Python 调用 Julia

---

本文介绍如何使用 Python 调用 Julia。

1. 概述

目的

• 无需安装其它任何环境，在 Syslab 上能够实现 Python 编程及 Python 调用 Julia 库函数；
• 按照本文提供的 Python 环境切换方法，能够实现在用户指定的 Python 环境中调用 Julia 库函数。

安装准备

• 安装 Syslab
• 示例：

  • <Syslab安装路径>/Examples/09 Interfaces/PythonCallJulia: Python 调用同元库函数的示例集

  • <Syslab安装路径>/Examples/09 Interfaces/PythonCallJulia/01-SignalProcessing/07-SignalProcessing-example07.py：Python 调用同元库函数的示例

2. 使用 Syslab 提供的 Python 环境

环境配置

Syslab 提供了一套完备的 Python 环境，包含同元函数库及第三方依赖包、以及 Python 环境及扩展包等，做到“环境隔离、开箱即用”。

1. 启动 Syslab，打开示例文件07-SignalProcessing-example07.py，如下图所示：

   

2. 单击右下角，弹出选择框，如下图所示：

   

3. 选择 Syslab 提供的 Python 解释器，否则运行会报错。

   

测试验证

上述配置确认（或配置完成后），单击运行按钮，将执行 Python 文件：

3. 使用用户指定的 Python 环境

安装 Python3

要求安装 python 3.7 以上版本，如 python 3.9.7。其中 python 3.10 以上版本需要安装 PyQt5 5.15.11、scipy 1.7.3。

安装 Python 依赖库

1. 安装 Python 依赖库

   在 Python 环境切换之前，请确认以下 Python 扩展包是否已安装。

   注，下面python指的是用户的 Python 环境。

   # 查看pip安装的所有包
   python -m pip list
   
   # matplotlib==3.7.5（Win10/11建议安装3.7.5，Win7建议安装3.5.0，其余版本未经测试）
   python -m pip install matplotlib==3.7.5
   
   # pyqt==5.15.11【Windows】
   python -m pip install PyQt5==5.15.11
   
   # pyqt==5.14.2【Linux】
   python -m pip install PyQt5==5.14.2
   
   # dill
   python -m pip install dill
   
   # wordcloud
   python -m pip install wordcloud
   
   # reportlab
   python -m pip install reportlab
   
   # requests==2.31.0
   python -m pip install requests==2.31.0
   
   # 【地理图】
   python -m pip install basemap
   python -m pip install folium
   
   # pywin32【windows独有】
   python -m pip install pywin32
   
   # 【实时编辑器】
   python -m pip install ipykernel
   
   # 【app服务化】
   python -m pip install aiohttp
   python -m pip install loguru
   
   # scipy 1.7 及以上版本（Win10/11/Linux建议安装1.11，Win7建议安装1.7.3）
   python -m pip install scipy==1.11.4
   
   # sympy 1.9及以上版本
   python -m pip install sympy==1.9
   
   # tomli 2.0.1及以上版本
   python -m pip install tomli
   

2. 安装同元扩展包

   # 方法2：通过源上安装
   # python -m pip install julia-numpy==0.4.9  # 安装tyjuliacall时自动安装此包
   python -m pip install tyjuliacall==0.7.6
   

在 Linux 下切换 Python 环境

修改配置

• custom-env.sh

  在 Linux 环境下，打开<Syslab安装目录>/Setting/custom-env.sh 文件。其中，若环境变量TY_PYTHON_EXE 存在且不为空，则使用用户的 Python 环境，否则使用 Syslab 提供的 Python 环境。

  原始脚本如下，默认为同元 python 环境：

  #!/bin/bash
  
  # Syslab installation path
  dirname=`dirname "$0"`
  SYSLAB_HOME="$dirname"/../
  
  # User's python environment (needs to be modified):
  # export TY_PYTHON_EXE="/usr/local/python3.9.7/bin/python3"
  # export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/python3.9.7/lib:$LD_LIBRARY_PATH
  # export PATH=/usr/local/python3.9.7/bin:$PATH
  
  # ==================================================================
  
  # activate Syslab environment
  source "$SYSLAB_HOME/Setting/syslab-env.sh" $SYSLAB_HOME
  

  ​设置用户的 python 环境并解注释：

  #!/bin/bash
  
  # Syslab installation path
  dirname=`dirname "$0"`
  SYSLAB_HOME="$dirname"/../
  
  # User's python environment (needs to be modified):
  export TY_PYTHON_EXE="/usr/local/python3.9.7/bin/python3"
  # export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/python3.9.7/lib:$LD_LIBRARY_PATH
  # export PATH=/usr/local/python3.9.7/bin:$PATH
  
  # ==================================================================
  
  # activate Syslab environment
  source "$SYSLAB_HOME/Setting/syslab-env.sh" $SYSLAB_HOME
  

• syslab-env.sh：即<Syslab安装目录>/Setting/syslab-env.sh，此脚本无需修改；

• 将<Syslab安装目录>/.julia/miniforge3/lib/python3.11/site-packages/mworks文件夹拷贝至用户 Python 环境下，如 /usr/local/python3.9.7/lib/python3.9/site-packages/。

测试验证

上述配置修改完毕后，首先需要让custom-env.sh生效，然后才能使用用户的 Python。如下所示：

# 设置环境变量
cd <Syslab 安装目录>/Setting
source custom-env.sh

# 启动Python，运行示例文件`07-SignalProcessing-example07.py`，如下图所示：

07-SignalProcessing-example07.py的示例代码，如下所示。

from mworks import TySignalProcessing
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

fs = 100
t = np.arange(fs + 1) / fs
print(t)
x = np.sin(2 * np.pi * t*3) + 0.25*np.sin(2 * np.pi * t*40)

# 调用信号库函数
y = TySignalProcessing.medfilt1(x, 9)

# 调用图形库函数
plt.plot(t, x, t, y)
plt.legend(np.asarray(["Original", "Filtered"]))
plt.show()

在 Windows 下切换 Python 环境

在用户的 Python 环境中运行

1. 修改配置

   新建一个custom-env.bat批处理文件，内容如下。其中，有一处需要根据实际情况修改：

   • 一是用户的 Python 环境，即设置TY_PYTHON_EXE；

     REM User python environment (needs to be modified)
     set TY_PYTHON_EXE=C:/Python39/python.exe
     
     REM julia install path 
     set JULIA_HOME=C:/Users/Public/TongYuan/julia-1.10.10
     
     @echo off
     
     REM julia depot path (can be modified)
     if "%TY_DEPOT_PATH%"=="" (goto syslab_depot) else (goto custom_depot)
     
     :syslab_depot
     set JULIA_DEPOT_PATH=C:/Users/Public/TongYuan/.julia
     goto syslab_depot_end
     
     :custom_depot
     set JULIA_DEPOT_PATH=%TY_DEPOT_PATH%
     goto syslab_depot_end
     
     :syslab_depot_end
     
     REM Syslab conda path (can be modified)
     set TY_CONDA3=%JULIA_DEPOT_PATH%/miniforge3
     
     REM =============================================
     
     set SYSLAB_JL_PATH=%JULIA_HOME%/bin;%JULIA_HOME%/lib;%JULIA_HOME%/lib/julia
     
     set KMP_DUPLICATE_LIB_OK=TRUE
     
     set JULIA_CONDAPKG_BACKEND=Null
     set PYTHON_JULIAPKG_OFFLINE=yes
     set JULIA_PYTHONCALL_EXE=@PyCall
     set TYPY_JL_EXE=%JULIA_HOME%/bin/julia.exe
     
     if "%TY_PYTHON_EXE%"=="" (goto syslab_python) else (goto custom_python)
     
     :syslab_python
     REM Syslab python environment
     set PYTHON_HOME=
     set QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH=
     set PYTHON=%TY_CONDA3%/python.exe
     set PATH=%SYSLAB_JL_PATH%;%TY_CONDA3%;%TY_CONDA3%/Library/mingw-w64/bin;%TY_CONDA3%/Library/usr/bin;%TY_CONDA3%/Library/bin;%TY_CONDA3%/Scripts;%TY_CONDA3%/bin;%PATH%
     goto syslab_python_end
     
     :custom_python
     REM User python environment
     set PYTHON=%TY_PYTHON_EXE%
     set PATH=%SYSLAB_JL_PATH%;%PATH%
     goto syslab_python_end
     
     :syslab_python_end
     
     REM =============================================
     
     @echo on
     
     REM start powershell
     powershell
     

   • 将C:/Users/Public/TongYuan/.julia/miniforge3/Lib/site-packages/mworks文件夹拷贝至用户 Python 环境下，如 C:/Python39/Lib/site-packages/。

2. 测试验证

   双击custom-env.bat后，打开 powershell，启动 Python，运行示例07-SignalProcessing-example07.py，结果如下：

   

在 Pycharm 环境中运行

1. 修改配置

   新建一个pycharm-env.bat批处理文件，内容如下。其中，有两处需要根据实际情况修改：

   • 若使用用户的 Python 环境，请设置TY_PYTHON_EXE；

     若使用 Syslab 提供的 Python 环境，请取消设置TY_PYTHON_EXE。

   • PyCharm 的安装路径；

     REM User python environment (needs to be modified)
     set TY_PYTHON_EXE=C:/Python39/python.exe
     
     REM julia install path 
     set JULIA_HOME=C:/Users/Public/TongYuan/julia-1.10.10
     
     @echo off
     
     REM julia depot path (can be modified)
     if "%TY_DEPOT_PATH%"=="" (goto syslab_depot) else (goto custom_depot)
     
     :syslab_depot
     set JULIA_DEPOT_PATH=C:/Users/Public/TongYuan/.julia
     goto syslab_depot_end
     
     :custom_depot
     set JULIA_DEPOT_PATH=%TY_DEPOT_PATH%
     goto syslab_depot_end
     
     :syslab_depot_end
     
     REM Syslab conda path (can be modified)
     set TY_CONDA3=%JULIA_DEPOT_PATH%/miniforge3
     
     REM =============================================
     
     set SYSLAB_JL_PATH=%JULIA_HOME%/bin;%JULIA_HOME%/lib;%JULIA_HOME%/lib/julia
     
     set KMP_DUPLICATE_LIB_OK=TRUE
     
     set JULIA_CONDAPKG_BACKEND=Null
     set PYTHON_JULIAPKG_OFFLINE=yes
     set JULIA_PYTHONCALL_EXE=@PyCall
     set TYPY_JL_EXE=%JULIA_HOME%/bin/julia.exe
     
     if "%TY_PYTHON_EXE%"=="" (goto syslab_python) else (goto custom_python)
     
     :syslab_python
     REM Syslab python environment
     set PYTHON_HOME=
     set QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH=
     set PYTHON=%TY_CONDA3%/python.exe
     set PATH=%SYSLAB_JL_PATH%;%TY_CONDA3%;%TY_CONDA3%/Library/mingw-w64/bin;%TY_CONDA3%/Library/usr/bin;%TY_CONDA3%/Library/bin;%TY_CONDA3%/Scripts;%TY_CONDA3%/bin;%PATH%
     goto syslab_python_end
     
     :custom_python
     REM User python environment
     set PYTHON=%TY_PYTHON_EXE%
     set PATH=%SYSLAB_JL_PATH%;%PATH%
     goto syslab_python_end
     
     :syslab_python_end
     
     REM =============================================
     
     @echo on
     
     REM pycharm (needs to be modified)
     start /B "" "D:/Program Files/JetBrains/PyCharm Community Edition 2022.1/bin/pycharm64.exe"
     

   • 将C:/Users/Public/TongYuan/.julia/miniforge3/Lib/site-packages/mworks文件夹拷贝至用户 Python 环境下，如 C:/Python39/Lib/site-packages/。

2. 测试验证

   双击pycharm-env.bat后，打开 Pycharm，运行示例07-SignalProcessing-example07.py，结果如下：

   注，Pycharm 中的 Python 解释器，要求已安装前面所述的 Python依赖库。

   

4. 常用示例

信号处理示例

调频正弦波与语音信号的带状图可视化。针对调制正弦波，指定采样频率与时间条带，绘制两秒调频正弦波；针对语言信号，加载录音文件，指定采样频率与时间条带，绘制垂直轴缩放可视化音频。

from mworks import TySignalProcessing

import os
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.io import loadmat

# 示例1：调频正弦曲线的条形图
# 在 0.25 秒的条带中绘制两秒的调频正弦波。指定 1 kHz 的采样率。

fs = 1000
t = (np.arange(0, 2.000001, 1 / fs)).reshape(-1, 1)
x = TySignalProcessing.vco(np.sin(2 * np.pi * t), np.array([10, 490]), fs)

TySignalProcessing.strips(x, 0.25, fs)

# 示例2：语音信号的条形图
# 加载以 Fs =7418Hz 采样的语音信号。
current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
file_path = os.path.join(current_dir, "mtlb.mat")
y = loadmat(file_path)
    
# 在 0.18 秒长的条带中绘制该信号。

mtlb = y["mtlb"]
Fs = int(y["Fs"][0][0])
TySignalProcessing.strips(mtlb, 0.18, Fs)

plt.show()

DSP 系统示例

使用级联积分组合滤波器进行信号插值。创建正弦信号，指定采样率与数据帧长度，级联积分组合滤波器输出指定增益值下的放大信号。为了更好与原始信号的振幅一致，动态计算增益以使得处理信号与原信号匹配。

from mworks import TyDSPSystem
from mworks import TyCommunication

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 示例1：使用级联积分组合滤波器进行信号插值
cicint = TyDSPSystem.dsp_CICInterpolator(InterpolationFactor = 2)

# 创建一个 dsp_SineWave 对象，采样率设置为 22.05 kHz，SamplesPerFrame 设置为 32，OutputDataType 设置为 "Custom"。
Fs = 22.05e3
sine = TyDSPSystem.dsp_SineWave( \
    Frequency = 1050, \
    SampleRate = Fs, \
    SamplesPerFrame = 32, \
    Method = "Table lookup", \
    OutputDataType = "Custom" \
)
 
# CIC 插值滤波器的输出被一个特定的增益值所放大。你可以使用增益功能来确定这个值。
x = TyCommunication.step(sine)
y = TyCommunication.step(cicint, x)
gainCIC = TyDSPSystem.gain(cicint)
    
# 为了调整这个放大的输出并使其与原始信号的振幅相匹配，用计算出的增益值除以 CIC 插值信号。
# 比较原始信号和插值信号。在绘图的时候，要考虑到 2 个样本的输出延时。
n = np.arange(0, 64, 1).ravel()
stem1 = plt.stem(n[0:31] / Fs, (x[0:31]), basefmt='k')
stem1.stemlines.set_linewidth(0.5)
stem1.baseline.set_linewidth(0.5)
stem1.markerline.set_markeredgewidth(0.5)

I = cicint.InterpolationFactor
stem2 = plt.stem(n[0:61] / (Fs * I), (y[3:]) / gainCIC,  linefmt='r', basefmt='k')
stem2.markerline.set_markerfacecolor("none")
stem2.markerline.set_markeredgecolor("r")
stem2.markerline.set_markeredgewidth(0.5)
stem2.stemlines.set_linewidth(0.5)
stem2.baseline.set_linewidth(0.5)

plt.xlabel("Time (sec)")
plt.ylabel("Signal Amplitude")
plt.legend(np.array(["Original Signal", "Interpolated Signal"]), loc = "upper center")

plt.show()

通信示例

线性均衡正交相移键控调制信号。生成正交相移键控（QPSK）调制信号，并对其应用高斯白噪声（AWGN）信道损伤，采用最小均方（LMS）算法使用线性均衡器对受损信号进行均衡，绘制受损和恢复后的均衡信号的星座图及均衡器误差，并计算均衡信号的误差向量幅度（EVM）。

from mworks import TyCommunication
from tyjuliacall import JuliaEvaluator
from tyjuliacall import TyPlot
from tyjuliacall import TyMath

import numpy as np

# 示例1：线性均衡 QPSK 调制信号
# 使用最小均值（LMS）算法进行线性均衡，恢复通过多径 AWGN 信道的 QPSK 符号。

# 初始化仿真变量。

JuliaEvaluator[r'import TyMath; TyMath.Random.seed!(1234)']

M = 4
numSymbols = 10000
numTrainSymbols = 1000
chtaps = (np.array([1, 0.5 * (np.cos(np.pi / 6) + 1j * np.sin(np.pi / 6)), 0.1 * (np.cos(-np.pi / 8) + 1j * np.sin(-np.pi / 8))])).reshape(1, 3)
    
# 产生 QPSK 调制的符号。对符号应用多径信道滤波和 AWGN 损伤。

data = TyMath.randi(np.array([0, M - 1]), numSymbols, 1)
tx = TyCommunication.pskmod(data, M, np.pi / 4)
sig, _ = TyMath.filter1(chtaps, 1, tx)
rx = TyCommunication.awgn(sig, 25, "measured")
    
# 创建一个线性均衡器系统对象并显示默认配置。将参考抽头调整为 1。检查允许的最大步长。对受损的符号进行均衡。

eq = TyCommunication.comm_LinearEqualizer(ReferenceTap = 1)
y, err, weights = TyCommunication.step(eq, rx, tx)
    
# 绘制受损和均衡符号的星座图。

constell = TyCommunication.comm_ConstellationDiagram( ShowLegend = True, \
    ChannelNames = np.array(["Channel1", "Channel2"]), NumInputPorts = 2)
yy = TyCommunication.step(constell, rx, y)

# 绘制均衡器误差信号，并计算均衡符号的误差向量幅度（EVM）。

TyPlot.figure()
TyPlot.plot(np.absolute(err))
TyPlot.xlabel("Symbols")
TyPlot.ylabel("|e|")
TyPlot.title("Equalizer Error Signal")

# 绘制均衡器的分接权重。

TyPlot.figure()
TyPlot.plot(np.absolute(err))
TyPlot.subplot(3, 1, 1)
TyPlot.stem((weights).real)
TyPlot.ylabel("real(weights)")
TyPlot.xlabel("Tap")
TyPlot.grid("on")
TyPlot.axis(np.array([-1, 4, -0.5, 1]))
TyPlot.title("Equalizer Tap Weights")
TyPlot.subplot(3, 1, 2)
TyPlot.stem((weights).imag)
TyPlot.ylabel("imag(weights)")
TyPlot.xlabel("Tap")
TyPlot.grid("on")
TyPlot.axis(np.array([-1, 4, -0.5, 1]))
TyPlot.subplot(3, 1, 3)
TyPlot.stem(np.absolute(weights))
TyPlot.ylabel("abs(weights)")
TyPlot.xlabel("Tap")
TyPlot.grid("on")
TyPlot.axis(np.array([-1, 4, -0.5, 1]))

TyPlot.plt.show()

5. 常见问题(FAQ)

Python 插件选项设置

Julia 启动时出现 conda activate base

解决办法：将选项 python.terminal.activateEnvironment 设为 false。

autopep8 自动格式化，改变 import 顺序问题

解决办法：

• 方法 1：打开设置，输入python.formatting.autopep8Args,添加["--ignore", "E402"]，让 autopep8 忽略 E402，也就是 “模块级别导入不在文件顶部”错误；
• 方法 2：在需要固定位置的 import 语句后面加上 # NOQA: E402 注释。

6. 参考文献

• PyCall：Suzhou-Tongyuan/PyCall.jl: Package to call Python functions from the Julia language (github.com) (opens new window)

• tyjuliacall：Suzhou-Tongyuan/tyjuliacall: Tongyuan-hacked PyJulia+JuliaCall (PythonCall+PyCall) integration as an engineerization for Python-Julia interops. (github.com) (opens new window)

• PyCharm：PyCharm: the Python IDE for Professional Developers by JetBrains (opens new window)