如何编写高效的信号发生器自动化测试脚本？

编写高效的信号发生器自动化测试脚本需要兼顾代码性能、可维护性和测试覆盖率，同时适应不同硬件接口和测试场景。以下是分步骤的详细指南，涵盖脚本设计、优化技巧和最佳实践：

一、脚本设计阶段：模块化与可扩展性

1. 分层架构设计

• 驱动层：封装硬件操作（如SCPI命令发送、状态查询），屏蔽底层接口差异（GPIB/USB/LAN）。

  python
  class SignalGeneratorDriver:
  def __init__(self, interface='LAN', ip='192.168.1.100'):
  self.conn = self._connect(interface, ip)
  
  def _connect(self, interface, ip):
  if interface == 'LAN':
  return socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
  # 其他接口实现...
  
  def set_frequency(self, freq):
  self.conn.send(f"FREQ {freq}Hzn".encode())
  response = self.conn.recv(1024)
  if "ERROR" in response:
  raise RuntimeError(f"Set frequency failed: {response}")

• 测试逻辑层：实现测试用例（如频率扫描、调制测试），复用驱动层方法。

  python
  class FrequencySweepTest:
  def __init__(self, driver):
  self.driver = driver
  
  def run(self, start, stop, step):
  for freq in range(start, stop, step):
  self.driver.set_frequency(freq)
  # 验证信号输出...

• 报告层：生成结构化测试报告（HTML/CSV/JSON），支持数据可视化。

2. 参数化设计

• 使用配置文件（YAML/JSON）或命令行参数管理测试参数，避免硬编码。

  yaml# test_config.yamltest_cases:- name: "Frequency Sweep"params:start: 1kHzstop: 10MHzstep: 100kHz
  

• 通过argparse或PyYAML动态加载配置：

  pythonimport yamlwith open("test_config.yaml") as f:config = yaml.safe_load(f)
  

二、性能优化技巧

1. 异步与并行处理

• 多线程/多进程：对独立测试任务（如多台设备并行测试）使用concurrent.futures。

  python
  from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
  
  def test_device(driver):
  # 单台设备测试逻辑...
  
  with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
  drivers = [SignalGeneratorDriver(ip=f"192.168.1.{i}") for i in range(1, 5)]
  executor.map(test_device, drivers)

• 异步I/O：对高延迟操作（如网络通信）使用asyncio。

  python
  import asyncio
  
  async def set_freq_async(driver, freq):
  await driver.conn.send(f"FREQ {freq}Hzn".encode())
  response = await driver.conn.recv(1024)
  # 处理响应...

2. 批量操作与缓存

• 批量命令：合并多个SCPI命令为一条（如FREQ 1MHz; AMPL 1Vpp），减少通信次数。
• 状态缓存：缓存设备当前状态（如频率、幅度），避免重复查询。

  python
  class CachedDriver(SignalGeneratorDriver):
  def __init__(self):
  super().__init__()
  self._cache = {"freq": None, "ampl": None}
  
  def set_frequency(self, freq):
  if self._cache["freq"] != freq:
  super().set_frequency(freq)
  self._cache["freq"] = freq

3. 算法优化

• 数值计算：使用NumPy进行向量化操作，替代Python循环。

  python
  import numpy as np
  
  def generate_sine_wave(freq, samples):
  t = np.linspace(0, 1, samples)
  return np.sin(2 * np.pi * freq * t)  # 向量化生成波形

• 查表法：预计算常用波形数据，减少实时计算开销。

三、硬件接口高效通信

1. 协议优化

• 二进制协议：替代文本协议（SCPI），减少解析时间。

  python# 二进制协议示例（伪代码）def set_freq_binary(driver, freq):freq_bytes = freq.to_bytes(4, byteorder='big')driver.conn.send(b'x01' + freq_bytes)  # 命令码0x01表示设置频率
  

• 压缩数据：对大量波形数据使用zlib压缩后传输。

2. 错误处理与重试机制

• 实现指数退避重试，避免因临时故障导致脚本崩溃。

  python
  import time
  import random
  
  def send_command_with_retry(driver, cmd, max_retries=3):
  for attempt in range(max_retries):
  try:
  driver.conn.send(cmd)
  return driver.conn.recv(1024)
  except (ConnectionError, TimeoutError) as e:
  wait_time = 2 ** attempt + random.uniform(0, 1)
  time.sleep(wait_time)
  raise RuntimeError("Command failed after retries")

四、测试数据管理与验证

1. 数据采集优化

• 触发同步：使用外部触发信号或软件触发（如*TRG命令）确保测试与信号生成同步。
• 流式传输：对长时测试数据，采用流式传输而非一次性读取，减少内存占用。

2. 自动化验证

• 阈值检查：对信号参数（如幅度、频率）设置动态阈值，适应不同测试场景。

  pythondef verify_signal(actual, expected, tolerance=0.01):return abs(actual - expected) <= tolerance * expected
  

• 统计验证：计算测试结果的均值、标准差，判断是否符合正态分布。

五、调试与日志

1. 分级日志

• 使用logging模块记录不同级别日志（DEBUG/INFO/ERROR），便于问题定位。

  python
  import logging
  
  logging.basicConfig(
  level=logging.INFO,
  format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s",
  handlers=[
  logging.FileHandler("test.log"),
  logging.StreamHandler()
  ]
  )

2. 远程调试

• 对嵌入式设备，通过SSH或串口实现远程日志查看和脚本控制。

六、完整脚本示例

python
import socket
import logging
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 配置日志
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

class SignalGeneratorDriver:
def __init__(self, ip):
self.ip = ip
self.conn = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
self.conn.connect((ip, 5025))  # 默认SCPI端口

def set_frequency(self, freq):
cmd = f"FREQ {freq}Hzn".encode()
self.conn.send(cmd)
response = self.conn.recv(1024).decode()
if "ERROR" in response:
logger.error(f"Set freq failed on {self.ip}: {response}")
raise RuntimeError(response)
logger.info(f"Set freq {freq}Hz on {self.ip}")

def run_test(driver, freq):
try:
driver.set_frequency(freq)
# 其他测试逻辑...
except Exception as e:
logger.error(f"Test failed for {driver.ip}: {str(e)}")

if __name__ == "__main__":
device_ips = ["192.168.1.101", "192.168.1.102"]
frequencies = [1e6, 2e6, 5e6]  # 1MHz, 2MHz, 5MHz

with ThreadPoolExecutor(max_workers=len(device_ips)) as executor:
for ip in device_ips:
driver = SignalGeneratorDriver(ip)
for freq in frequencies:
executor.submit(run_test, driver, freq)

七、关键优化点总结

八、进阶建议

1. 硬件加速：对计算密集型任务（如FFT分析），使用CUDA或OpenCL在GPU上并行处理。
2. CI/CD集成：将脚本纳入持续集成流程，自动触发回归测试。
3. 机器学习辅助：利用历史测试数据训练模型，预测潜在故障点（如信号漂移趋势）。

通过以上方法，可显著提升脚本的执行效率、可维护性和测试覆盖率，适应从实验室研发到工业产线的多样化需求。