关于Python_fluent 文章目录关于Python_fluent简介一、GUI、CLI、TUI1.1 GUI-图形用户界面1.2 CLI - 命令行界面1.3 TUI - 终端用户界面1.3.1 比较1.3.2 Fluent中的TUI1.3.3 Fulent 中 TUI命令简写二、Journal、Scheme、UDF、PyFluent2.1 UDF2.2 Journal2.3 Scheme2
内置序列类型按照序列存放元素方式的不同，可以分为：容器序列：list、 tuple 和 collections.deque。扁平序列：str、 bytes、 bytearray、 memoryview 和 array.array。容器序列中存放的是元素对象的引用，扁平序列存放的是值。所以前者能够存放不同类型的数据，而后者只能存放单一类型数据。按照序列类型能否被修改，可以分为：可变序列：list、
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2024-01-13 14:03:17
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# 如何实现Python与Fluent集成
## 流程概述
在将Python与Fluent集成的过程中，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| :---: | :--- |
| 1 | 安装Fluent |
| 2 | 导入Fluent |
| 3 | 创建Fluent模拟 |
| 4 | 编写Python脚本 |
| 5 | 运行模拟 |
## 操作步骤及代码
##
原创
2024-07-02 03:18:56
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future 指一种对象，表示异步执行的操作。这个概念的作用很大，是 concurrent.futures 模块和 asyncio 包(第 18 章讨论)的基础。17.1 示例:网络下载的三种风格17.1.1 依序下载的脚本17.1.2 使用 concurrent.futures 模块下载from concurrent import futures
workers = min(MAX_WORKE
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2023-11-07 11:03:45
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从硕士的计算数学到现在的流体的应用数学，算来也有五年的时间了．一直希望能寻找一个半专业的软件可以做计算流体的学习和研究．所谓半专业，是说一方面我们可以很傻瓜的如ansys,fluent那样，使用他们的模型直接进行数值模拟，另一方面我们又可以很轻易的修改模型．构建自己的模型．编写自己的算法．所以第一次接触ＯｐｅｎＦｏａｍ时，就被她完全的吸引了．如此的贴和我的要求．更有魅力的是，她是一个开源软件，展现
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2023-08-09 19:49:08
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在现代工程中，Python与Fluent的联合使用越来越普遍。这种结合使得流体动力学模拟与数据处理、脚本编写之间能够实现更高效的协同工作。本文将通过不同的结构详细记录如何实现Python与Fluent的联合，涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证和故障排查等方面。
## 环境预检
在开始之前，先进行系统要求的预检。我们需要确保系统满足以下要求：
| 系统要求 | 描述
一般我在写笔记之前，我都会粗略的看一下本章节内容，根据我对future的使用，感觉它就向对threading与process的高度封装使用。这是一个模板化使用多线程，多进程的方式，不需要过多的去了解多线程，多进程使用中的细节。 17.1.1依次下载的脚本下面是个单进程，单线程下载文件的文件的脚本，感觉逻辑写大非常好，大神就是大神。import os
import time
import
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2023-06-19 14:59:23
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目录：本篇主要讲序列的通用操作，如切片，运算符。以及序列的排序，搜索。还有一些遇到性能瓶颈时，用于取代 list 的数据结构。切片(Slice)切片是序列中非常常用的操作，基本格式是 seq[start:stop:step]，其中step及之前的冒号均可以省略，表示 step 为1。start和stop也都可以省略，但是第一个冒号不能省略。start省略表示从头开始，stop省略表示切到尾部。切片
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2023-12-31 19:16:09
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用setdefault处理找不到的键对于如下两段代码，所实现的功能都是一样的。if key not in my_dict:
my_dict[key] = []
my_dict[key].append(new_value)my_dict.setdefault(key, []).append(new_value)相较而言，使用setdefault来处理字典中不存在的键时，更加优雅。用defaultd
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2024-06-28 13:59:24
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学习《流畅的Python》第四天。耗时3天，终于写完了第5章的博客，可以开始写第6章的博客了，不过之前已经看了第6章一部分内容了。设计模式 Page 141《设计模式：可复用面向对象软件的基础》一书中有23个设计模式，其中有16个在动态语言中“不见了，或者简化了”。作者Peter Norvig讨论的是Lisp和Dylan，不过很多相关的动态特性在Python中也能找到。 Norvig建议在有一等
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2023-11-10 21:49:11
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按黄师姐的推荐，小白回头查找起 FLUENT的资料来。通过网络及图书馆查找相关资料，小白对于FLUENT有了基本的认识。FLUENT是一个CFD软件包，目前隶属于ANSYS公司目前FLUENT的最新版本为Fluent17.0，包括在ANSYS安装包内FLUENT软件是ANSYS公司2005年收购于FLUENT公司，FLUENT公司开发的的最终版本为6.3，ANSYS收购后的第一个FLUENT版本为
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2023-07-10 17:36:17
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# 了解Python的流畅性
## 简介
Python是一种简单而强大的编程语言，具有丰富的库和框架，适用于各种应用场景。《Fluent Python》一书由Luciano Ramalho撰写，深入探讨了Python语言的一些高级特性和使用技巧。本文将介绍《Fluent Python》中的一些重要概念，并通过代码示例来说明其流畅性。
## Python之美
Python以其简洁、优雅的语法
原创
2023-07-22 13:42:00
151阅读
最近从学校图书馆借了一本书叫《流畅的Python》，非常喜欢它，但是不能在书上做笔记，就写到博客了。希望自己能用这两个月坚持看完它。 ——5月4日1.1 一摞Python风格的纸牌 Page 3import collections
Card = collections.namedtuple('Card', ['rank', 'suit'])
# 我：真的是第一个案例就来个骚操作collection
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2023-11-11 19:27:36
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本章主要围绕Python的特殊方法进行介绍，通过实现特殊方法利用Python数据模型。首先看两个例子：一个表示一副扑克牌的类。import collections
Card = collections.namedtuple('Card', ['rank', 'suit'])
class FrenchDeck:
ranks = [str(n) for n in range(2, 11)
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2023-07-25 14:10:48
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前言一、亮点及感受二、总结前言：《Fluent Python》从语言设计实现层面给你一些解释，这本书会对这些细节剖析的很到位，还会告诉你一些不踩不能理解的坑儿的成因和解决办法。其他大部分书都是在告诉你「应该这么写，这样用就对了，这样代码性能更高…」，但是没人告诉你为什么？ 作者 Luciano Ramalho 是个巴西人、资深的 Python 程序员/演讲者、PSF(Python软件基金会)成员。
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2023-09-11 10:46:26
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Fluent Python阅读笔记Chap 5 一等函数Part 1 入参*和**Part 2 函数注解Chap6 设计模式1. 策略模式 Chap 5 一等函数Part 1 入参*和**def tag(name, *content, cls=None, **attrs):
"""生成一个或者多个HTML标签"""
if cls is not None:
attr
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2024-07-31 15:06:33
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符合Python风格的对象。 9.1对象表达形式repr() 对应__repr__str() 对应__str__bytes() 对应__bytes__format()或 str.format() 对应__format__ 前面三种返回的都是Unicode字符串,只有最后的方法返回的是字节序列。 9.2 再谈向量类from array import array
impo
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2023-08-09 15:21:00
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1 什么叫松弛因子？松弛因子对计算结果有什么样的影响？它对计算的收敛情况又有什么样的影响？ 1、亚松驰（Under Relaxation）：所谓亚松驰就是将本层次计算结果与上一层次结果的差值作适当缩减，以避免由于差值过大而引起非线性迭代过程的发散。用通用变量来写出时，为松驰因子（Relaxation Factors）。《数值传热学-214》 2、FLUENT中的亚松驰：由于FLUENT所解
在 Python 中，函数是一等对象。编程语言理论家把“一等对象”定义为满足下述条件的程 序实体:在运行时创建能赋值给变量或数据结构中的元素 • 能作为参数传给函数能作为函数的返回结果5.1 把函数视作对象会用 map。5.2 高阶函数接受函数为参数，或者把函数作为结果返回的函数是高阶函数(higher-order function)。map、filter 和 reduce 的现代替代品>&
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2024-04-14 12:07:26
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列表推导是构建列表(list)的快捷方式，而生成器表达式则可以用来创建其他任何类型的序列。可以写出可读性更好更高效的代码2.2.1 列表推导和可读性可读性对比例1：>>> symbols = '$¢£¥€¤'
>>> codes = []
>>> for symbol in symbols:
... codes.append(ord(symbo
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2023-06-06 13:58:38
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