Python 的力量：机械工程师必备的工具# 示例输入与输出**输入** 人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，旨在创建能够展现人类智能的软件或机器。这可以包括从经验中学习、理解自然语言、解决问题以及识别模式。**输出** 人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，旨在开发表现出人类智能的软件或机器。这包括从经验中学习、理解自然语言、解决问题以及识别模式。

插图：© IoT For All --> 引言 有一种刻板印象认为，机械工程师尽量避免编程。如果我们无法用Excel自动完成某事，就会完全避开它。在日常工作中，编程通常被机械工程师放在次要位置，甚至完全不考虑。大多数机械工程师的注意力集中在机械设计、动力学和材料科学上，而不是编程。 但我们常常没有意识到，学习编程可以帮助我们更聪明地工作，而不是更辛苦地工作——尤其是在物联网开发的世界里。因为不喜欢编程或者害怕自己学不好而回避编程，从长远来看实际上会让我们吃大亏。 幸运的是，有一些编程语言足够易学，你可以在短时间内掌握它们的基本内容。Python就是其中之一，对于我来说，它已经成为机械工程领域各种任务中不可或缺的工具。 为什么机械工程师需要或想要学习Python？ 所以，为什么机械工程师想要学习编程，特别是学习Python编程呢？ 2019年，Python在InfoWorld网站报道中“在每月TIOBE编程语言流行度指数中达到了历史新高”。2020年和2021年，Python在“最受欢迎的编程语言”中排名第一，这一地位在2023年7月仍然保持，并使Python进入了TIOBE指数编程语言名人堂。鉴于这种爆炸性的流行，越来越多的雇主将Python添加到他们的技能要求列表中。但这只是学习这门编程语言的一个理由。 Python以其简洁性，对学习者十分友好；它的语法尽量接近普通的英语，因此你可以在几小时内读写Python代码。更重要的是，掌握Python可以为你打开无限机会的大门，扩展你在编程世界中的视野。 Python可以为您开启更快速和优化的工作流程，模拟大量数据，并且最重要的是，它可以自动化繁琐的任务，使它们在几秒钟内完成。我们深入探讨一些例子。 机械工程师能用Python编程做什么？ 作为机械工程师，你具体能用Python做什么呢？最有用的事情之一就是运行数值分析。 有了Python自带的众多包，如NumPy和SciPy，你可以利用内置函数以前所未有的速度和便捷性运行数值分析。通过SciPy，你可以在不进行手动计算的情况下进行积分、绘图，甚至处理稀疏矩阵，这可以节省大量时间。 通过在开始时进行少量的配置，你可以使用Python编写一个程序，瞬间完成你需要的任何计算。 热力学数值分析 你可以做的另一个例子是简单的有限元分析。热力学数值分析是一个很好的例子；通过PYro工具，我们可以轻松地从温度和压力计算出“最常见的热力学性质，如密度、焓、熵、内能、分子量、比热、比热比和比容积”。 计算流体力学 计算流体力学也非常适合Python编程。PyCFD使用这门语言来编写和求解偏微分方程，利用纳维-斯托克斯方程计算流体体积，以及使用边界元法来解决边界值偏微分方程。总体而言，这为机械工程师在组织中创造了三个主要优势。 首先，请记住，一旦你编写了脚本，公司其余的人也可以使用它们，就像你也可以使用同事的代码一样。这为每个人节省时间，并让你作为团队更高效地工作。 其次，我们可以在类似Onshape的平台上通过脚本进一步提高自动化。基本上，这让我们可以快速轻松地生成自定义功能，用于我们的项目中。这些包括自定义梁、翼型、直齿轮、光线追踪器和布线。 最后，Python允许我们自动化那些本来太繁琐或耗时的大型计算。这门语言在浮点运算方面表现出色，能够处理高达17位有效数字。难怪Python成为诸如PyTorch等数学计算密集型机器学习（ML）框架的基础。 Python编程对于机械工程师来说，能做些什么是MATLAB和Excel做不到的？ Excel和Google表格在企业中被广泛使用是有原因的。电子表格有很多易于使用的特点，而且对于新用户来说，用这些程序快速开展大型项目也是相对容易的。 然而，Excel和其他类似工具也有其局限性。当数据变得非常大时，Excel就显得力不从心。另一方面，Python是处理大数据任务的首选数据科学工具。Python的高级特性不仅加速了代码开发，使解决问题更具直观性，而且科学界已有大量现成的库可以直接使用。这些包括我们上面提到的科学包如NumPy和SciPy，但这只是冰山一角。Matplotlib是一个非常适合科学和工程工作的二维绘图库，而SymPy则专门设计用于从微积分到量子物理的各种符号计算任务。甚至还有Mechpy，这是一个专门为机械工程师构建的Python工具箱。 当我们将MATLAB与Python进行比较时，差异也是显而易见的。虽然两者都是解释型语言，但它们之间存在技术和哲学上的差异。 除了MATLAB和Python语法上的差异之外，Python比MATLAB更加通用，其支持社区更加活跃，并且具备大部分相同的功能。例外情况是MATLAB的Simulink，用于模拟和模型设计。这些技术细节主要源于它们在开发上的不同方法：MATLAB是一种专有、闭源软件，而Python是一个由数百名开发人员支持的开源项目。归根结底，这最终使Python具有几个明显的优势。 首先，Python的通用性使我们能够以更少的投入做更多。同一程序可以整合来自多个库的功能，简化工作流程并减少用户输入。我们都知道当公司拥有太多电子表格时会发生什么。Python编程通过允许我们将许多工作整合到一个统一的平台中，从而减少了这种复杂性。 结论 作为机械工程师，计算机编程可能不是我们的主要关注点，但在当今的数字化世界中，这些技能是至关重要的。学习像Python这样用户友好的语言可以带来巨大的回报。由于这门语言为机械工程师预装了我们所需的所有科学和数学工具，因此随着你对它的掌握程度提高，很容易将Python脚本扩展到许多应用场景中。我们看到Python如此迅速流行是有充分理由的。它是谷歌三种官方语言之一，是Dropbox和Netflix等主要服务的基础。就像这些网络服务一样，我们的机械设计也能从Python专业知识中受益。