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柏慕聯(lián)創(chuàng)BIM技術(shù)服務(wù)

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企業(yè)BIM定制培訓服務(wù)經(jīng)典案例
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BIMBOX | 一套云操作，讓Dynamo成為變形金剛

 二維碼
作者：BIMBOX來源：BIMBOX網(wǎng)址：https://bimbox.top/4729.html

你好，這里是BIMBOX。

我們的老朋友，建筑學和計算機雙修的小神仙@VCTCN93又來BOX分享了。

當我問到他這次打算聊點啥，VCTCN93說，100%原創(chuàng)首發(fā)，聊一個很多人還不知道的事，可能有點超前，但他相信代表了未來的工作方式：給Dynamo搭一個服務(wù)器，讓它成為真正的變形金剛。

下面的文章，代碼部分你可以照著實操一下，絕對可以驗證；如果你從來沒寫過Python、甚至沒用過Dynamo，也完全可以跳過代碼部分，看這套方法背后的思想，還能給給漲點談資。

Let’s rock it.

版本繁多的Pytnon  

很多人不知道，Python 有很多不同的版本，比如 CPython、 Jython、 RPython 與 IronPython 等等。
一般大家口中所說的 Python，默認代指的是標準版CPython，基于C語言實現(xiàn)，能夠兼容諸多 CAPI。
CAPI是什么你不需要知道，只需要知道這些 CAPI 幾乎無所不能，運行速度極快，于是大神們便通過它們，為 CPython 創(chuàng)造了一個又一個牛逼哄哄的武器：第三方庫，這些武器能夠把 Python 武裝起來，最終讓 Python 成了編程世界中一個無比強大的存在。
如果你去看大神們寫的Python代碼，會經(jīng)?？吹剿鼈兘?jīng)常以這樣的語句開頭：

from pyecharts.charts import Bar

或者是這樣的語句：

import plotly.express as px

這里的 import 某某，就是在召喚某個強大的第三方庫進入python，你可以把它理解為一個別人寫好的插件，不需要知道它的工作原理，只要載進來，就能幫你做到很多厲害的事。
比如，使用第三方庫 pandas_profiling ，你只需要一行代碼，就能做出一份完整的數(shù)據(jù)報表。

import pandas as pd

import pandas_profiling

#前兩行是導入，命令就下面一行

df = pd.read_csv(‘churn.csv’)

可以說，沒有第三方庫的 Python，就像失去了武器的武者，要他干活，就像要他肉身搏坦克。
先天殘疾的 IronPython  

前面我們說的是標準版 CPython，遺憾的是，Windows平臺下的很多設(shè)計軟件，比如我們熟知的 Grasshopper 與 Dynamo，它們內(nèi)置的 Python 都是 IronPython。
IronPython 雖然也有 Python 之名，但其底層是基于 .NET 平臺實現(xiàn)的，與基于 C語言 的 原生Python 有天壤之別。它從一出生就注定了無法使用大神們創(chuàng)造的強大第三方武器。
從某種意義上來說，與 CPython 相比，IronPython 就是個只能用肉身搏坦克的先天殘疾。
想要讓手上的 Python 發(fā)出最大的威力，使用那些屬于 Python 的利器，你就需要繞過 IronPython 的封鎖，奔向 CPython 的自由世界。
MVP與云計算  


想在 Dynamo 中直接裝 CPython？這是不現(xiàn)實的，不然就不會有 IronPython 這樣折衷的存在了。
沒關(guān)系，此路不通，換個思路。
我曾在教程「Dynamo 場地有限元分析」課程中提到過 MVP（Model-View-Present） 模式，簡單來說就是，讓計算與顯示互不干涉、完全分離，把參數(shù)發(fā)給計算者，計算者返回你結(jié)果。
用大白話來解釋就是：你不需要管我是怎么計算的，你給我數(shù)據(jù)，我給你結(jié)果就行了。
舉個最簡單的例子，你日常瀏覽網(wǎng)頁就是一個這樣的過程。
你在瀏覽器中輸入了一串網(wǎng)頁地址，按下回車，瀏覽器就把包含了參數(shù)的 URL 地址發(fā)給了網(wǎng)站的服務(wù)器，服務(wù)器再經(jīng)過海量的計算，把計算的結(jié)果返回給你，這就形成了你日?？吹降木W(wǎng)頁。
有些 URL 不僅是一個網(wǎng)站的地址，還包括一定的運算規(guī)則。
比如你在搜索引擎中搜索 「ArchiPython」，瀏覽器中的那一條 URL 中，就蘊含了大量需要完成本次搜索的參數(shù)，服務(wù)器計算了你提供的這些參數(shù)之后，才把所有本次運算的結(jié)果 ，也就是「含有ArchiPython的條目」返回給你。
想要擺脫 IronPython 的束縛，使用 CPython？我們大可以模仿這種方式。
沒錯，我就是要你在 Dynamo 中，像訪問網(wǎng)頁一樣使用 Cpython。
我們的思路是，搭建一個使用 CPython 的本地服務(wù)器，接收 Dynamo 發(fā)來的含有參數(shù)的 URL，服務(wù)器計算出結(jié)果，再把計算的結(jié)果發(fā)回 Dynamo。
整個過程，其實是完全不用 Dynamo 中的電池做任何計算，而是讓 Dynamo 成為一個純顯示端的存在。
云負責計算有所數(shù)據(jù)，本地負責顯示所有結(jié)果，這也就是云計算的基本思想。
高能預警：下面開始出現(xiàn)代碼，沒有基礎(chǔ)的小白同學可以跳著看看熱鬧。日后用到的時候，再回來看源代碼做參考。

搭建服務(wù)器  

前面我們說到了CPython 強大的第三方庫，接下來要干的活兒自然也少不了它的幫忙。
你只需要幾行代碼，就能使用 flask 庫，在 CPython 中搭建本地服務(wù)器：

  1. fromflaskimportFlask


__author__ = ‘Vctcn93’
__publisher__ = ‘ArchiPython’
 


  3. app=Flast(__name__)


  6. if__name__=='__main__':
  7. app.run()
諾，服務(wù)器就這么簡單的搭好了，運行這個文件，你就開啟了服務(wù)器。
 
圖中Running on http://后邊是一串服務(wù)器的地址
你可以在這個服務(wù)器中實現(xiàn)一些功能，比如測試是否成功鏈接：
  1. fromflaskimportFlask

__author__ = ‘Vctcn93’
__publisher__ = ‘ArchiPython’
 


  3. app=Flask(__name__)


  6. @app.route('/connect')
  7. defconnect():
  8. return'連接成功！'


  11. if__name__=='__main__':
  12. app.run()
通過設(shè)置的 connect 函數(shù)，如果連接成功，網(wǎng)頁上就會顯示出 連接成功 四個字。
 
值得注意的是，服務(wù)器只能返回字符串 (string)，如果你想將計算結(jié)果用于 Dynamo 中，還需要對服務(wù)器返回的數(shù)據(jù)進行加工，以確保其類型的正確。
你也可以讓服務(wù)器根據(jù)輸入的參數(shù)，來計算出結(jié)果。
在腳本中添加一個 add 函數(shù)，讓他求參數(shù) a和 參數(shù) b 的和：
 
 
總結(jié)說來，一條滿足服務(wù)器計算的 URL，需要滿足如下公式：
 
與服務(wù)器只能返回字符串的特性一樣，你通過請求（request）得到的參數(shù)也全是字符。
恭喜你，你現(xiàn)在已經(jīng)成功突破了 Dynamo 的封鎖！
基于以上代碼，你就可以在這個 CPython 環(huán)境的服務(wù)器下，使用各種 Python 強大武器了，比如大名鼎鼎的 Numpy，pandas 等等。
在 Dynamo 中像在瀏覽器里一般發(fā)送接請求，就可以獲得使用 CPython 計算的結(jié)果了。
 
在 Dynamo 中發(fā)請求   
 
由于 Dynamo 中的 Python 是 IronPython，所以它發(fā)送請求的方式是使用 .NET 的庫，與 CPython 有非常大的不同，我們需要把發(fā)送和接受轉(zhuǎn)化成 CPython 的方式，下面直接送上 DynamoPythonScript 中實現(xiàn)的代碼：（代碼中帶有#的灰色行是代碼說明）
  1. # 啟用 Python 支持和加載 DesignScript 庫
  2. importclr
  3. clr.AddReference('ProtoGeometry')
  4. fromAutodesk.DesignScript.Geometryimport*

  6. # 該節(jié)點的輸入內(nèi)容將存儲為 IN 變量中的一個列表。
  7. dataEnteringNode=IN

  9. # 將代碼放在該行下面
  10. # IronPython 庫的環(huán)境變量，一般在這個位置
  11. importsys
  12. sys.path.append('C:/Program Files (x86)/IronPython 2.7/Lib')
  13. fromSystem.NetimportWebRequest
  14. fromSystem.IOimportStreamReader
  15. fromSystem.TextimportEncoding

__author__ = ‘Vctcn93’
__publisher__ = ‘ArchiPython’
 

  2. # 服務(wù)器地址
  3. url=r'http://127.0.0.1:5000/'

  5. # 可在在此處對 URL 進行編輯，使其支持參數(shù)

  7. # 發(fā)送請求
  8. request=WebRequest.Create(url)

  10. # 獲取計算的結(jié)果
  11. response=request.GetResponse()
  12. result=StreamReader(response.GetResponseStream()).ReadToEnd()


  15. # 將輸出內(nèi)容指定給 OUT 變量。
  16. OUT=result
開啟服務(wù)器后，你只需要對那個 URL 做一定的修改，Dynamo 就能發(fā)送請求，收到結(jié)果了。
 
實操案例   
 
下面我們來試試具體能做些什么，拋磚引玉，歡迎大家迸發(fā)新的靈感。
在 CPython 中有一個幾何庫，稱為 shapely，它功能強大，運算速度極快，是目前 Python 世界中非常流行的幾何庫之一。
繞開了 IronPython 的封鎖后，你就可以通過服務(wù)器，使用 shapely 做相關(guān)的幾何運算。運算速度一般比 Dynamo 自帶電池快 1000 倍以上。
我們來設(shè)計一個函數(shù)，通過一條多段線（polyline）與精度（density），返回一個均分的點矩陣（matrix），寫成代碼如下：
  1. defcreate_grid(polyline:List[list],deisty:float):->List(list)
  2. pass
根據(jù)這個要求，你就可以開始搭建自己的服務(wù)器了，功能代碼如下：
  1. importnumpyasnp
  2. fromflaskimportFlask,request
  3. fromshapely.geometryimportPolygon,Point
 
__author__ = ‘Vctcn93’
__publisher__ = ‘ArchiPython’
 
  1. app=Flask(__name__)


  4. @app.route('/connect')
  5. defconnect():
  6. return'連接成功！'


  9. @app.route('/add')
  10. defadd():
  11. # 拿到 URL 中的參數(shù)
  12. a=request.args.get('a')
  13. b=request.args.get('b')

  15. # 將他們還原成數(shù)字
  16. a,b=eval(a),eval(b)

  18. # 計算
  19. result=a+b

  21. # 只能返回字符串
  22. returnstr(result)


  25. @app.route('/create_grid')
  26. defcreate_grid():
  27. # 獲得polyline參數(shù)
  28. polyline=request.args.get('polyline')
  29. print(polyline)

  31. # 獲得density
  32. density=request.args.get('density')

  34. # 還原他們的類型
  35. polyline,density=eval(polyline),eval(density)

  37. # 獲得圖形信息
  38. polygon=Polygon(polyline)
  39. bbox=polygon.bounds
  40. start_coords=bbox[:-2]
  41. width=bbox[2]-bbox[0]
  42. height=bbox[3]-bbox[1]
  43. round_x=round(width/density)
  44. round_y=round(height/density)

  46. # 定義基本矢量
  47. vector_right=np.array([density,0])
  48. vector_up=np.array([0,density])
  49. vector_point_start=np.array(start_coords)

  51. # 獲得原始點矩陣
  52. matrix=list()

  54. forxinrange(round_x):
  55. foryinrange(round_y):
  56. vector_point=vector_point_start+vector_right*x+vector_up*y
  57. point=Point(vector_point)

  59. # 同時做判斷，如果點在范圍內(nèi)
  60. ifpolygon.contains(point):
  61. matrix.append(point)

  63. # 將結(jié)果輸出為字符
  64. result=[
  65. list(p.coords)[0]forpinmatrix
  66. ]

  68. returnstr(result)


  71. if__name__=='__main__':
  72. app.run()
在 Console 中運行這個腳本，你就可以在瀏覽器中輸入?yún)?shù)來測試結(jié)果：
輸入一個 polyline，其幾何為 [[0,0],[100,0],[100,100],[0,100]]， density 為 10，求出其結(jié)果。
 
接下來，使用 Dynamo 發(fā)送這次請求，并獲得服務(wù)器返回的結(jié)果：
  1. # 啟用 Python 支持和加載 DesignScript 庫
—
  1. importclr
  2. clr.AddReference('ProtoGeometry')
  3. fromAutodesk.DesignScript.Geometryimport*

  5. # 該節(jié)點的輸入內(nèi)容將存儲為 IN 變量中的一個列表。
  6. dataEnteringNode=IN

  8. # 將代碼放在該行下面
  9. # IronPython 庫的環(huán)境變量，一般在這個位置
  10. importsys
  11. sys.path.append('C:/Program Files (x86)/IronPython 2.7/Lib')
  12. fromSystem.NetimportWebRequest
  13. fromSystem.IOimportStreamReader
  14. fromSystem.TextimportEncoding
__author__ = ‘Vctcn93’
__publisher__ = ‘ArchiPython’
 

  2. # 服務(wù)器地址
  3. url=http://127.0.0.1:5000/
  4. url+='creaet_grid?'
  5. url+='polyline=[[0,0],[100,0],[100,100],[0,100]]&'
  6. url+='density=10'

  8. # 發(fā)送請求
  9. request=WebRequest.Create(url)

  11. # 獲取計算的結(jié)果
  12. response=request.GetResponse()
  13. result=StreamReader(response.GetResponseStream()).ReadToEnd()

  15. # 將結(jié)果處理為一個個的點:
  16. points=[Point.ByCoordinates(*coords)forcoordsineval(result)]

  18. # 將輸出內(nèi)容指定給 OUT 變量。
  19. OUT=points
 
 
到這一步，我們就真正實現(xiàn)了 0 節(jié)點運算，僅靠服務(wù)器本身完成復雜的功能，Dynamo 在整個鏈條中，僅僅起到了顯示的作用。
 
再復雜一點   
 
你也可以使用 Dynamo 中的 Polyline 與 NumberSlider 來完成這項計算：
? 在 Revit 中繪制一條紅線。
 
? 將紅線導入 Dynamo 中，設(shè)置 number slider，讓 Density 參數(shù)可調(diào)。
 
? 修改部分代碼，讓鏈接地址隨參數(shù)變化而變化。
 
? 此時，你便會得到一個響應(yīng)速度極快的、使用 CPython 實時計算的點矩陣。
 
 
意義   
 
最后給你總結(jié)一下這套思路的核心意義。
從表面上來看，這只是一個通過搭建服務(wù)器，跳出 Dynamo 自帶的 IronPython，實現(xiàn)使用原生 Python 牛哄哄功能的方法。這對于純建筑人員來說或許有些許難度，而對于程序員而言，或許并不是很厲害的功能。
但是，這篇分享的意義，遠不止搭建個服務(wù)器這么簡單。
VCTCN93 認為，「本地客戶端只負責顯示，運算交給云端」，這極有可能是未來幾年越來越普及的工作方式。
在這個案例之中，在傳統(tǒng)工作流中起到計算作用的 Dynamo，完全成為了顯示結(jié)果的存在，所有的計算，都在服務(wù)器上完成了。
這次的分享僅僅只是引入了少量矢量庫，未來有可能會引入計算機神經(jīng)引擎，而正如我們前面所說的，Dynamo 也好，Revit 也好，目前都是不支持這些尖兒貨的。
如果我們能在任意軟件使用自己開發(fā)的功能，又何須要被軟件本身的功能和API鎖死自己的生產(chǎn)力呢？
軟件如果能做，那就用軟件做；軟件如果不能做，那么我就只把它當做顯示工具，整個系統(tǒng)都可能會被時代拋棄掉。
往大點的方向說，5G時代將要來臨了，人類數(shù)據(jù)傳輸?shù)男视謱⑦M入一個新的臺階，云計算一定會成為未來的主流。
建筑師只需要把設(shè)計參數(shù)發(fā)送給云端，云端就能返回給你算好的結(jié)果，企業(yè)對于軟件功能和硬件性能的升級，也只對應(yīng)著云端服務(wù)器，能大量節(jié)省本地的資源。
今天只是 Dynamo 成了我們的顯示端，但其實我可以用任何東西作為我的顯示端。
如果一個工程師說「這件事我做不了，因為軟件沒有這個功能」，他就是被軟件功能鎖死了。軟件本身應(yīng)該為工程師的自身業(yè)務(wù)服務(wù)，而不是由工程師去遷就軟件功能劃出的地牢。
和很多建筑圈的計算機大牛一樣，VCTCN93 曾經(jīng)不止一次的在多個場合呼吁，不要局限在軟件層面，更不要被任何軟件鎖死的原因。
因為把別人造好的輪子玩得滾瓜爛熟，遠不如自己掌握核心科技。
至少，不要被科技嚇到。
很多人會說，工程師是做設(shè)計、做施工的，憑啥去學 Dynamo、學Python？每個人當然有權(quán)不學，我們希望的是，至少人們知道自己腳下的邊界在哪里，邊界之外，還有多廣闊的天地。
今天你至少收獲了一個談資：下次別人再告訴你學 Dynamo 要把 Python 玩兒溜，你可以反問一句：你說的是 CPython 還是 IronPython ？ IronPython 可不夠用??！
關(guān)于云計算是怎么回事，它的發(fā)展和未來，我們在《精讀10本好書中的20項新科技》這門音頻課程里專門有一節(jié)講到了它，特地拿出來給你設(shè)置成免費收聽，感興趣的話可以聽聽看。
 
作為BIMBOX小伙伴里的建筑+計算機雙修撐場專員，再次向你誠意推薦 VCTCN93 的《Dynamo可視化腳本思維課》，能幫你打開一片為所欲為的新天地。
 
另外，VCTCN93 和BOX合作的 Dynamo+Python 工程師自我提升課程，也在積極籌備中，各位小伙伴有哪方面的實際需求，也歡迎給我們留言，幫助我們打造一套有價值的好教程。
有態(tài)度，有深度，BIMBOX，咱們下次見！





	













		
	



















                            

                            

                                
                                	
                                

                            

                            
                        		

                        
                    

                


                

                

                
            


            

            


        


        

    

    
    

            

            

            

    



            

		

		
        

            

                

                
            

        

		
		

            
		 

		
		

	
	
	


	

		
	





	

		
	





	

		
	





	

		
	





	

		

			

			

		

		

	





	
	
	







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