LabVIEWのサブスクリプト移行により、計測部分はこれまで使ってきたLabVIEWで、解析の部分だけをPythonで行えないか？との相談を受けた。（そうすると一番安いLabVIEWのサブスク費用でまかなえる。解析モジュールを使わないですむ。）相談では、リアルタイム処理（数msオーダーの処理）は不要とのことでした。そこでいくつかの解決策が考えられます。
- LabVIEWからPythonを呼び出して処理 LabVIEWにある（1）Pythonノード、（2）コマンドプロンプト、（3）HTTPクライアントなどを利用してPythonとの連携が考えられます。（1）のPythonノードは使ったことがないのでわかりませんが、LabVIEWでPythonコードを活用する の解説を見ると制約が多い印象を受けます。（2）コマンドプロンプトの場合、Python側では sys.argvを使って引数を渡すようにプログラムする必要があります。（3）HTTPの場合、Python側でFLASKやFastAPIなどでWebアプリを作る必要があります。 これらの方法を利用するには、そこそこのLabVIEWとPythonの両方の知識が必要になります。
コマンドプロンプトを使った参考記事はこちら（2017年の記事）。
- ファイルで渡す 古典的な方法ですが、ファイルでの受け渡しが一番簡単です。この場合、ファイルの受け渡しルールだけを決めれば、それぞれの言語に精通している人で個別に作ることができます。
例えば、 LabVIEW側でフォルダーに計測データをセーブ（例えば、ヘッダー付きCSV）して、Pythonで処理したデータを別のファイルに保存（こちらもヘッダー付きCSV）して、LabVIEW側でそのファイルを読み込む方法が考えられます。ある決められたフォルダーを監視して、ファイルがあれば処理して、他のフォルダーに処理した結果とTargetにあるファイルを移動します（解析デーモン）。
このプログラム例を参考までに示します。
Target Folder（処理するファイルが入るフォルダー）とSave Folder（処理したファイルの保存と、Targetに入っていたファイルを移すフォルダー）を用意します。 Target Folderを巡回監視して、ファイルがあれば処理して、Save Folderに処理した結果とTargetにあるファイルを移動します。PysimpleguiでGUIをつけています。（Pythonが入っていないPCにはPyInstallerなどでExe化して配布します。）
解析監視GUI 作成
Target Folder: 処理するファイルが入るフォルダー
Save Folder: Targetに入っていたファイルを移すフォルダーとグラフ画像
装置によってFile Typeが異なるので、Type1 とType2のどちらかを選ぶ
Loop startでTargetFolderの監視開始
Loop Stopで監視停止
Cancelでプログラム終了
Target Folderに data1.csvファイルが入っています。Loop startを押すとそのファイルが処理されて、Save Folderに移されます。
Cancelを押すとプログラムは終了して結果をまとめたCSVファイルが作成されます。
なおLoop stopは監視を止めます。Loop startで再開できます。
"""
Targetフォルダーに解析対象ファイルがある場合、解析を行う
解析対象ファイルをSaveフォルダーに移動する
解析結果の画像、解析のまとめCSVファイルを作成してSaveフォルダーに格納
解析対象ファイルのフォーマットが異なる(例えば、xyの並びが異なる、ヘッダーがないなど）場合でも選べる様にする
初期設定ファイル（Toml形式）でTarget,Saveフォルダーをあらかじめ指定する。
"""
from pathlib import Path
import shutil
import time
import toml
import pandas as pd
import numpy as np
import PySimpleGUI as sg
# --- ファイルを解析するクラス （別ファイルに作成してもよい）
import datetime
def now_datetime(type=1):
"""
日時を文字列で返す
type1:通常表示 "%Y-%m-%d %H:%M:%S"
type2:"%Y%m%d%H%M%S"
type3:"%Y%m%d_%H%M%S"
type4:Base_file_nameで使用する形式 "%Y%m%d%H%M"
elae:日付のみ "%Y%m%d"
:return:
"""
now = datetime.datetime.now()
if type == 1:
now_string = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
elif type == 2:
now_string = now.strftime("%Y%m%d%H%M%S")
elif type == 3:
now_string = now.strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
elif type == 4:
now_string = now.strftime("%Y%m%d%H%M")
elif type == 5:
now_string = now.strftime("%m%d_%H:%M:%S")
elif type == 6:
now_string = now.strftime("%Y%m%d")
else:
now_string = now
return now_string
class Analysis():
"""
example:
fname = r'./TARGET/data1.csv'
test = Analysis(fname)
test.read_file()
test.estimate()
print(test.meta)
"""
def __init__(self,file):
self.file = Path(file)
def read_file(self):
#Pandasのcsv読み込みを例に
self.df = pd.read_csv(self.file)
def estimate(self):
# 解析結果を辞書型に格納
total = np.sum(self.df.iloc[:,1]*2) # Intensityを2倍にして和を計算
self.meta = {'file_name':self.file.stem,'data':total}
# Analysis Classを継承しています。異なる動作をさせたいメソッドのみ記述
class AnalysisB(Analysis):
def read_files(self):
pass
# with open(self.file) as f:
# s = f.read()
# self.data = s
# ------ ここからGUIプログラム
sg.theme('Light Blue 2')
# 設定ファイルをTOMLで用意している場合
try:
with open('./setfile.toml') as f:
set_obj = toml.load(f)
except: #tomlファイルがない場合
set_obj = {"target_folder":'',"save_folder":'','file_type':'type1'}
layout = [[sg.Text('Auto Analysis')],
[sg.Text("Target Folder"), sg.InputText(f'{set_obj["target_folder"]}',size=(80,4), key="-a_folder-")],
[sg.Text("Save Folder"), sg.InputText(f'{set_obj["save_folder"]}',size=(80,4), key="-s_folder-")],
[sg.Text('File type'), sg.Radio('Type A', group_id='0', default=set_obj['file_type'] == 'type1', key='-1-'),
sg.Radio('Type B', group_id='0',default=set_obj['file_type'] == 'type2',key='-2-')],
[sg.Button('Loop start',key='-begin-'), sg.Button('Loop stop',key='-stop-')],
[sg.Cancel()],
[sg.Output(size=(80, 20))],
]
window = sg.Window('Auto Analysis', layout, location=(100, 100), size=(500, 500), resizable=True)
read_flag = 0
# 解析した値を保存するため。（適宜変更）
date_res = []
file_res = []
total_res = []
while True:
event, values = window.read(timeout=1000,timeout_key='-timeout-')
# 1000msおきに-timeout- event が呼び出されます（timeoutを適宜変更）
if event == '-begin-':
print('Loop Start')
read_flag = 1
read_path = Path(values['-a_folder-'])
# Saveフォルダーがない場合は作成される。
save_path = Path(values['-s_folder-'])
save_path.mkdir(exist_ok=True)
elif event == '-stop-':
print('Loop Stop')
read_flag = 0
elif event in '-timeout-':
if read_flag == 1:
files = list(read_path.glob('*'))
# print(files)
if len(files) != 0:
# 必要かどうか検討（対象フォルダーに完全にファイルが移動できていない場合には、エラーになる可能性があるので0.5秒待っている）
time.sleep(0.5)
for fi in files:
if values['-1-']: # Type A
tmp_ins = Analysis(fi)
elif values['-2-']: # Type B
tmp_ins = AnalysisB(fi)
tmp_ins.read_file()
tmp_ins.estimate()
f_name = tmp_ins.meta["file_name"]
# Targetフォルダーにあるファイルを移動する
new_p = save_path / fi.name
# 移動するフォルダーに同じ名前のデータがあるとエラーになるため、ファイルがあるか確かめる
# ファイルがある場合は削除
if new_p.exists():
new_p.unlink()
# shutil.move(fi,save_path) # Python 3.7だとエラーになる。
# https://tec.citrussin.com/entry/2019/03/24/201649
shutil.move(fi,new_p)
# fi.rename(new_p)
treat_date = now_datetime(type=3)
print(f'{treat_date}, Calculate, fname : {f_name}')
date_res.append(treat_date)
file_res.append(fi.name)
total_res.append(tmp_ins.meta["data"])
elif event in (None, 'Cancel'):
# 処理した結果をまとめてCSVに出力する。
res_dict = {'date': date_res,'file':file_res, 'data':total_res}
df = pd.DataFrame(res_dict)
csv_save_path = save_path / f'{now_datetime(type=4)}.csv'
df.to_csv(str(csv_save_path), index=False)
break
window.close()setfile.toml
# setfile.toml
target_folder = './TARGET'
save_folder = './SAVE'
# default read file format
# input 'type1' or 'type2'
file_type = 'type1'以上、PythonとLabVIEWの連携の参考になれば。