Automatisierung in Revit: Python in Dynamo

Teil 1: Grundlagen von Python in Dynamo

In diesem Teil wird die Verwendung von Python in der Dynamo-Umgebung vorgestellt. Wir lernen, wie wir Python-Nodes erstellen, mit Daten aus Dynamo mit Python-Skripten interagieren und diese Daten an Ihre Anforderungen anpassen.

Dynamo Übersicht und Grundlagen

• Einführung in die Dynamo-Umgebung und -Funktionalität
• Grundlegendes zur visuellen Skriptschnittstelle von Dynamo

Zusammenfassung der Python-Grundlagen

• Erfrischende Kenntnisse der Python-Grundlagen
• Erläutern der Verwendung von Python in Dynamo

Python-Knoten in Dynamo

• Einführung in den Python-Knoten in Dynamo
• Schreiben und Ausführen von Python-Skripten in Dynamo

Hands-on: Erster Python-Knoten in Dynamo

• Elementmodifikation in Python
• Importieren von Daten in Revit mit Python

Teil 2: Erweiterte Python-Skripte in Dynamo

Im zweiten Teil geht es um die fortgeschrittene Verwendung von Python-Skripten in Dynamo. Wir lernen, komplexe Funktionen zu erstellen, Python-Bibliotheken zu verwenden und benutzerdefinierte Knoten zu entwickeln. Auf diese Weise können wir die Funktionen von Dynamo über das hinaus erweitern, was mit integrierten Nodes möglich ist.

Deep Dive in Python Node

• Erkunden des vollen Funktionsumfangs des Python-Knotens
• Grundlegendes zum Eingabe-/Ausgabemodell des Dynamo-Python-Knotens

Zugriff auf die Revit-API in Dynamo mit Python

• Nutzung von Python für den Zugriff auf die Revit-API in Dynamo
• Schreiben von Python-Skripten für erweiterte Revit-Vorgänge

Entwickeln von benutzerdefinierten Knoten mit Python

• Erstellen von benutzerdefinierten wiederverwendbaren Knoten mit Python
• Freigeben und Verwenden von benutzerdefinierten Knoten in verschiedenen Projekten

Hands-on: Entwickeln eines komplexen Dynamo-Skripts mit Python-Knoten

• Schreiben eines komplexen Dynamo-Skripts, das benutzerdefinierte Python-Knoten enthält
• Elementerstellung mit Python

Teil 3: Datenmanipulation und -integration

Im dritten Teil vertiefen wir die Verarbeitung und Integration von Daten aus verschiedenen Quellen mit Python und Dynamo. Wir importieren, bearbeiten und integrieren Daten aus CSV-Dateien, Excel-Dateien und Datenbanken in unsere Revit-Modelle integrieren.

Datenverarbeitung und Automatisierung mit Dynamo und Python

• Verwenden von Dynamo und Python für die Datenextraktion, -verarbeitung und -visualisierung
• Automatisieren datenintensiver Aufgaben in Revit

Erweiterte Bearbeitung von Revit-Elementen

• Verwenden von Python zum Bearbeiten komplexer Revit-Elemente in Dynamo
• Schreiben von Skripten für parametrisches Design und Modelländerung

Implementieren von Design-Algorithmen in Dynamo mit Python

• Implementieren fortschrittlicher Designalgorithmen mit Python
• Erkundung der Möglichkeiten der computergestützten Planung in Revit mit Python und Dynamo

Hands-on: Automatisierung einer komplexen Konstruktionsaufgabe

• Externe Daten in Python verwenden
• Exportieren von Daten aus Revit mit Python

Teil 4: Code-Debugging und -Optimierung

Der vierte Teil konzentriert sich auf Debugging- und Optimierungstechniken für Python-Skripte in Dynamo. Wir lernen, wie wir Fehler beheben, die Debugging-Tools von Python verstehen und Best Practices für das Schreiben effizienter und optimierter Python-Skripte anwenden.

Debuggen von Dynamo- und Python-Skripten

• Grundlegendes zu häufigen Fehlern in Dynamo Python-Skripten
• Debugging-Techniken für Python-Skripts in Dynamo

Leistungsoptimierung in Dynamo

• Techniken zur Verbesserung der Leistung von Dynamo-Skripten
• Verwenden von Python für erweiterte Leistungsoptimierung

Best Practices für den Dynamo-Python-Workflow

• Erörtern von Best Practices für einen Dynamo-Python-Workflow
• Tipps für sauberes, effizientes und effektives Scripting

Hands-on: Debuggen eines komplexen Dynamo-Skripts

• Identifizieren und Beheben von Fehlern in einem komplexen Dynamo-Skript
• Anwenden von Techniken zur Leistungsoptimierung auf das Skript

Teil 5: Fallstudien und Abschlussprojekt

Im letzten Teil werden Fallstudien vorgestellt, die die Leistungsfähigkeit von Python und Dynamo bei der Lösung komplexer architektonischer und technischer Probleme demonstrieren. Darauf folgt ein Abschlussprojekt, in dem wir alle erlernten Fähigkeiten anwenden, um eine reale Herausforderung zu lösen.

Fallstudien: BIM-Anwendungsfälle aus der Praxis

• Untersuchung realer Fallstudien zur Verwendung von Dynamo-Python in der AEC-Branche

• Grundlegendes zu den Vorteilen und Herausforderungen von Dynamo-Python in der Praxis

Dynamo-Python in der AEC-Industrie

• Diskussion über die Rolle und Zukunft von Dynamo-Python in der AEC-Branche
• Evaluierung der Möglichkeiten von Dynamo-Python in der täglichen Arbeit der Teilnehmer

Abschlussprojekt: Entwicklung eines komplexen Dynamo-Skripts für ein reales Problem

• Überprüfen Sie die Modellqualität
• Kollisionstest mit Python in Dynamo
• Exportkonflikte und Qualitätsbericht

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