oEditor.GetStackupLayerNames():
        print(oEditor.GetLayerInfo(i))
except:
    pass
finally:
    app.close_desktop()

(圖一)查詢結果輸出

輸出EDB資料

 

from pyaedt import Edb

myedb = Edb("D:/demo_pyaedt/Galileo_G87173_2042.aedb", 'Galileo_G87173_204')

x = myedb.core_nets.nets
print(x.keys())

x = [i.PartName for i in myedb.core_components.get_component_list()]
print(x)

x = myedb.core_stackup.stackup_layers.layers
print(x.keys())

x = myedb.core_padstack.padstacks
print(x.keys())

x = myedb.core_primitives.polygons
y = ([(i.GetNet().GetName(), i.GetLayer().GetName()) for i in x])
print(y)

myedb.close_edb()

如何輸出訊息與清除訊息

程式執行過程可以輸出訊息到AEDT Message Manager來顯示進度或是錯誤等。以下程式碼可以將資料寫到Message Manager，最後並清除訊息。有趣的是，可以透過odesktop呼叫到AEDT的內建API做全域訊息清除。

# -*- coding: utf-8 -*-
import pyaedt

#%% 1
desktop = pyaedt.Desktop()
hfss = pyaedt.Hfss('test_project', 'test_design')

#%% 2
x = hfss.messenger

x.add_info_message('info message!')
x.add_warning_message('warning message!')
x.add_error_message('error message!')

for mtype in [0, 1, 2]:
    x.add_message(mtype, str('Test!'), 'Global')

#%% 3
x.clear_messages(level=3)

#%% 4
odesktop = hfss.odesktop
odesktop.ClearMessages("", "", 2)

PyAEDT的編程流程

用PyAEDT寫程式的流程跟一般程式開發很不相同，更接近交互式的體驗。開發者可以邊添加程式碼，邊觀察AEDT的對應變化。比方說，使用者下了一行指令建立新的專案與設計，並執行程式，此時便可以看到新的專案連同設計加入AEDT當中。這時候我可以再回到編輯器，加入新的區段，並在區段內，在該設計當中加入新的變數，此時單獨執行該區段內的程式碼，便可以看到該變數加入到設計當中。

過往的AEDT程式設計，執行程式需重頭跑到尾。如果程式前面存在耗時的操作，每一次除錯便必須等待耗時的操作完成，這對開發人員是一種煎熬。PyAEDT搭配編輯器的區塊執行功能很大幅度的緩解了大型程式開發的痛苦，我們可以逐步擴充程式。如果有必要，甚至還可以跳回到之前區段修改某些條件，再回到最後的區段繼續執行。比方說程式寫到後面發現材料屬性忘了修改，我們可以回到前面區段加入並執行材料屬性修改的程式碼，還可以在AEDT環境當中確認修改是否正確，再回到最後一段繼續開發即可。

剛開始接觸PyAEDT的時候，由於PyAEDT指令無法透過錄製來建立，我認為PyAEDT的開發必然相對耗時。但是自己動手做了一些操作之後，我開始對PyAEDT的編程有了不同的想法。這種互動式自動化編程可以小範圍修改並測試，再加上編輯器可以支援智能感知(Intellisense)來方便使用者選出適當的物件方法，這都會縮短程式開發的過程。

PyAEDT的範例與說明文檔

在PyAEDT官方頁面上可以找到許多的範例可供參考：https://aedtdocs.pyansys.com/examples/index.html

點進去之後，除了範例的說明，底下還有完整的Python檔可以下載。在IDE當中開啟該.py檔之後便可以執行並觀察執行結果。這是一個很好入門PyAEDT的方式。

當稍微熟悉PyAEDT之後，可以參考API文件來了解PyAEDT更完整的功能，API說明連結：

https://aedtdocs.pyansys.com/API/index.html