.li ファイルをログに記録してダウンロードする

ファイルにログを記録する代わりに、ファイルにストリーミングする (1 つのスクリプト内でログに記録して変換する) には、この記事を参照してください。

API ストリーミングと stream_to_file | Python

まず、ログセッションを開始してファイルをダウンロードします。API の詳細については、API リファレンスをご覧ください。

データロガー | API リファレンスdownload_file Python のデータロガーの例

# moku example: Basic Datalogger
# (c) 2025 Liquid Pty. Ltd.
import os
import time
from moku.instruments import Datalogger

# Connect to your Moku
i = Datalogger('192.168.###.###', force_connect=False)
try:
    # Set-up the Datalogger
    i.set_samplerate(100)
    i.set_acquisition_mode(mode='Precision')
    i.generate_waveform(channel=1, type='Sine', amplitude=1, frequency=10e3)

    # Start a logging session
    logFile = i.start_logging(duration=10)

    # Track progress percentage of the data logging session
    complete = False
    while complete is False:
        time.sleep(0.5)
        progress = i.logging_progress()
        complete = progress['complete']
        if 'time_remaining' in progress:
            print(f"Remaining time {progress['time_remaining']} seconds")

    # Download the .li log from Moku
    i.download(logFile['location'], logFile['file_name'],
               os.path.join(os.getcwd(), logFile['file_name']))
    print(f"Downloaded log file to local directory. {logFile['file_name']}")

except Exception as e:
    print(f'Exception occurred: {e}')
finally:
    # Close the connection to the Moku device
    i.relinquish_ownership()

出力例:

{'sample_rate': 100.0}
{'mode': 'Precision'}
{'amplitude': 1.0, 'frequency': 10000.0, 'offset': 0.0, 'phase': 0.0, 'type': 'Sine'}
...
Remaining time 0 seconds
Downloaded log file to local directory. MokuDataLoggerData_20250116_102402.li

Mokuクリ法

mokucli がインストールされていることを確認してください。 ユーティリティページからダウンロードできます。

コマンドラインから、希望するファイル タイプ (csv、npy、mat、または hdf5) に変換できます。この例では csv に変換します。ファイルがあるディレクトリに変更するか、完全なファイル パスを使用します。

C:\Users\user\Downloads>mokucli convert MokuDataLoggerData_20250116_102402.li --format=csv
[===========================================================================]
Done.

別の方法としては、スクリプト内から mokucli を呼び出すことです。このユースケースでは、 streamingとstream_to_fileが理想的です。次の記事を参照してください。

API ストリーミングと stream_to_file | Python

スクリプト内から mokucli を呼び出すのはベストプラクティスではありませんが、オプションとして利用できます。

import subprocess
sp = subprocess.run(f'mokucli convert --format=csv {logFile['file_name']}', capture_output=True, text=True)
print(sp.stdout)
file_name = logFile['file_name'][:-2] + 'csv'

LIファイルコンバーター方式

あるいは、LIファイルコンバータGUIを使用してファイルを変換することもできます。これはMoku :アプリからアクセスするか、 ユーティリティページからダウンロードできます。

ファイルの種類を選択して、ファイルをコンバーターにドラッグアンドドロップするか、「ファイル | ファイルを開く」または「Ctrl/Cmd + O」を使用してコンバーターからファイルを開くことができます。

ファイルからデータを読み込む

変換されたファイルを使用してデータを読み込んで分析できます。

import os
import csv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

file_name = "MokuDataLoggerData_20250116_102402.csv"
channels = 2
print(file_name)

assert os.path.isfile(file_name), "Streaming failed, no file received"
data = {'time':[], 'ch1':[]}
with open(file_name, 'r') as f:
    load = csv.reader(f)
    file = np.array([[float(row[0])] + [float(row[i]) for i in range(1, channels+1)] for row in load if row[0][0] != '%'])
    f.close()
data['time'] = file[:,0]
for i in range(1, channels+1):
    data[f'ch{i}'] = file[:,i]

keys = data.keys()
for key in keys:
    print(f"'{key}': {str(data[key][:3])[:-1]} ... {data[key][-1]}]")

fig = plt.figure(figsize=(10, 3))
for i in range(1, channels+1):
    plt.plot(data['time'], data[f'ch{i}'], label=f'Channel {i}')
plt.title("Logged Data")
plt.grid(True)
plt.xlabel("Time (s)")
plt.ylabel("Voltage (V)")
plt.legend(loc=0)
plt.show()

出力例:

MokuDataLoggerData_20250116_102402.csv
'time': [0.   0.01 0.02 ... 9.99]
'ch1': [0.00063297 0.00077466 0.00071688 ... 0.00067479823461]
'ch2': [0.01406568 0.01389566 0.014152   ... 0.014421103911]

Python のその他のファイルタイプの変換と読み取り方法

ここでは、ファイルタイプの変換と、それを Python で読み取る方法についてのチートシート形式の概要を示します。実験に合わせて、 file_nameおよびchannelsパラメータを調整してください。

。マット

C:\Users\LItes\Downloads>mokucli convert MokuDataLoggerData_20250116_102402.li --format=mat
[===========================================================================]
Done.

import os
from scipy.io import loadmat

file_name = "MokuDataLoggerData_20250116_102402.mat"
channels = 2
print(file_name)

assert os.path.isfile(file_name), "Convert failed, no file received"
data = {'time':[], 'ch1':[]}
file = loadmat(file_name)
data['time'] = file['moku']['data'][0, 0][:,0]
for i in range(1, channels+1):
    data[f'ch{i}'] = file['moku']['data'][0, 0][:,i]

keys = data.keys()
for key in keys:
    print(f"'{key}': {str(data[key][:3])[:-1]} ... {data[key][-1]}]")

.npy

C:\Users\LItes\Downloads>mokucli convert MokuDataLoggerData_20250116_102402.li --format=npy
[===========================================================================]
Done.

import os
import numpy as np

file_name = "MokuDataLoggerData_20250116_102402.npy"
channels = 2
print(file_name)

assert os.path.isfile(file_name), "Convert failed, no file received"
data = {'time':[], 'ch1':[]}
load = np.load(file_name)
file = np.array([[load[i][0]] + [load[i][j] for j in range(1, channels+1)] for i in range(len(load))])
data['time'] = file[:,0]
for i in range(1, channels+1):
    data[f'ch{i}'] = file[:,i]

keys = data.keys()
for key in keys:
    print(f"'{key}': {str(data[key][:3])[:-1]} ... {data[key][-1]}]")

.hdf5

C:\Users\LItes\Downloads>mokucli convert MokuDataLoggerData_20250116_102402.li --format=hdf5
[===========================================================================]
Done.

import os
import numpy as np
import h5py

file_name = "MokuDataLoggerData_20250116_102402.hdf5"
channels = 2
print(file_name)

assert os.path.isfile(file_name), "Convert failed, no file received"
data = {'time':[], 'ch1':[]}
load = h5py.File(file_name, 'r')
file = np.array(list(load['moku']),dtype=np.dtype('float'+',float'*channels))
file.dtype.names=['time'] + [f'ch{i}' for i in range(1, channels+1)]
data['time'] = file['time']
for i in range(1, channels+1):
    data[f'ch{i}'] = file[f'ch{i}']

keys = data.keys()
for key in keys:
    print(f"'{key}': {str(data[key][:3])[:-1]} ... {data[key][-1]}]")