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注意#xff1a;本章假设你正在使用databr…访问保存的数据
到此自然想到了我如何访问我保存的数据。从bluesky的视角那真的不是bluesky的关注但它是一个合理的问题因此我们将强调一个特定的场景。
注意本章假设你正在使用databroker。(我们在本教程的较早章节配置了)。你不是必须使用databorker来使用bluesky它仅是一种捕获由RunEngine产生的元数据和数据的便捷方法。
非常简洁你可以通过其唯一ID引用这个数据集(一个run)来访问保存的数据这个唯一ID是由RunEngine在采集时返回的。
from bluesky.plans import count
from ophyd.sim import detfrom databroker import Broker
db Broker.named(temp)# Insert all metadata/data captured into db.
RE.subscribe(db.insert)
uid, RE(count([det], num3))header db[uid]
# 另外,可能更方便,你可以按最近性访问它
header db[-1] # meaning 1 run ago, i.e. the most recent run 注意我们假设以上计划产生一个run数据集它对像count()的简单计划有代表性。在一般情况中一个计划可以产生多个runs返回多个uids它们接着使得db返回一个headers列表而止一个。
uids RE(some_plan(...))
headers db[uids] # list of Headers
大部分有用数据在这个字典中 数据的primary流像这样是可访问的 从这里我们参考datadroker教程。 简单的自定义
输入partial保存一些
假如我们总是使用相同的探测器(s)并且我们输出count([det])感到疲敝。我们可以使用Python自身提供的内建函数functools.partial()编写一个自定义的count()变体。
from bluesky import RunEngine
from functools import partial
from bluesky.plans import count
from ophyd.sim import det
from bluesky.callbacks.best_effort import BestEffortCallback
from databroker import BrokerRE RunEngine({})
bec BestEffortCallback()
db Broker.named(temp)RE.subscribe(bec)
# Insert all metadata/data captured into db.
RE.subscribe(db.insert)my_count partial(count, [det])
RE(my_count()) # equivalent to RE(count([det]))# Additional arguments to my_count() are passed through to count().
RE(my_count(num3, delay1)) 按顺序排列计划
一个自定义计划可以通过使用Python语法yield from派发给其他计划。如果你想知道为什么见附录。示例
from bluesky.plans import scan
from ophyd.sim import det, motor1dets[det]def coarse_and_fine(detectors, motor, start, stop):Scan from start to stop in 5 steps and then again in 6 steps.yield from scan(detectors, motor, start, stop, 5)yield from scan(detectors, motor, start, stop, 6)RE(coarse_and_fine(dets, motor1, -1, 1)) 到目前为止介绍的我们从bluesky.plans导入的所有计划产生数据集(run)。在blusesky.plan_stubs模块中的计划做更小的操作。它们可以单独使用或者组合来构建自定义计划。
mv()计划移动一个或多个设备并且等待它们都达到。
from bluesky.plan_stubs import mv
from ophyd.sim import motor1, motor2# Move motor1 to 1 and motor2 to 10, simultaneously. Wait for both to arrive.
RE(mv(motor1, 1, motor2, 10))
我们像这样组合mv()和count()到一个计划
def move_then_count():Move motor1 and motor2 into position; then count det.yield from mv(motor1, 1, motor2, 10)yield from count(dets)RE(move_then_count()) 记住yield from非常重要。以下计划什么也不做(在它中的计划将被定义但不被执行)。
# WRONG EXAMPLE!def oops():Forgot yield from!mv(motor1, 1, motor2, 10)count(dets)RE(oops()) 丰富得多的自定义是可能的但我们留在本教程之后章节中。也见计划stubs的完整列表。
警告
不要在一个循环或一个函数内放置RE(...) 。你应该总是直接调用它在终端中由用户输入并且仅一次。
你可能忍不住写一个像这样的脚本
from bluesky.plans import scan
from ophyd.sim import motor, det# 不要做这件事!
for j in [1, 2, 3]:print(j, steps)RE(scan([det], motor, 5, 10, j)))
也不要写这样的函数
# 不要做这件事!
def bad_function():for j in [1, 2, 3]:print(j, steps)RE(scan([det], motor, 5, 10, j)))
你应该像这要做
from bluesky.plans import scan
from ophyd.sim import motor, detdef good_plan():for j in [1, 2, 3]:print(j, steps)yield from scan([det], motor, 5, 10, j)RE(my_plan())
如果你尝试隐藏RE在宇哥函数中某人之后可能在另一个函数中使用这个函数并且现在我们从单个提示进入和退出RunEngine多次。这会导致意外行为尤其在处理中断和错误时。
打一个音乐比喻计划是乐谱硬件是乐队而RunEngine是指挥。应该只有一个指挥并且它需要从头到尾运行整个演出。 “Baseline”读取(和其他补充数据)
在实验中主要兴趣除了探测器和电机外获取其他硬件快照(baseline读取)通常是有用的。这些信息一般用来检查随时间一致性。(样品支架的温度与它上周基本上相同吗)。我们想要在所有未来实验过程中自动从这些设备捕获读数每个实验无需任何额外思考或者输入。Bluesky为此提供了一个专用方法。
配置
注意如果运行bluesky设施的访问用户你不需要做此配置并且你可以跳过下面的部分 - 选择Baseline设备。
你可以输入sd来检查。如果你获取了像这样的东西
In [17]: sd
Out[17]: SupplementalData(baseline[], monitors[], flyers[])
你应该跳过这个配置。
在我们开始前我们必须多做一点RunEngine配置像我们在RunEngine部分用RE.subscribe做的事情。
from bluesky.preprocessors import SupplementalDatasd SupplementalData()
RE.preprocessors.append(sd)
选择Baseline设备
我们将选择我们想要在每个数据集(Run)开始和结束时自动被读取的探测器/电机。如果你正在使用一个共享的配置这可能已经被做好了所以你应该在更改它前检查sd.baseline的内容。 假如我们想要从三个探测器和两个电机获取baseline读取。我们将为此目的导入一些仿真硬件放它们到一个列表并且分配sd.baseline。
from ophyd.sim import det1, det2, det3, motor1, motor2sd.baseline [det1, det2, det3, motor1, motor2]
注意我们在这个礼拜中混合放入了探测器和电机。某些时可移动的而某些时不可移动的这对于bluesky没有关系因为它仅打算读取它们而探测器和电机都是可以被读取的。
使用
现在我们对主要感兴趣的探测器和电机进行一个扫描。RunEngine将在每次run前后获取baseline读取。演示
rom ophyd.sim import det, motor
from bluesky.plans import scanRE(scan([det], motor, -1, 1, 5))
我们可以在任何时候清除或更新baseline探测器列表。
sd.baseline []
此外这是bluesky设计真实付出的地方。通过从指令集(plans)分离执行器(RunEngine)应用全局配置而不需要单独更新每个计划变得简单。
访问baseline数据
如果你从我们的baseline扫描访问数据你会认为baseline数据丢失了。
header db[-1]header.table() 当我们执行这个扫描时看一下输出注意这些行 默认header.table()给我们primary数据流 我们可以通过名称访问其他数据流 在指定run中一个流名称的列表可以用header.stream_names获取。从这里我们参考databroker教程。 其他补充数据
我们使用sd.baseline。也有用于信号的sd.monitors在一个run中异步监视和用于设备的sd.flyers在一个run中飞行扫描。详细见补充数据。
