- Grâce à son ouverture, sa communauté et sa compatibilité avec les standards industriels, Python s’impose comme un langage de référence pour le test et la mesure électronique.
- Python permet de concevoir aisément des scripts de test portables, tout en s’intégrant à des applications existantes écrites en C, C++ ou LabVIEW.
- Python permet de piloter des instruments de mesure, d’automatiser les séquences de test et de traiter les données au sein d’un même environnement, sans recourir à des outils propriétaires.
- Compatible avec de nombreux protocoles (GPIB, USB, Ethernet), Python offre l’interopérabilité requise entre équipements de différents fabricants.
- Sa nature open source et multiplateforme en fait une solution adaptée au développement de bancs de test électronique.
- Le langage Python est donc apprécié dans le domaine du test électronique de par sa simplicité, sa flexibilité et son vaste écosystème de bibliothèques.
Le langage Python a été créé à la fin des années 1980 par Guido van Rossum, un ingénieur néerlandais travaillant au centre de recherche CWI (Centrum Wiskunde & Informatica). Son objectif : concevoir un langage de programmation lisible, intuitif et polyvalent, destiné à rendre le développement plus rapide et accessible, même à des non-informaticiens.
La première version publique, Python 1.0, est publiée en 1991. Le nom, inspiré du groupe comique britannique Monty Python, reflète l’esprit du langage : sérieux sur le fond, mais simple et agréable à utiliser.
Principales caractéristiques de Python
- Lisibilité du code : la syntaxe claire et épurée favorise la compréhension et la maintenance.
- Langage interprété : pas besoin de compilation, l’exécution est directe, ce qui facilite les tests rapides et le prototypage.
- Typage dynamique : les variables n’ont pas besoin d’être déclarées avec un type explicite.
- Portabilité : un même script fonctionne sous Windows, Linux ou macOS sans modification.
- Riche écosystème : des milliers de bibliothèques couvrent la data science, l’automatisation, la communication matérielle ou encore le traitement du signal.
- Programmation multi-paradigme : Python supporte la programmation procédurale, orientée objet et fonctionnelle.
Une évolution continue et communautaire
- Python 2 (2000) a introduit une gestion plus moderne des exceptions, des chaînes Unicode et une meilleure modularité.
- Python 3 (2008) a marqué une refonte complète, rendant le langage plus cohérent et plus robuste pour les décennies à venir.
Aujourd’hui, la version Python 3.x est la norme universelle, soutenue par une vaste communauté open source. Le langage s’est imposé dans de nombreux domaines : l’intelligence artificielle, la robotique, la recherche scientifique, la cybersécurité ainsi que le test et la mesure électronique.
Python face au langage C
Comparé au langage C, très répandu dans l’industrie électronique, Python se distingue par sa simplicité et sa rapidité de développement.
- En C, le développeur gère manuellement la mémoire et les types de données ; en Python, tout est automatisé.
- Le code Python est en général plus lent à l’exécution, mais beaucoup plus rapide à écrire, tester et maintenir.
- De nombreuses bibliothèques Python (comme NumPy, Cython ou PyVISA) s’appuient sur du code C optimisé en arrière-plan. Ce qui combine le meilleur des deux univers de programmation : facilité de programmation et performance native.
Ainsi, Python ne remplace pas C : il le complète, en s’imposant comme un outil de haut niveau pour l’automatisation, le pilotage d’instruments et l’analyse de données.
Pourquoi Python est apprécié dans le domaine du test et de la mesure
Dans les laboratoires et les environnements industriels, Python est utilisé pour automatiser les essais pour plusieurs raisons :
1. Interopérabilité : Python communique facilement avec les instruments de mesure via des protocoles standards (GPIB, USB, Ethernet, RS-232, etc.) grâce à des bibliothèques comme PyVISA ou PySerial.
2. Simplicité d’automatisation : la création de scripts de test devient rapide et flexible, même pour des bancs complexes.
3. Analyse de données intégrée : des bibliothèques telles que Pandas, NumPy ou Matplotlib permettent de traiter, visualiser et archiver les mesures sans logiciel externe.
4. Compatibilité matérielle et logicielle : Python peut piloter des équipements de fabricants différents, s’intégrer à des bancs de test hybrides ou communiquer avec des outils propriétaires via des API.
5. Coût et accessibilité : langage open source, Python offre une alternative économique aux environnements propriétaires comme LabVIEW ou Matlab.
Applications de test et de mesure
Python est aujourd’hui utilisé dans une variété d’applications de test et mesure :
- Pilotage d’instruments de mesure (oscilloscopes, générateurs de signaux, alimentations, analyseurs de spectre) via des commandes SCPI (Standard Commands for Programmable Instruments).
- Automatisation de séquences de test sur des lignes de production ou dans des bancs de validation électronique.
- Acquisition et traitement de données en temps réel, avec calculs statistiques ou filtrage numérique.
- Surveillance de systèmes et maintenance prédictive, en lien avec des bases de données ou des tableaux de bord.
- Simulation et modélisation de signaux électroniques, grâce à des modules scientifiques open source.
De nombreux fabricants d’instruments électronique tels que Keysight, Rohde & Schwarz, Tektronix, NI Emerson (ex National Instruments), proposent aujourd’hui des interfaces Python pour le pilotage de leurs appareils.
