grasshopper python_【转】精华教学 | GH_Cpython——将原生的 Python 与机器学习框架引入Grasshopper...

由于 GH_Cpython 是原生的 Python ，所以其计算速度要比 .net Framework 上的 IronPython 快很多，从下面的截图就可以看到执行同样的内容计算速度的不同：

下面给大家大概演示一下如何配置 GH_Cpython

GH_Cpython 的下载地址：

http://www.food4rhino.com/app/ghcpython

GitHub源码:

https://github.com/MahmoudAbdelRahman/GH_CPython

插件安装和 Grasshopper 中其他插件的安装方式没有任何不同，将解压得到的 gha文件和 dll文件复制到 Grasshopper >> File >> Componts文件夹中即可。

安装好后 Maths 分类下的 s 中就会出现一个黑色的 Python 图标：

首次运行会要求用户选择使用本机中的哪个 Python 环境：

建议大家和我一样，在本地电脑上安装 Anaconda ，这样就可以同时安装多个相互独立的 Python 运行环境，要使用不同版本依赖库的时候就特别方便了，下图就是我的 Anaconda 中多个运行环境：

至于如何配置 Python 的运行环境，大家可以根据需要自行百度。

如果需要更改 GH_Cpython 的运行环境，可以点击该组件下方的蓝色长条，就可以再次打开环境选择对话框：

我选择的是一个安装了 GPU 版本 TensorFlow 的 Python 3.5.3 版本运行环境，然后写几句测试语句进行运算，可以看到执行结果和原生 Python 中一模一样，同样支持 TensorFlow 的 GPU 运算：

Python 版本为 3.5.3 ,TensorFlow Session 的计算结果也是正确的。

同时在输出信息末尾也可以看到 Tensorflow 的 GPU 也没有问题，使用的是我电脑中编号为 0 的GPU ，即这台电脑上唯一显卡的 GPU：

以上就是 GH_Cpython 的安装和简单测试，有了这个强大的工具，是不是意味着我们就可以放弃 IronPython 了呢？答案是否定的，GH_Cpython 在 Grasshopper 中可以承担的角色只能是作为计算的工具，而不能完完全全把它当作 RhinoPython 来用，这是因为 RhinoCommon 代码库是基于 .net Framework 的，所以在 GH_Cpython 中无法调用 Rhino 中的函数，要调用 Rhino 的函数还是得用 IronPython。不过这两个工具配合使用，还是能解决很多问题的。这个工具的 UI 目前也还是不完善，自动填充等等功能目前也都还没有，不过毕竟才是第一版，相信后续的版本会有所改进。

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