Einstieg

Diese Anleitung beginnt mit einem leeren Arbeitsverzeichnis und setzt keine Python-Erfahrung voraus. Die Befehle werden in einem Terminal eingegeben: unter macOS und Linux in Terminal, unter Windows in PowerShell.

Installation Schritt für Schritt

1. Python prüfen

mpylab benötigt Python 3.11 oder neuer. Geben Sie unter macOS oder Linux ein:

python3 --version

Unter Windows geben Sie ein:

py --version

Die Ausgabe sollte mit Python 3.11 oder einer höheren Version beginnen. Wird der Befehl nicht gefunden oder ist die Version älter, installieren Sie zuerst eine aktuelle Version von der offiziellen Python-Webseite. Aktivieren Sie unter Windows bei der Installation die Option, Python über die Kommandozeile verfügbar zu machen.

2. Arbeitsverzeichnis anlegen

Wählen Sie ein Verzeichnis für die virtuelle Umgebung, Konfigurationen und Ausgabedateien. Das folgende Beispiel legt mpylab-work unterhalb des aktuellen Verzeichnisses an:

mkdir mpylab-work
cd mpylab-work

3. Virtuelle Umgebung anlegen

Eine virtuelle Umgebung hält mpylab und seine Python-Abhängigkeiten getrennt von anderen Projekten und dem Betriebssystem. Legen Sie eine Umgebung mit dem Namen .venv an.

Unter macOS oder Linux:

python3 -m venv .venv

Unter Windows PowerShell:

py -m venv .venv

Der Befehl erzeugt das versteckte Verzeichnis .venv. Dies kann einige Sekunden dauern und erzeugt normalerweise keine Ausgabe.

4. Virtuelle Umgebung aktivieren

Unter macOS oder Linux:

source .venv/bin/activate

Unter Windows PowerShell:

.venv\Scripts\Activate.ps1

In der Windows-Eingabeaufforderung anstelle von PowerShell:

.venv\Scripts\activate.bat

Danach beginnt die Eingabezeile üblicherweise mit (.venv). Die Aktivierung gilt nur für das aktuelle Terminalfenster. Blockiert PowerShell das Skript aufgrund einer betrieblichen Richtlinie, verwenden Sie die Eingabeaufforderung oder fragen Sie die lokale Administration, statt die Richtlinie global zu deaktivieren.

5. pip aktualisieren und mpylab installieren

Nach der Aktivierung sind die folgenden Befehle auf allen Systemen gleich:

python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install mpylab

Der zweite Befehl installiert die veröffentlichte Version von PyPI zusammen mit den benötigten Python-Abhängigkeiten.

6. Installation prüfen

python -c "import mpylab; print(mpylab.__version__)"

Der Befehl sollte ohne Traceback die installierte mpylab-Version ausgeben. Weitere Angaben zur Installation erhalten Sie mit:

python -m pip show mpylab

7. Umgebung später erneut verwenden

Wechseln Sie nach dem Öffnen eines neuen Terminals wieder in das Arbeitsverzeichnis und wiederholen Sie nur den Aktivierungsbefehl aus Schritt 4. Die aktive Umgebung verlassen Sie mit:

deactivate

Alternative Installationswege

Installieren Sie direkt aus GitLab, wenn Sie einen Stand benötigen, der noch nicht auf PyPI veröffentlicht ist. Dafür muss git installiert sein:

python -m pip install "mpylab @ git+https://gitlab.hrz.tu-chemnitz.de/chair-of-electromagnetic-theory-and-compatibility-at-tu-dresden/mpylab/mpylab.git@main"

Ersetzen Sie main durch ein Tag wie v1.0.9, um eine feste Version zu installieren. Für die Arbeit an mpylab selbst klonen Sie das Repository, aktivieren im Repository-Wurzelverzeichnis eine virtuelle Umgebung und installieren die Entwicklungs- und Dokumentationsabhängigkeiten editierbar:

git clone https://gitlab.hrz.tu-chemnitz.de/chair-of-electromagnetic-theory-and-compatibility-at-tu-dresden/mpylab/mpylab.git
cd mpylab
python -m pip install -e ".[dev,docs]"

Die separate Anleitung zur Pflege der Dokumentation beschreibt Build und Review der Dokumentation.

Ein sicherer erster Lauf

Das folgende Beispiel führt eine kleine TEM-/GTEM-Verifikation von der Messung bis zur Auswertung aus. Alle Geräte sind virtuell: VISA, GPIB, Netzwerkzugriff und Laborhardware werden nicht benötigt. Der Lauf verwendet trotzdem die echten Mechanismen für Konfiguration, Gerätegraph, Leveling, Ausgabe und Messhistorie.

Die Beispieldateien sind Teil des Repositorys und werden durch pip install mpylab nicht als eigenständige Anwendungen installiert. Verwenden Sie das geklonte Repository aus dem alternativen Installationsweg, aktivieren Sie dessen virtuelle Umgebung und führen Sie im Repository-Wurzelverzeichnis aus:

python script/tem-verification.py script/conf/tem-gtem-verification-virtual/conf.py

Die virtuelle Konfiguration bestätigt die Meldungen zur Positionierung der Feldsonde automatisch. Es muss weder eine Sonde bewegt noch eine Taste gedrückt werden. Bei einem erfolgreichen Lauf zeigt die Konsole fünf Punkte der virtuellen Verifikationsebene, Zielfeldstärken von 3 V/m, 5 V/m und 10 V/m sowie AM-Headroom-Prüfungen mit dem konfigurierten Faktor 1,8. Die abschließende Messmeldung lautet:

End of TEM verification. Status: 0

Status: 0 bedeutet, dass die Messung erfolgreich abgeschlossen wurde. Der Lauf dauert normalerweise weniger als eine Minute.

Die Ergebnisse werden unter script/conf/tem-gtem-verification-virtual/output/ abgelegt. Wichtige Dateien sind:

tem-verification-virtual.log

Chronologisches Log von Messung und Auswertung.

tem-verification-virtual-after-measure-verification.p

Messhistorie nach der Messwertaufnahme und vor der Auswertung.

tem-verification-virtual.p

Finales History-Pickle mit Messung und ausgewerteten Ergebnissen.

out_raw_tem-verification-verification.dat

Gemessene Feldsondendaten.

out_processed_tem-verification-verification.dat

Zentrale Verifikationsergebnisse als Funktion der Frequenz.

out_points_tem-verification-verification.dat

Punktweise Werte der Verifikationsebene.

out_leveling_tem-verification-verification.dat

Leveling- und Zielfeldinformationen.

out_e0y-comparison_tem-verification-verification.dat

Vergleich von gemessener und analytischer normierter Feldstärke.

Listen Sie die im finalen Pickle enthaltenen Report-Abschnitte auf mit:

mpylab-tem-report script/conf/tem-gtem-verification-virtual/output/tem-verification-virtual.p --list-sections

Die Report-Anleitung erklärt die Erzeugung von PDF-, HTML- und SVG-Ausgaben. Messhistorie und Ausgabedateien erläutert den Zusammenhang zwischen Autosave-, After-Measurement- und finalem Pickle.

Der virtuelle Lauf prüft Python-Umgebung, Imports, virtuelle Treiber, DOT- und INI-Parser, Messschleife, Leveling, Auswertung und Ausgabepfade. Er prüft nicht die reale Kommunikation, Gerätetreiber, physikalische Grenzen, HF-Sicherheit oder die Laborkonfiguration.

Die konkrete Reihenfolge hängt von der Messumgebung ab. Bei TEM-/GTEM- Störfestigkeitsmessungen wird beispielsweise zuerst verifiziert, bevor eine Prüfung am EUT durchgeführt wird. Die Übersicht der Messanwendungen beschreibt diese Abhängigkeiten.

Vor realer Hardware

Prüfen Sie mindestens:

  • DOT- sowie INI- und DAT-Dateien einschließlich ihrer Suchpfade;

  • Frequenzbereich und Gerätegrenzen;

  • RF-Off- und Verstärkerschutz;

  • Preflight-Ausgabe;

  • Autosave-Ziel und Schreibrechte;

  • EUT-Überwachung und manuelle Intervention.

Bei Problemen führt die Fehlersuche von typischen Fehlermeldungen zu den betroffenen Konfigurations-, Kommunikations- oder Laufzeitebenen.