ANSA&META-Python二次开发环境配置
以下文章来源于CAE数值优化轻量化 ，作者方永利
在做ANSA&META的二次开发时，经常需要用到一些自带的命令，通常我们都是通过搜索功能定位到具体的命令。但是如果是在IDE进行脚本书写编译时，如果能够有自动补全并对命令有个简单解释，会大大提升工作的效率。如本人最常用的是sublime text。官方提供了ANSA&META在几种常见的IDE下的自动补全的插件。其中，Eclipse、PyCharm、Sublime Text、Atom和Microsoft Visual Studio Code几个用的插件是一样的。这里简单介绍下Sublime Text的插件设置。首先安装Anaconda。安装完后，需要设置一下插件的路径配置。
设置完成后，即可自动补全命令。并且对命令有简单的解释。
META命令自动补全：
另外，当我们在对数据进行计算，处理，绘图等操作时，往往需要用到一些Python的库来完成对应的操作。但ANSA&META安装后自带的第三方库很少，只有numpy等。常用的Scipy、Pandas、matplotlib等等都需要自己导入。ANSA&META高版本的Python已经更新到了Python3.3。ANSA&META的库需要通过CONDA配置一个虚拟的环境，并在该环境下安装Python3.3，将需要的库安装在这个虚拟环境下，当使用ANSA&META时导入该虚拟环境中的库即可。首先进入到conda官网https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html，下载Miniconda。
下载完成后安装，如安装在C:\Miniconda3下。安装完成后，需要将C:\Miniconda3\Scripts添加到环境变量。然后在cmd中运行conda create --name python33 python=3.3，则生成了一个Python33的虚拟环境。这里需要注意，在国内需要使用一些可用的镜像路径完成安装。如清华的镜像站。修改.condarc文件中的镜像路径。
安装完成后，激活虚拟环境。命令为：activate python33激活后即可安装所需要的库，命令为：conda install library_name。如scipy、pandas、matplotlib等等。
CONDA_ENV='…/miniconda3/envs/python33/lib/site-packages'sys.path.append(CONDA_ENV)
例：将碰撞结果曲线通过matplotlib库来自己进行绘制该曲线。
在进行后处理时，往往需要用到一些Python的库来快速实现数据的处理。或用到Excel库来进行Excel文件的直接生成和编辑等等。
以上，即完成了ANSA&META二次开发的环境设置
