• Er du en av de mange forskerne og studentene ved faktultetet som
  • kjører egne eller andres simulerings-programmer,
  • lager plot,
  • utfører store mengder numeriske eksperimenter og sammenligner figurer?
  Kunne det være attraktivt å effektivisere dette arbeidet, gjøre det morsommere og samtidig heve kvaliteten?

• Kunne du tenke deg å lage deg ditt eget interaktivt, Matlab-lignende, brukervennlige grensesnitt til programmene du bruker i forskningen?

• Kanskje du gjerne vil lage demonstrasjonsprogrammer for undervisning, men vet ikke så mye om grafiske brukergrensesnitt eller dynamiske Web-sider?

• Skulle du gjerne kombinere dine gamle og veltestede Fortran 77 eller C biblioteker med et moderne objekt-orientert overbygg på en enkel måte?

Scripting er et sentralt verktøy for å gjøre forskningshverdagen mer effektiv og pålitelig. Som veileder, dr.grad-student eller hovedfagstudent bør du absolutt oppdatere deg på hva moderne scripting i programmeringspråket Python kan gjøre for deg. Alt materiale er tilgjengelig over Internett.

Ta en titt på (foreøpige) lysark til forelesningene!

På scriptekurset kan du delta de 2 første timene - for å få en oversikt - eller så mye du vil videre. Vi starter med det viktigste og enkleste og øker deretter på i kompleksitet. Øvelser rett etter forelesningene er en viktig del av kurset for å få verktøyene litt inn i fingerne.

Tirsdag 22. april:

• Oversikt over scripting:
  • scripting i Python vs. programmering i Fortran, C, C++ og Java
  • hvorfor scripting er et sentralt verktøy for vitenskapelig simulering
  • hva du bør være orientert om som hovedfagstudent, dr.grad-student eller veileder
• Intro til Python gjennom eksempler:
  • transformasjon av data i en fil til et annet format
  • sammenliming av et simuleringsprogram og et visualiseringsprogram
  • generering av store sett med numeriske eksperimenter
  • automatisk rapportgenerering (HTML, PostScript)
  • hvordan gjøre serier med numerisk simuleringer automatisk reproduserbare
  • om å lage brukervennlige funksjoner (a la Matlab syntaks)
  • automatisk generering av kataloger, filer; flytte/kopiere filer etc.

Onsdag 23. april:

• Oversikt over sentral Python funksjonalitet:
  • operativsystem-interaksjon i Python script
  • hvordan bruke Python til å få Unix' slagkraft i et Windows eller Mac miljø
  • numerske beregninger i Python
• Direkte kobling av script i Python med F77/C/C++ programmer
  • effektivtet i Python vs. C, C++ og F77
  • automatisk wrapping av C/C++ kode med SWIG
  • automatisk wrapping av F77/F90 kode med F2py
  • interaktiv styring av simuleringsprogrammer
• Tolke og automatisk editere tekst via regulære uttrykk

Torsdag 24. april:

• Mer om å tolke og automatisk editere tekst via regulære uttrykk
• Hvordan lage grafiske brukergrensesnitt (GUI)
  • eksempel: lage GUI m/visualisering til et F77 program
  • ulike typer vinduselementer
  • interaktive Web-sider (Web-baserte simuleringer)

Hva du lærer:

Scripting i Python er lett å komme i gang med; læringskurven er mye lavere enn for f.eks. C++. Python programmering minner mye om Matlab i sin enkelhet, men språket er mye slagkraftigere enn Matlab. I kurset vil vi studere eksempler og oppgaver som bl.a. omhandler følgende relevante temaer for vitenskapelig simulering:

• automatisere kjøring av simuleringsprogram og deretter et visualiserings- program, vise plot på skjermen og lage hardcopy av figurer
• transformere en datafil over i et annet tekstformat tilpasset et plotteprogram
• trekke ut data fra f.eks. programutskrifter, samle data i arrayer og plotte
• lage skreddersydde, effektive brukergrensesnitt til programmer, f.eks. tilpasset et spesielt prosjekt (eller undervisning)
• automatisere store numeriske eksperimenter: kjøre simuleringer, lage visualiseringer, lagre data i filtrær, samle nøkkeldata i Web-rapporter, sende email når eksperimentene er ferdig
• sette opp eksperimenter for å finne optimale kombinasjoner av kompilator-opsjoner på en plattform
• lage interaktive Python grensesnitt til F77 og C programmer, f.eks. for computational steering eller debugging
• profilering; migrasjon av treg Python kode til F77 eller C