FME python二次开发

FME提供了Python API，允许用户通过编写Python脚本来扩展FME的功能。通过Python API，您可以创建自定义转换器、读取/写入数据、创建自定义GUI等等。

以下是用Python进行FME二次开发的一些基本步骤：

1. 安装Python环境并配置FME

在FME Workbench的“工具”菜单下选择“Python引擎管理器”（Python Engine Manager），选择您安装的Python版本并进行配置。如果您使用的是FME Desktop，可以在“帮助”菜单下找到Python引擎管理器。

2. 编写Python脚本

使用您喜欢的文本编辑器编写Python脚本，并保存为.py文件。您可以在脚本中使用FME提供的Python API来访问FME的功能。

3. 在FME Workbench中使用Python脚本

在FME Workbench中，可以使用PythonCaller转换器来调用Python脚本。将PythonCaller转换器添加到您的工作流程中，并将其配置为调用您的Python脚本。您可以将数据输入和输出连接到PythonCaller转换器。

以上仅是FME Python二次开发的基本步骤，具体步骤和方法会根据您的需求和具体情况而有所不同。如果需要更详细的帮助和指导，可以参考FME官方文档或在FME社区中寻求帮助。

相关问题

给出Revit二次开发导入点云的代码

在Revit二次开发中，导入点云数据通常涉及到使用AEC Cloud API或者通过一些第三方库。以下是一个简化的Python示例，说明如何使用PyRevit库将FME XYZ ASCII格式的点云数据导入Revit：

from pyrevit import revit, DB
import pandas as pd

# 连接到Revit
doc = revit.doc

# 点云文件路径
point_cloud_path = 'path/to/your/xyz_ascii_file.txt'

# 读取点云数据（假设数据是以CSV格式存储）
df_point_cloud = pd.read_csv(point_cloud_path)

# 创建空列表，用于存放几何点
points = []

# 遍历CSV数据
for index, row in df_point_cloud.iterrows():
    # 将每行数据转换为Revit可用的XYZ坐标
    xyz = [row['X'], row['Y'], row['Z']]
    points.append(DB.XYZ(*xyz))

# 创建点云元素
cloud_data = DB.PointCloud(points)

# 寻找适合的位置插入点云
insertion_location = doc.ActiveView.CropBox.Center

# 插入点云到当前视图
new_cloud_element = doc.Create.NewPointCloud(insertion_location, cloud_data)