在现代测试系统开发领域，LabVIEW 和 Python 各自凭借独特优势占据重要地位。LabVIEW 以图形化编程、仪器控制和实时系统开发能力见长；Python 则凭借丰富的库资源、简洁语法和强大数据分析能力深受开发者喜爱。将两者融合，能充分发挥各自优势，提升开发效率和系统性能。

一、LabVIEW 与 Python 融合的优势

不同编程语言各有所长，融合使用可充分利用现有代码和资源，避免重复开发。比如在数据分析环节，Python 的 Numpy、Pandas、Scikit-learn 等库功能强大，LabVIEW 调用这些库能快速实现复杂分析；在构建用户界面和控制仪器时，LabVIEW 的图形化编程和仪器驱动则更为便捷。这种融合开发方式能显著提高开发速度，优化系统性能，实现模块化开发，降低项目风险，给予开发者更多灵活性。

二、LabVIEW 对 Python 的支持及版本兼容性

LabVIEW 对 Python 的支持不断演进。

1）2018 年，LabVIEW 添加了 Python 节点，开始支持 Python 2.7 和 3.6，具备打开 Python 会话、使用 Python 节点、关闭 Python 会话的功能；

2） 2019 年，Python 节点支持布尔数据类型，能将数值数组转换为 NumPy 数组；

3）2021 年支持 Python 3.6 - 3.9，不再支持 Python 2.7，还可将簇转换为命名元组；

4）2022 年支持使用 Python 对象引用句柄；

5）2023 年支持 Python 3.10，新增对 Anaconda 和 venv 虚拟环境的支持。具体版本兼容性如下图所示，开发者需依据 LabVIEW 版本选择合适的 Python 版本。

6）LabVIEW 2025 Q1已支持Python 3.11和3.12，并同时保持对Python 3.9和3.10的兼容支持。

三、在 LabVIEW 中调用 Python 的方式及应用场景

LabVIEW 可通过 Python 节点调用 Python 代码，实现数据采集、数据分析、日志存储等功能。

例如：在数据采集时，LabVIEW 负责从仪器获取原始数据，将数据传递给 Python 进行分析处理，Python 处理后的数据再返回 LabVIEW 进行显示或进一步处理。

以信号处理项目为例，LabVIEW 采集信号数据，Python 利用 SciPy 库进行滤波、频谱分析等操作，最后 LabVIEW 展示分析结果。在 UI 创建方面，LabVIEW 构建用户交互界面，Python 辅助处理界面数据和复杂计算任务。

四、LabVIEW 调用 Python 的具体步骤

（一）确保环境配置正确

1）确认 LabVIEW 版本与 Python 版本的兼容性，参考官方版本矩阵选择合适组合。例如，LabVIEW 2023 支持 Python 3.6 - 3.10，若使用 LabVIEW 2023，Python 版本应在该范围内。

2）安装所需的 Python 库。如果在 Python 代码中使用了特定库（如 Numpy 用于数值计算、Pandas 用于数据处理），需在 Python 环境中安装这些库。可通过命令行工具（如 pip）进行安装，如在命令提示符中输入 “pip install numpy” 安装 Numpy 库。

（二）在 LabVIEW 中进行设置

1）打开 LabVIEW 软件，创建或打开一个 VI（虚拟仪器）项目。

2）在程序框图中，找到 “函数选板”。若未显示，可通过菜单栏 “查看” - “函数选板” 打开。

3）在函数选板中，找到 “互连接口” - “Python” 选项，其中包含 “Open Python Session”（打开 Python 会话）、“Python Node”（Python 节点，用于执行 Python 代码）、“Close Python Session”（关闭 Python 会话）等节点。

（三）编写和连接 Python 代码

1）将 “Open Python Session” 节点拖放到程序框图中，该节点用于初始化 Python 环境，并配置调用的Python版本号。

2）拖放 “Python Node” 到程序框图中，并配置Python调用模块的路径、函数名和输入/输出参数等。

3）将 “Close Python Session” 节点拖放到程序框图中，用于在 VI 运行结束时关闭 Python 会话，释放资源。

4）被调用的Python代码和LabVIEW代码范例如下：

# AppendToList(listOfElements, newElement) is called by LabVIEW vi.
# LabVIEW passes the int32 array wired to the call python node to python as a python list.
# Calling "append" on a list modifies the list that is passed. The modified value of the list
# is converted back to a LabVIEW array and is available on the output terminal of the python
# node that corresponds to the input terminal to which the array was wired.

def AppendToList(array, newElement):
	array.append(newElement);

（四）运行和调试

点击 LabVIEW 工具栏中的 “运行” 按钮，运行 VI。若输入参数正确且 Python 代码无错误，即可在前面板的显示控件中看到 Python 代码的执行结果。

LabVIEW 与 Python 的融合为测试系统开发带来诸多便利，开发者可以根据项目需求和技术特点，灵活运用两者融合的优势，构建高效、强大的测试系统。