随着时间的推移，物理科学实验变得越来越复杂，通常需要在一系列测量设备上进行精确的同步和自动化。现代研究的专业性反过来又导致了定制、用户创建的软件的兴起，以推动其发展。继续阅读以了解有关可重构 Moku 仪器平台和 Moku Python API 共同帮助用户快速定制他们的控制堆栈。
为什么要使用 Moku Python API？
由于其易于使用、各种用户创建的软件包以及丰富的支持资源，Python 成为实验物理、生物信息学、机器学习等领域的首选编程语言。
Moku 硬件平台背后的理念也同样受到启发，为用户在一台基于 FPGA 的设备上提供了多功能的工具箱。然而，易于使用的软件也至关重要。作为这种设计理念的一部分，Moku 为用户提供了以下选择： 多个接口包括 Windows、macOS、iPadOS 和 visionOS，以及多个 API，包括 Moku Python API。通过将 Moku 的灵活性与 Python 相结合，用户可以轻松地将他们的 Moku 设备集成到现有设置中，同时应对最艰巨的研究挑战。下一节将介绍如何在桌面系统上安装 Python API。
Moku Python API 的推荐先决条件
在安装 Moku 软件包之前，请确保您的计算机上安装了至少 3.5 版的 Python 环境。如果您是 Python 新手，请查看以下发行版 蟒蛇，它可以帮助跟踪您已安装的软件包和库，同时支持流行的 IDE，如 Spyder 和 Jupyter Notebooks。
即使你不打算将其用作实验的一部分，我们也建议 Moku 软件 安装在您的计算机上。这将使您更容易检查 Moku 设备的 IP 地址、固件版本和连接状态等信息。安装此应用程序不会干扰您的 Moku 设备通过 Python 进行的通信。
最后，如果你希望通过命令行与 Moku 交互，请安装 Moku 命令行界面 实用程序 — 只需下载并运行适用于您系统的安装程序即可。安装后，重新启动 Python 环境以加载 moku cli 库。这对于使用 Python API 来说并不是必需的，但它确实有几个方便的功能，例如查看 Moku IP 地址和在文件类型之间进行转换的功能。
安装 Moku Python API 包
安装完这些先决条件后，打开终端并导航到根文件夹。如果您在 Windows 上使用 Anaconda，则可以从主导航屏幕 (CMD.exe) 启动它。否则，使用命令提示符功能手动导航到 Python 根文件夹。如果您是 macOS 用户，只需在您的设备上运行终端程序即可。
要测试您是否在正确的目录中，请尝试输入 python -version 进入控制台。如果检测到 Python 安装，控制台将返回版本号，如图 1 所示。
图 1：查找 Python 安装。
接下来，使用以下方式安装 Moku 包 点子， 自动化包管理器。如果你以前用过 Python，那么这个过程应该很熟悉。输入 pip 安装 moku 并等待该过程完成。命令行再次出现后，输入以下命令检查安装是否成功 python -c “导入 moku”，如图2所示。如果没有返回错误，请继续下一步。
图 2：安装 API。请注意，此示例中已安装 API，因此请检查以确保其安装成功。
下载 Moku 数据文件
现在我们需要安装 Moku 仪器使用的实际数据文件。确保您下载的数据文件的固件版本与您设备上的固件相匹配至关重要。如果您还不知道版本，可以使用 Moku:app 检查。
类型 moku 下载 –fw_ver=591 进入控制台开始下载，如图 3 所示。这些数据文件较大（约 1 GB），下载可能需要一些时间，具体取决于您的网速。数据文件下载完成后，您就基本完成了。
图 3：下载 Moku 数据文件。请注意，此示例中已安装固件，因此请检查以确保其安装成功。
如果你的 Moku 已打开电源并连接到网络，并且已经安装了 Moku CLI，则可以通过输入以下命令查看 IP 信息 moku 列表然后控制台将显示每个检测到的设备的 IP 和固件版本信息，如图 4 所示。
图 4：通过命令行获取 Moku 设备的序列、硬件、固件和 IP 信息。
现在已经建立与 Moku 的通信，您可以开始在自己的自定义脚本中使用 Moku Python API。
使用 Moku Python API 进行下一步
如果你希望对 Python 代码进行下一步，有很多资源可用。请参阅我们的 API 参考指南 了解可用命令的完整列表。所有 14 种仪器以及多仪器模式都可以通过 API 配置其任何设置。此外还有几个 示例脚本 可用。
您还可以观看我们的点播网络研讨会， 利用灵活的基于 FPGA 的仪器和 Python 简化实验控制堆栈学习如何最大限度地提高实验室效率和速度。从入门到实现用于波形生成、数据记录等的高级脚本，探索如何利用基于 FPGA 的 Moku 平台和 Python 的强大功能和灵活性来加速您的实验。本次网络研讨会将介绍几个示例脚本，您可以下载使用。 开始。如果您需要安装帮助，请查看我们的 故障排除 指南。
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