今天继续批量创建常用的基础元素:楼板。这次以简单的轮廓为矩形的楼板为例。让我们来看一看如何让Revit自动干活:

from typing import List
import math
# drvt_pybind 支持多会话、多文档,先从简单的单会话、单文档开始
# MyContext是在Python中用户自定义的单会话、单文档的上下文管理类
from packs.core import MyContext, m2feet, feet2m, isNone# 导入驱动 Revit 的核心模块
from drvt_pybind.Autodesk import Revit
from drvt_pybind.Autodesk.Revit import DB# 批量创建标高(没错,就是从“Python+DRVT 从外部调用 Revit:批量创建标高”示例中搬过来稍作扩展)
def createLevels(ctx: MyContext, levels: List[DB.Level]) -> None:"""本示例移值自 Revit 2025.3 SDK 中的相关示例"""session = ctx.sessiondoc = ctx.doctry:# 涉及到修改操作的,需要锁定并用事务包装ctx.lockAndStartTransaction("创建标高")floorPlanTypeId = DB.FilteredElementCollector.ctor(ctx.session, ctx.doc).OfClass(ctx.session.typeof(DB.ViewFamilyType)).FirstElementId()if isNone(floorPlanTypeId):raise AssertionError("尝试获取ViewFamilyType失败")for i in range(0,8):l = 9 + i * 3level = DB.Level.Create(session, doc, m2feet(l))name = f"测试标高 {l}"# 更新标高的名称level.setName(name)levels.append(level)# 创建与标高对应的 ViewPlan,这样 楼层平面 视图会出现在项目管理器中levelId = level.getId()vp = DB.ViewPlan.Create(session, doc, floorPlanTypeId, levelId)if vp is not None:vp.setName(name)# 提交事务并解锁,若没有错误则修改操作将会生效ctx.commitTransactionAndUnlock()except Exception as e:print(f"【异常】{e}")# 回滚事务并解锁ctx.rollbackTransactionAndUnlock()# 遍历文档中已有的标高然后再批量创建一些,返回按Elevation从低到高的List[DB.Level]
def getLevels(ctx : MyContext) -> List[DB.Level]:tmp : List[DB.Level] = []levelList = DB.FilteredElementCollector.ctor(ctx.session, ctx.doc).OfClass(ctx.session.typeof(DB.Level)).ToElements()for i in range(levelList.getCount()):l = DB.asLevel(levelList.getItem(i))if isNone(l):continuetmp.append(l)ret = sorted(tmp, key=lambda x:x.getElevation())createLevels(ctx, ret)return ret# 遍历FloorType,返回List[DB.FloorType]
def getFloorTypes(ctx : MyContext) -> List[DB.FloorType]:floorTypeList : List[DB.FloorType] = []listWt = DB.FilteredElementCollector.ctor(ctx.session, ctx.doc).OfClass(ctx.session.typeof(DB.FloorType)).ToElements()for i in range(listWt.getCount()):wt = DB.asFloorType(listWt.getItem(i))if isNone(wt):continuefloorTypeList.append(wt)return floorTypeList# 示例创建板
def FloorCreation(ctx: MyContext) -> None:"""本示例展示如何使用Python+DRVT,在外部让Revit批量创建墙"""if ctx.doc is not None:ctx.closeDoc(True)template = "建筑样板.rte"fileName = "FloorCreation.rvt"err = ctx.createAndActiveDoc(template, fileName)if err != 0:raise AssertionError(f"创建项目文档失败: 错误码 {err}")session = ctx.sessiondoc = ctx.doc# 取所有标高,缺省是两个levels = getLevels(ctx)try:# 取所有FloorTypefloorTypeList = getFloorTypes(ctx)# 涉及到修改操作的,需要锁定并用事务包装ctx.lockAndStartTransaction("批量创建板")for i in range(len(levels)):locLev = levels[i]ele = locLev.getElevation()# 选择一个FloorTypefloorType = floorTypeList[i % len(floorTypeList)]# 定义板的轮廓线a = m2feet(5)b = m2feet(3) p0 = DB.XYZ.ctor(session, 0, 0, ele)p1 = DB.XYZ.ctor(session, a, 0, ele)p2 = DB.XYZ.ctor(session, a, b, ele)p3 = DB.XYZ.ctor(session, 0, b, ele)profileCurves = DB.ListCurve.ctor(session)profileCurves.Add(DB.Line.CreateBound(session, p0, p1))profileCurves.Add(DB.Line.CreateBound(session, p1, p2))profileCurves.Add(DB.Line.CreateBound(session, p2, p3))profileCurves.Add(DB.Line.CreateBound(session, p3, p0))profileLoop = DB.CurveLoop.Create(session, profileCurves)listCurveLoop = DB.ListCurveLoop.ctor(session)listCurveLoop.Add(profileLoop)# 创建板floor = DB.Floor.Create(session, doc, listCurveLoop, floorType.getId(), locLev.getId())# 取“结构”参数p = floor.getParameter(DB.BuiltInParameter.FLOOR_PARAM_IS_STRUCTURAL)# 更新其值为“1”(等价于:True)p.Set(1)print(f"在 {locLev.getName()} 创建了 {floorType.getName()} 矩形板")# 提交事务并解锁,若没有错误则修改操作将会生效ctx.commitTransactionAndUnlock()except Exception as e:print(f"【异常】{e}")# 回滚事务并解锁ctx.rollbackTransactionAndUnlock()# 保存文档并关闭ctx.closeDoc(True)# 下面这段代码,看过“创建新项目”示例的会很熟悉,就是照搬过来的
# 创建新的上下文(可以按需创建多个,意味着能直接管理多个 Revit 会话)
ctx = MyContext("在这里指定会话名称")
# 初始化会话(启动 Revit 进程实例)
ctx.initSession()# 调用FloorCreation
FloorCreation(ctx)# 结束会话(Revit 进程实例将退出)
ctx.dispose()

又一个完整的自动化脚本,上面的代码做了什么?

1、创建Revit会话,启动Revit进程(可见、可交互,与手工启动的无任何差异)

2、批量创建楼板

3、结束会话,退出Revit进程

其中“2、批量创建楼板”做了以下工作:

        1)以“建筑样板.rte”为样板,创建项目 “FloorCreation.rvt” 并作为当前活动文档(可见、可交互)

        2)获取该文档中所有标高(缺省仅2个),并批量创建多个,按Elevation排序

        3)获取该文档中所有FloorType

        4)在每一个标高上

                a)按次序选择一FloorType

                b)在当前标高的高度上创建一个长5米、宽3米的矩形轮廓

                c)基于a)选择的FloorType + b)中创建的轮廓在当前标高上创建一个楼板

                d)更新楼板对象的“结构”参数值为True(选中楼板在其“属性”中可见“结构”参数打勾)

        保存项目文件并关闭

运行结果(三维视图):

三维

控制台输出:

依旧是全自动完成,启动Revit => 创建项目 => 批量创建 => 保存项目文档 => 结束Revit 全程无需手工操作。Python+DRVT,轻松跨越了应用边界与技术壁垒,实现对Revit插件核心能力的高效驾驭。

随着展示出来的能力越来越多,并且保持一贯简洁的同时又能专注于业务逻辑+双向访问。那么,对于充分挖掘Revit的价值、构建自动化生产流水线、将Revit深度集成到自己的系统……会不会有新的想法?创意有没有闪现?


相关文章

Python+DRVT 从外部调用 Revit:从外部启动 Revit-CSDN博客

Python+DRVT 从外部调用 Revit:打开项目文件-CSDN博客

Python+DRVT 从外部调用 Revit:获取项目信息-CSDN博客

Python+DRVT 从外部调用 Revit:更新项目信息-CSDN博客

Python+DRVT 从外部调用 Revit:第一个完整示例-CSDN博客

Python+DRVT 从外部调用 Revit:创建新项目-CSDN博客

Python+DRVT 从外部调用 Revit:创建族文档-CSDN博客

Python+DRVT 从外部调用 Revit:批量创建轴网-CSDN博客

Python+DRVT 从外部调用 Revit:批量创建标高-CSDN博客

Python+DRVT 从外部调用 Revit:创建风管系统加劲肋-CSDN博客

Python+DRVT 从外部调用 Revit:创建剖面-CSDN博客

Python+DRVT 从外部调用 Revit:创建桁架族-CSDN博客

Python+DRVT 从外部调用 Revit:批量创建墙-CSDN博客

Python+DRVT 从外部调用 Revit:批量创建门-CSDN博客

Python+DRVT 从外部调用 Revit:批量创建门和窗-CSDN博客

Python+DRVT 从外部调用 Revit:批量创建梁-CSDN博客

Python+DRVT 从外部调用 Revit:批量创建梁(2)-CSDN博客

深度嵌入数字化工作流:DRVT 的思考与实践-CSDN博客

从插件化走向系统集成——Revit-CSDN博客

Revit变身智能组件,BIM未来可期-CSDN博客

#SystemIntegration #Revit #RevitAPI #Python #Automation #DesignAutomation #BIM #Interop #AEC #DigitalTwin #Workflow

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如若转载,请注明出处:http://www.pswp.cn/diannao/98278.shtml
繁体地址,请注明出处:http://hk.pswp.cn/diannao/98278.shtml
英文地址,请注明出处:http://en.pswp.cn/diannao/98278.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系英文站点网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

猿辅导数据分析面试题及参考答案

给定用户成绩表,编写SQL查询排名靠前的用户(例如前10名),并说明rank()和dense_rank()的区别。 要查询成绩表中排名靠前的用户(如前10名),需先明确排名依据(通常为成绩降序),再通过排序和限制结果行数实现。假设用户成绩表名为user_scores,包含user_id(用户ID)和s…

在树莓派集群上部署 Distributed Llama (Qwen 3 14B) 详细指南

项目地址:https://github.com/b4rtaz/distributed-llama 本文档将指导您如何使用一个树莓派5作为Root节点和三个树莓派4作为Worker节点,共同搭建一个4节点的分布式LLM推理集群,并运行10.9GB的Qwen 3 14B模型。 中间要用到github和huggingface…

C++ 容器——unordered_xxx

自 C11 开始,STL 引入了基于 hash table 的 unordered_set、unordered_map 等容器,正如其名它们是无序容器。一定数量(据说有测试数据是10000000)元素时无序容器的性能要比对应的有序容器优。一、容器数据结构unordered_set、unor…

分布式常见面试题整理

一、分布式理论: CAP理论 分布式系统最多同时满足一致性(C)、可用性(A)、分区容错性(P)中的两个,无法三者兼得。 BASE理论 对CAP中一致性和可用性的权衡,强调基本可用&a…

Python基础入门常用198英语单词详解

最近,我总结了一份Python学习者入门常用单词表,列出了Python学习中常见的198个高频单词,供初学者学习使用。 这些单词都比较简单,非常易于理解,在掌握好单词的基础上,再去学Python可以达到事半功倍的效果。…

EP-SPY 網路追蹤規避實驗:山脈通聯測試

EP-SPY V3.0 https://github.com/MartinxMax/ep-spy 基於 GI6E 編碼的無線電通信工具,用於保護您的隱私。 https://github.com/MartinxMax/gi6e 編寫了偽協議以防止內容被解密無法通過網絡追蹤,抵抗官方監控無線音頻廣播,用於隱蔽信息傳輸…

苹果 FoundationModels 秘典侠客行:隐私为先的端侧 AI 江湖

引子 话说侠客岛之上,有一对年轻侠侣 ——「青锋剑客」凌云与「素心仙子」苏凝,二人自幼习武,尤擅拆解各路奇功秘籍。 近日听闻苹果谷(Apple)于 WWDC 2025 武林大会之上,亮出一门全新绝学「FoundationMod…

华为基于IPD的产品质量计划模板

目录 模板:产品质量计划模板....................................... 1 1. 介绍...................................................................... 5 1.1. 范围和目的.................................................... 5 1.2. 参考资料..…

事务管理的选择:为何 @Transactional 并非万能,TransactionTemplate 更值得信赖

在 Spring 生态的后端开发中,事务管理是保障数据一致性的核心环节。开发者常常会使用 Transactional 注解快速开启事务,一行代码似乎就能解决问题。但随着业务复杂度提升,这种“简单”的背后往往隐藏着难以察觉的隐患。本文将深入剖析 Spring…

CodePerfAI体验:AI代码性能分析工具如何高效排查性能瓶颈、优化SQL执行耗时?

前阵子帮同事排查用户下单接口的性能问题时,我算是真切感受到 “找性能瓶颈比写代码还磨人”—— 接口偶尔会突然卡到 3 秒以上,查日志只看到 “SQL 执行耗时过长”,但具体是哪个查询慢、为什么慢,翻了半天监控也没头绪&#xff0…

《sklearn机器学习——绘制分数以评估模型》验证曲线、学习曲线

估计器的偏差、方差和噪声 每一个估计器都有其优势和劣势。它的泛化误差可以分解为偏差、方差和噪声。估计器的偏差是不同训练集的平均误差。估计器的方差表示对不同训练集,模型的敏感度。噪声是数据的特质。 在下图中,可以看见一个函数 f(x)cos⁡32πxf…

2025年AI PPT必修课-汇报中AI相关内容的“陷阱”与“亮点”

《2025年AI PPT必修课-汇报中AI相关内容的“陷阱”与“亮点”》 (适用于方案汇报、战略PPT、标书/投资人演示)一、内容类坑(战略/趋势层面)❌ Pitfall (不要写)✅ Correct Expression (推荐写法)Why (原因)还在强调 Caffe / Theano / TF1.x / LSTM采用 P…

Java数据结构 - 顺序表模拟实现与使用

目录1.顺序表的基本介绍2.顺序表的模拟实现2.1 常见的功能2.2 基本框架2.3 方法的实现2.3.1 add方法2.3.2 size方法2.3.3 display方法2.3.4 add(int pos,E data)方法2.3.5 remove方法2.3.6 get方法2.3.7 contain方法2.3.8 indexOf方法2.3.9 set方法2.3.1…

rust语言 (1.88) egui (0.32.1) 学习笔记(逐行注释)(二十六)windows平台运行时隐藏控制台

1、主程序第一句添加: 必须放在所有代码第一句 #![cfg_attr(windows, windows_subsystem "windows")]2、 编译命令:cargo build --release3、 编译完成后运行可执行文件: 项目目录/target/release/项目名.exe

什么是静态住宅IP 跨境电商为什么要用静态住宅IP

静态住宅IP的定义静态住宅IP是指由互联网服务提供商(ISP)分配给家庭用户的固定IP地址。与动态IP不同,静态IP不会频繁变动,长期保持稳定。其特点包括:固定性:IP地址长期不变,适合需要稳定网络环境…

RabbitMQ 初步认识

目录 1. 基本概念 2. RabbitMq 的工作流程 3. 协议 4. 简单的生产者, 消费者模型 4.1 我们先引入 rabbitmq 的依赖 4.2 生产者 4.3 消费者 1. 基本概念 Pruducer : 生产者, 产生消息Consumer : 消费者, 消费消息Broker : RabbitMq Server, 用来接收和发送消息Connectio…

Redis(46) 如何搭建Redis哨兵?

搭建 Redis 哨兵(Sentinel)集群,确保 Redis 服务具有高可用性。以下是详细的步骤,从 Redis 安装、配置主从复制到配置和启动 Sentinel 集群,并结合相关的代码示例。 步骤 1:安装 Redis 首先,需要…

Grafana 多指标相乘

PromQL中多指标相乘 PromQL表达式: 0.045 * h9_daily_income{coin"nock"} * h9_pool_price_cny{coin"nock"}📈 基础:单指标运算 常数与指标相乘 在PromQL中,常数与指标的乘法是最简单的运算: # ✅…

【微服务】springboot3 集成 Flink CDC 1.17 实现mysql数据同步

目录 一、前言 二、常用的数据同步解决方案 2.1 为什么需要数据同步 2.2 常用的数据同步方案 2.2.1 Debezium 2.2.2 DataX 2.2.3 Canal 2.2.4 Sqoop 2.2.5 Kettle 2.2.6 Flink CDC 三、Flink CDC介绍 3.1 Flink CDC 概述 3.1.1 Flink CDC 工作原理 3.2 Flink CDC…

分布式数据架构

分布式数据架构是一种将数据分散存储在多台独立计算机(节点)上,并通过网络协调工作的系统设计。其核心目标是解决海量数据处理、高并发访问、高可用性及可扩展性等传统集中式数据库难以应对的挑战。以下是关键要点解析:一、核心原…