Flac3D中如何导入Python包

前言很久没有更新内容了，过去的一段时间我也经历了一段很艰难的日子。多年来我一直自认是一个勤勉敬业、关心学生发展的老师。但是发生的一些事情让我很难过，甚至是永远都无法弥补的遗憾。作为一个做数值计算和程序开发的研究组，我个人加班到凌晨是家常便饭，几乎所有的核心代码都是我写的。对研究生我自认为也算尽力了，无论是给学生发助研费还是手把手的学术指导，但是我依然看不到任何希望。我时常不断地反省，也许我哪里做的确实不好吧。感谢好友谢院长的支持，给我送来愿意做研究的同学。让我重新觉得可以挑战一些有价值的事情了。好了，日子还要向前。为了方便新同学的学习，我来写一下我们组对Python环境配置和开发方面的一些经验。软件Python的集成开发环境很多，但是我的研究组采用的方案是：Miniforge + PyCharm。Miniforge是开源软件，可以视为Anaconda的替代版本吧，Anaconda实在是太大了。Miniforge的优势之一是可以创建不同版本的Python环境，满足Python开发版本依赖的问题。PyCharm就不用多介绍了，Python开发最流行的IDE之一了，对高校学生异常友好，可以通过学生或者教师账号申请全家桶。下载链接如下：Miniforge：https://github.com/conda-forge/miniforge/releasesPyCharm：https://www.jetbrains.com.cn/pycharm/安装使用(1) 下载对应的软件版本，Miniforge一般选择Windows-x86_64版本，PyCharm就直接点按钮下载就好了 （2）双击一路Next安装完成 （3）设置适合的Python版本和库a) 搜索minifore会弹出来最佳匹配应用 b) 创建开发环境miniforge程序自带了额一个base的Python环境和对应的解释器，包管理等一套。这个一般都比较高，都是3.10以上了，假如我们的程序Python版本是3.9，那么我们就可以创建一个3.9版本的环境，假如我们把这个环境叫study，同时给这个环境安装一些常用的库，那么具体操作示例如下：conda create --name study python=3.9conda activate studyconda install numpy scipy （3）设置PyCharm的Python解释器简单地说，Pycharm可以视为一个好用的Python文件编辑器，自带了Python解释器的，但是由于miniforge的一些优势，我们需要把Pycharm的解释器设置为miniforge的Python解释器。 （4） 程序运行设置我们写程序的时候，开始经常会报错，我们可以通过断点调试。此外我的经验是可以通过修改选项，勾上Run with Python Console，这样就能让计算的变量数据呈现出来，类似于Matlab那个效果了。 后记对我的研究生，我想说：研究注定是要付出辛苦的，我会一直陪伴你们解决遇到的问题，希望你们能主动多找我。无论怎样，我希望你们能热爱自己的生活。每当我没有联系上你们的时候，我都会默默地祈祷你们平安快乐。 来源：数字孪生与工程计算