Win10配置Python环境及安装apexpy包 0 前言 之前一直使用Mac办公，今天因为工作需求需要在Windows上运行之前写的代码，在安装apexpy包时，遇到了不少问题，经过一番折腾，发现是gfortran和Python版本问题导致的，在此记录下。 1 安装Python 目前（2024-05）最新的Python版本为3.12.3，由于apexpy包还没有完全支持最新版本，所以需要使用相对落后的版本，经测试发现3.10.11版本可正常使用 前往Python官网下载3.10.11版本： 64位：Windows installer (64-bit) 32位：Windows installer (32 -bit) 下载完成后，双击安装包，勾选安装界面的两个复选框，点击安装（建议安装在默认路径） 使用win+R快捷键，输入cmd，点击【确定】进入终端 输入python --version，打印Python 3.10.11则安装成功。如果版本号不对，可能是之前安装过python，可选择卸载其他版本或创建新的运行环境（网上自行搜索教程，建议使用必应搜索，非常不推荐使用百度） 输入pip list查看当前已安装的包 2 安装apexpy包 apexpy包需要有gcc和gfortran的运行环境，可参考Win10安装mingw64配置最新版gcc与gfortran环境博客 使用win+R快捷键，输入cmd，点击【确定】进入终端 输入pip install apexpy，等待安装结束即可 该包安装完成后，会顺带安装numpy包 现在的程序还需要使用netCDF4、scipy、matplotlib 同样在终端中使用pip install <package>进行安装，将<package>改为对应包的名称即可 3 安装编辑器 此处推荐使用Visual Studio Code，可前往官网进行下载安装 安装完成后，点击左侧【扩展】图标 搜索Chinese (Simplified) (简体中文)，安装第一个搜索结果 搜索python，安装第一个搜索结果 搜索Jupyter，安装第一个搜索结果 一般来说安装上面三个扩展就能够正常运行代码了，如有其他需求也可自行搜索安装 4 后记 涉及到fortran的东西，总是存在一堆奇怪的问题，害我折腾了这么久。

Mac安装python及修改镜像源 0 前言 以前在Windows电脑上都是使用Anaconda管理python，转到Mac电脑后，由于Anaconda对M1芯片没有完美支持，在某些时候用起来会出问题，后来使用mini-forger进行替代。现在发现可以直接使用brew命令安装，便尝试一下。 1 安装python 安装Homebrew，可参考上一个博客 使用如下命令安装python 3.10版本 brew install python@3.10 使用vim打开~/.zprofile文件，并添加环境变量 # 打开文件 vim ~/.zprofile # 在文件最后添加如下命令 export PATH="/opt/homebrew/opt/python@3.10/libexec/bin:$PATH" 在终端中输入python --version，若能成功打印版本号，则安装成功 2 更改镜像源 使用上述方法安装成功后，安装其他包时，默认使用官方源，速度会很慢，因此需要更改为国内源 进入~/.pip/文件夹，如果不存在则使用如下命令新建文件夹 mkdir ~/.pip 使用如下命令打开~/.pip/pip.conf配置文件，并添加如下内容，然后保存退出 # 打开文件 vim ~/.pip/pip.conf # 在文件中添加如下内容 [global] timeout = 6000 index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn 国内镜像源 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple #清华 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ #阿里云 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ #中国科技大学 http://pypi.hustunique.com/ #华中理工大学 http://pypi.sdutlinux.org/ #山东理工大学 http://pypi.douban.com/simple/ #豆瓣 在终端输入如下命令更新pip python -m pip install --upgrade pip 参考 pip更换成国内镜像的方法（永久和暂时）——经验贴

使用Python调用Fortran程序 1 前言 网上关于Python调用Fortran程序的方法通常分为三种：1）基于f2py；2）生成动态链接库；3）生成可执行文件。 其中第1种方法在涉及到“祖传”代码时，通常会出现各种报错；第3种方法在进行数据传递时基本只能通过操作文件的方式，很不方便。 由于涉及Fortran程序时，一般都逃不开“祖传”代码，因此本文将介绍最为稳定可靠的第2种方法。 2 方法详情 2.1 示例代码 新建test01.f90文件，创建子例程sub_test01以及函数func_test01，详细内容如下 subroutine sub_test01(x,y,z) bind(C,name="sub_test01") use iso_c_binding real(c_double), intent(in), value :: x,y real(c_double), intent(out) :: z(2) z(1) = x + x z(2) = y*y end subroutine sub_test01 function func_test01(x,y) result(z) bind(c,name="func_test01") use iso_c_binding real(c_double), intent(in), value :: x,y real(c_double) :: z z = x + y end function func_test01 bind：用于声明外部调用时子例程/函数名称 iso_c_binding：Fortran自带的模组，必须引用 intent：声明变量属性，输入为in，输出为out，即是输入也是输出为inout c_double：变量类型，real对应c_double，integer对应c_int value：输入变量为单个值时，需添加此标记 2.2 生成动态链接库 与正常编译相比增加-shared，生成后缀为.so的文件，如下 gfortran -shared test01.f90 -o test01.so 如果此步骤报错recompile with -fPIC，则在-shared后加上-fPIC。 2.3 使用Python调用 调用sub_test01子例程，需要引用ctypes和numpy，示例代码如下 import ctypes as ct import numpy as np # 加载动态链接库 fortlib = ct.CDLL('test01.so') # 引用sub_test01子例程 f_sub = fortlib.sub_test01 # 声明变量类型 f_sub.argtypes = [ct.c_double, ct.c_double, ct.POINTER(ct.c_double)] # 输入变量赋值 x = ct.c_double(3) y = ct.c_double(4) # 输出变量初始化 z = np.ones(2) z_p = z.ctypes.data_as(ct.POINTER(ct.c_double)) # 调用sub_test01子例程 f_sub(x,y,z_p) print(z) 使用ctypes.CDLL(<so name>)加载动态链接库，其中<so name>为上一节生成的动态链接库名称 子例程的引用名称为上一节bind中name定义的名称 argtypes用于声明变量类型，其中ctypes.POINTER表示指针。当变量为单个值（Fortran代码中value）时，声明为相应类型；当变量为数组（或输出变量，即intent(out)）时，声明为指针 ctypes.c_double(<value>)，其中<value>为变量的值 打印结果为[6. 16.] 调用func_test01函数，与子例程调用方式基本相同，示例代码如下 import ctypes as ct # 加载动态链接库 fortlib = ct.CDLL('test01.so') # 引用sub_test01子例程 f_sub = fortlib.func_test01 # 声明变量类型 f_sub.argtypes = [ct.c_double, ct.c_double] # 声明结果类型 f_sub.restype = ct.c_double # 输入变量赋值 x = ct.c_double(3) y = ct.c_double(4) # 调用sub_test01子例程 z = f_sub(x,y) print(z) restype声明返回值的类型 打印结果为7.0 参考 python调用fortran的3种形式【f2py，动态链接库，os命令】 How to Call Fortran from Python Using Python as glue