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？
由于其易用性、丰富的用户自创软件包以及大量的支持资源，Python 已成为实验物理、生物信息学、机器学习等领域的首选编程语言。Moku 硬件平台的设计理念也与之类似，旨在为用户提供一个基于 FPGA 的多功能仪器工具箱。然而，易于使用的软件同样至关重要。秉承这一设计理念，Moku 为用户提供了多种选择： 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 蟒蛇它可以帮助您跟踪已安装的软件包和库，同时支持 Spyder 和 Jupyter Notebook 等常用 IDE。即使您不打算将其用于实验，我们也建议您安装它。 Moku 软件 安装在您的计算机上。这将使您能够更轻松地检查 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 Moku 设备通过 Python 进行的通信。最后，如果您希望通过命令行与 Moku 设备交互，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
安装完这些必备组件后，打开终端并导航到根文件夹。如果您在 Windows 系统上使用 Anaconda，可以直接从主导航屏幕启动它（CMD.exe）。否则，请使用命令提示符手动导航到 Python 根文件夹。如果您是 macOS 用户，只需运行设备上的终端程序即可。要测试您是否在正确的目录中，请尝试输入以下命令。 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。
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。
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。务必确保您下载的数据文件的固件版本与您设备上的固件版本匹配。如果您还不知道固件版本，可以使用 Moku 应用进行查看。输入 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。
请注意，本示例中固件已安装，请检查是否安装成功。如果您的 Moku 已开机并连接到网络，且您已安装 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。
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 可观看。您也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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