Como ingeniero eléctrico, hay muchos usos para Python. Me gusta pensar en Python como la herramienta de acceso a lo que es esencialmente el equivalente en Ingeniería Eléctrica de DevOps. Aquí hay algunas maneras en que Python puede ayudar a los ingenieros eléctricos.
Interfaz de dispositivo
Las interfaces seriales (RS-232, MODBUS), los buses CAN y otros pueden ser mucho más fáciles de poner en marcha en comparación con escribir algo en C / C ++ nativo para el sistema operativo específico que está utilizando. La interfaz de red también es muy fácil de usar si necesita abrir un socket y hablar con un dispositivo a través de una red.
Herramientas de banco de programación
Las herramientas programables como fuentes de alimentación, DMM, O-Scopes, Generadores de funciones y otras son muy fáciles de poner en funcionamiento para diversas configuraciones.
Ya hay un montón de bibliotecas disponibles, ya sea de código abierto o por los propios proveedores, para permitirle automatizar la captura de datos o las configuraciones del dispositivo, lo que le permite hacer cosas realmente interesantes como …
Pruebas automatizadas
Es mucho más barato y rápido automatizar las pruebas con Python que algo costoso e inflexible como Labview o ATEasy o muchos de los otros sistemas existentes. Con una interfaz serial simple para cambiar los datos en el controlador y algunos equipos de prueba programables y un arnés creativo con retroalimentaciones u otro dispositivo de detección, puede hacer mucho para verificar la integridad de su hardware. Podría decirse que la mayoría de los sistemas de prueba de producción no necesitan los niveles de verificación en profundidad que puede obtener con una configuración de Labview. Puede obtener fácilmente el 80-90% de la cobertura de la prueba por aproximadamente el 5-10% del costo. Por supuesto, si realmente necesita ese 10% adicional, entonces ese costo adicional podría estar justificado.
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Datos incrustados
Los datos incrustados en sí también son algo que a menudo se pasa por alto y requieren algunas herramientas serias para analizar y visualizar a una resolución de milisegundos de cientos o miles de fuentes. Algunos muestreos de datos pueden rivalizar fácilmente con la cantidad de datos generados por las empresas / aplicaciones de “Big Data”. Volcar datos para un acceso rápido a una base de datos SQLite puede facilitar la manipulación de datos y abre muchas posibilidades para lo que puede extraer de sus capturas de datos.
Si desea ser realmente ambicioso, puede enviar esos datos a una base de datos de series temporales (TSDB). Ahora hay toneladas de ellos y pueden ser una herramienta muy útil para analizar y visualizar grandes conjuntos de datos en tiempo real.
Analítica
Las bibliotecas como SciPy, Numpy, Pandas y otras son muy útiles cuando necesita procesar grandes conjuntos de datos y extraer información útil. Puede consultar el mundo de Big Data para obtener más detalles sobre esto, pero Python ciertamente ha forjado su lugar en el mundo de la ciencia de datos.
Visualización
Matplotlib funciona muy bien para trazados estáticos rápidos de datos moderados y funciona muy bien con las herramientas de análisis. También hay PyQtGraph que funciona muy bien para alta resolución o trazado en tiempo real. O puede usar herramientas que DevOps tiende a usar como Grafana y otras si desea tener una base de datos de series de tiempo en funcionamiento.
Tareas diarias
También hay muchos otros usos diarios para Python, como la generación de código, la automatización de compilaciones y la extracción de datos de Excel. El uso de una biblioteca de plantillas Python como Jinja u otras hace que la generación automática de código para la sección de código repetitiva o configurada dinámicamente sea muy simple.
La herramienta de elección de la mayoría de los ingenieros, les guste o no, es Excel, y Python hace que sea muy fácil extraer datos de estas hojas (aunque me gustaría ver algo mejor para volver a poner los datos, las cosas que hay ahora faltan … ) No todos los ingenieros serán programadores, por lo que Excel se convierte en una parte muy importante del flujo de trabajo de algunas organizaciones, incluso si no siempre es la herramienta más óptima. A menos que desee hacer un mejor front-end, así es como la mayoría de los ingenieros le proporcionarán datos …
¡Unir todo esto puede brindar un potencial muy poderoso en las manos adecuadas! Si bien hay muchos otros idiomas que pueden hacer algunas de estas cosas mejor o más rápido o quizás más fácil, desafiaría a alguien a encontrar un lenguaje que pueda hacer todas estas cosas tan bien como Python.