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基于PySide6与pycatia的CATIA绘图文本批量处理工具开发实践

article 2025/3/29 1:19:22

引言

在CAD软件二次开发领域，CATIA的自动化处理一直存在开发门槛高、接口复杂等痛点。本文基于Python生态，结合PySide6 GUI框架与pycatia接口库，实现了一套高效的绘图文本批量处理工具。该工具支持背景视图文本批量处理和交互式文本选择处理两种模式，可灵活实现文本大小写转换、首字母大写等规范化操作，显著提升工程图纸标准化效率。

一、实现原理

1. 技术架构

PySide6：Qt官方Python绑定库，构建专业级GUI界面
pycatia：Pythonic的CATIA COM接口封装库
策略模式：动态选择文本转换算法
COM对象缓存：优化CATIA接口调用效率

2. 核心功能流程

graph TD
    A[启动CATIA进程] --> B[验证绘图文档]
    B --> C[加载GUI界面]
    C --> D{用户操作选择}
    D --> E[后台文本批量处理]
    D --> F[交互式选择处理]
    E --> G[执行文本转换策略]
    F --> G

二、关键代码解析

1. CATIA连接初始化

def _init_catia(self):
    """初始化CATIA连接和文档验证"""
    self.catia = StartCatia.start_catia()
    self.doc = self.catia.active_document
    if "CATDrawing" not in self.doc.name:
        self.catia.message_box("请打开绘图文档!", 64, "错误")
        raise RuntimeError("Invalid document type")

使用单例模式确保CATIA进程唯一性
文档类型验证防止误操作
COM异常处理保证程序健壮性

2. 策略模式实现

def _transform_text(self, text: str) -> str:
    conversion_map = {
        0: str.upper,  # 大写
        1: str.lower,  # 小写
        2: self.capitalize_words  # 首字母大写
    }
    return conversion_map[self._get_conversion_type()](text)

通过字典映射替代传统switch-case结构
支持策略算法的灵活扩展
遵循开闭原则（OCP）

3. 文本选择处理

def _process_selected_text(self):
    self.doc.selection.clear()
    prompt = "请选择需要修改的文本！"
    self.doc.selection.select_element2(("DrawingText",), prompt, False)
    
    if self.doc.selection.count:
        selected_text = DrawingText(self.doc.selection.item(1).value.com_object)
        selected_text.text = self._transform_text(selected_text.text)

使用CATIA原生选择集实现交互
COM对象二次封装保证类型安全
异步处理机制避免界面卡顿

三、优化实践

1. 性能优化

COM对象缓存：_cached_sheet缓存激活的工作表
延迟加载：UI资源按需加载
批量操作：背景视图文本批量处理

2. 代码质量提升

@staticmethod
def capitalize_words(s: str) -> str:
    """优化的首字母大写方法"""
    return s.title() if s.islower() else ' '.join(word.capitalize() for word in s.split())