使用python和vb控制cst進行自動化仿真之（一）：環境配置

使用python和vb控制cst進行自動化仿真之（一）：環境配置

作微波的童鞋會常常用到cst進行仿真。我有個朋友最近一個課題須要使用cst仿真大量數據，這些數據對應的一部分結構參數要求隨機生成，這樣就沒辦法使用掃參。cst自帶了vb(visual basic)編程環境，可使用vb腳本編程控制cst實現自動仿真。獲得這些數據後，會被用到pytorch中做爲神經網絡的訓練數據。cst2020 提供了python編程接口，也提供了在pyhon環境中執行vb腳本的接口，如此一來，數據獲取和訓練均可以在pyhon中進行。不只很是方便，並且未來能夠實現模型參數的自動優化。（cst2020破解版安裝包獲取以及破解教程能夠參考這個連接：https://www.bilibili.com/read/cv4982729/）

1.cst參考文檔

每一個版本的cst都帶了很是很是全的參考文檔，咱們想知道的都在裏面。打開cst自帶的help文檔，找到 automation and scripting，就能夠看到關於python控制接口的詳細介紹。

2.建立 python3.6虛擬環境

cst2020的python包是基於python3.6的，爲了可以在pycharm中同時使用cst的接口和完整的python接口，須要先使用conda建立一個python3.6的虛擬環境（請事先安裝好conda）。
打開Anaconda Powershell Prompt，輸入命令：
conda create -n py36 python=3.6
注意沒有env，下載安裝完成以後，能夠看到虛擬環境的路徑：

3.建立pycharm project

注意：這裏 ProgramData 是隱藏文件夾，在文件資源管理器中找不到的話直接在路徑框中輸入該路徑便可。

4.設置環境變量

按照 help 文檔的提示，新建一個PYTHONPATH的環境變量：

若是不建立這個環境變量的話，每一個要 import cst 的文件都要添加這兩行代碼：

import sys
sys.path.append(r"<PATH_TO_CST_AMD64>/python_cst_libraries")

5.大功告成

至此環境配置就完成了。若是還須要 pytorch 的話，還須要在 Anaconda Powershell Prompt 輸入如下兩條命令，爲我們的虛擬環境安裝pytorch（我這裏沒有安裝cuda，要裝cuda的同窗能夠參考官網教程：https://pytorch.org/get-started/locally/）:
conda activate py36
conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch