ABAQUS批量提交任务-Python脚本
2019年9月15日 12:40公众号：CAE分析技术分享
前一篇文章介绍了如何用bat的形式在DOS下批量提交ABAQUS作业，这一篇将介绍如何用python脚本来实现批量提交作业。
Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。
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Python 是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。 Python 是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 >>> 后直接执行代码。
Python 是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。
Python 是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发，从简单的文字处理到 WWW 浏览器再到游戏。
使用Python脚本实现批量提交abaqus任务基本上有俩种方式：
打开ABAQUS/CAE的情况下，通过file→run script的方式
通过ABAQUS command，不打开ABAQUS/CAE的情况
01 打开ABAQUS/CAE时
Talk is easy，let's show the code first!
原理解读：
第一步：首先我们需要创建一个脚本头，包含读者，时间等信息，方便他人阅读。这是一种规范，没有任何理由，照着做就可以了。#encoding:utf-8中文编码。
第二步：导入abaqus相关的库，以及python自带的time库，用于后面计算每个分析使用时长。
第三步： 用print，打印俩行提示行，表示，嗯好的，我们的任务开始了和结束了。不打也可以，只不过ABAQUS界面中提示信息很多，打印了之后很容易就可以看到。
第四步：创建一个装多个jobs名的列表，并从模型的jobs仓库中使用keys()函数获取。
第五步：核心步骤，用for循环，遍历之前创建的装有jobs名的列表，一个一个提交任务。并打印当前分析所使用的时长。这个for循环中，包含了一个if的条件判断，是用来判断当前任务的状态，如果是None，那么我们就提交他。如果是complete那么就不需要提交。
【效果图展示1】 下图为使用上面脚本后 ，ABAQUS/CAE中信息栏的信息，可以看见，Job2-4的信息都打印出来，并包含分析所使用时间。Job1由于之前已经计算过了，运行脚本前其状态已经是Completed，所以Job1没有被提交，当然信息也不会被打印出来。
02 不打开ABAQUS/CAE时
接下来掩饰一下，不打开ABAQUS/CAE时，如何用Python脚本批量提交ABAQUS任务。这里跟之前是有点区别的，首先我们没有打开CAE界面，所以我们没有办法直接通过访问mdb.jobs获取任务名的列表。
原理解读：
总结：
首先第一种方法是不推荐的，仅仅说明这也是一个批量提交任务的思路。具体为什么不推荐的原因如下：
1. 任务不在一个模型下，就比较难处理。首先我们需要把几个模型放在一个ABAQUS界面下，然后遍历各个模型，最后再各个模型中拿到所需要的Jobs再提交。
2. 当任务提交后，ABAQUS/CAE界面无法做其他操作
第二种方式是比较不错的，可以很轻松的处理不同模型的job，因为他是使用inp直接提交的，和bat的方式类似。提交的方式也比较相似，将ABAQUS command的路径转到存放脚本和inp文件的文件夹。使用abaqus cae nogui=xxx.py提交命令。且可以实现运算结束后自动关机的功能。
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