Revit. Ленивые вычисления

          На форуме Dynamobim.ru есть интересная тема , почему то мои советы сводятся что я все решения свожу к многосложным задачам и что все дураки кроме меня. Хотя такого не ставлю ни в коем случае. Если есть задача то у ее есть решение и оно не всегда простое. И так суть вопроса.
          Допустим нам нужно генерировать некоторые вещи (длина, высота, ширина, число и тд) случайным образом. Как вариант раскидать в хаотичном порядке панели на фасаде здания. Или как у автора темы генерировать длину стен случайным образом. Но я решил показать на примере фасадных панелей которые лучше выполнить не стенами а обобщенными моделями в данной задаче.


          Если мы собрались решать такого рода задачи то в том же Dynamo у нас нету огромного количества алгоритмов. Их придется писать самим под конкретные задачи. Я покажу пример решения средствами IronPython и Python.
          Для генерации случайных чисел воспользуемся библиотекой random, вот список методов которые можно вызывать из этой библиотеки для переменной random:
random.seed([X], version=2) - инициализация генератора случайных чисел. Если X не указан, используется системное время.
random.getstate() - внутреннее состояние генератора.
random.setstate(state) - восстанавливает внутреннее состояние генератора. Параметр state должен быть получен функцией getstate().
random.getrandbits(N) - возвращает N случайных бит.
random.randrange(start, stop, step) - возвращает случайно выбранное число из последовательности.
random.randint(A, B) - случайное целое число N, A ≤ N ≤ B.
random.choice(sequence) - случайный элемент непустой последовательности.
random.shuffle(sequence, [rand]) - перемешивает последовательность (изменяется сама последовательность). Поэтому функция не работает для неизменяемых объектов.
random.sample(population, k) - список длиной k из последовательности population.
random.random() - случайное число от 0 до 1.
random.uniform(A, B) - случайное число с плавающей точкой, A ≤ N ≤ B (или B ≤ N ≤ A).
random.triangular(low, high, mode) - случайное число с плавающей точкой, low ≤ N ≤ high. Mode - распределение.
random.betavariate(alpha, beta) - бета-распределение. alpha>0, beta>0. Возвращает от 0 до 1.
random.expovariate(lambd) - экспоненциальное распределение. lambd равен 1/среднее желаемое. Lambd должен быть отличным от нуля. Возвращаемые значения от 0 до плюс бесконечности, если lambd положительно, и от минус бесконечности до 0, если lambd отрицательный.
random.gammavariate(alpha, beta) - гамма-распределение. Условия на параметры alpha>0 и beta>0.
random.gauss(значение, стандартное отклонение) - распределение Гаусса.
random.lognormvariate(mu, sigma) - логарифм нормального распределения. Если взять натуральный логарифм этого распределения, то вы получите нормальное распределение со средним mu и стандартным отклонением sigma. mu может иметь любое значение, и sigma должна быть больше нуля.
random.normalvariate(mu, sigma) - нормальное распределение. mu - среднее значение, sigma - стандартное отклонение.
random.vonmisesvariate(mu, kappa) - mu - средний угол, выраженный в радианах от 0 до 2π, и kappa - параметр концентрации, который должен быть больше или равен нулю. Если каппа равна нулю, это распределение сводится к случайному углу в диапазоне от 0 до 2π.
random.paretovariate(alpha) - распределение Парето.

Для решение данной задачи воспользуемся методом random.randrange.

в начале кода нужно прописать импортированную библиотеку:

import random

Далее зададимся некой длинной стены и введем переменную которая за это отвечает:

Length=20000

Для получения сгенерированных чисел длин отдельных панелей объявим пустой список:

List=list()

Теперь начинается самое интересное , нам нужно получать некий ряд чисел и заносить их в пустой список, для этого начнем цикл в определенной области чисел для определенной функции:

for b in range(0,100):

тут я задал область от 0 до 100 , то есть мы будем генерировать  максимально 100 панелей на длине фасада в 20000 мм.
Внутри цикла зададимся функцией генерации и объявим нам нужную переменную с нужным методом генерации:

a=random.randrange(500,3000,100)

Тут минимальный размер панелей задан 500 а максимальный 3000, кратность генерации 100.
Теперь нам числа которые генерирует цикл нужно куда то занести, если не вносить то они генерируются в оперативную память, внесем эти числа в ранее объявленный пустой список:

List.append(a)

Но у нас есть задача чтобы у нас генерировалось столько панелей что бы их общая длина не вышла за пределы стены в 20000 мм.Ка мы это решим ? для этого воспользуемся булевыми операторами и введем некое условие , что если сумма всех чисел вылезет за пределы некого значения то мы должны остановить цикл и внести последнее значение как остаток от разности того что мы успели сгенерировать и общей длины:

if sum(List)>17000:
        List.append(Length-sum(List))
        break

          В данном случае у нас максимальная длина панели 3000, значит если общая длина вылезет за значение 20000-3000=17000 то нам нужно внести в список последнее значение как остаток и закончить цикл командой break
         В итоге мы получим код примерно такого исполнения :

 или так:

            Как видно все время меняется общее число панелей в области максимальной длины и меняется сама начинка области.
            Но нам этого мало ! мы ведь с вами инженеры и понимаем что нам нужно генерировать не только по одному ряду данные панели , но еще и по высоте стены , то есть выполнять многоуровневые циклы. 
            Для это введем новый цикл , который просто добавит нам еще дополнительно 5 рядов раскладки панелей:

for c in range (0,5):

           И выполнив табуляцию  всех строчек кода до этого мы получим следующий код и его результат:

или кто использует Visual Studio:

           Не правда ли лаконичность кода поражает ? и ничего сложного нету , все довольно логично и код читаемый. Совет не пытайтесь кодить на обум методом тыка, пишите его и потом читайте с учетом всех операндов.
           
            Ну это была только математика. А как перенести все элементы списков в нужные параметры объектов Revit   используя нехитрые возможности API  думаю уже ни для кого не секрет. Тем более я уже описывал как это делать ранее и есть много информации в свободном доступе. И если все сделать правильно и хоть чуточку приложить умственных усилий мы получим следующее:

 Если немного побаловаться с цветом то можно и так :

             Область применения таких алгоритмов бесконечна , раскладка панелей фасадов, раскладка каменной кладки, блоков ФБС и тд и тп. Как логичное продолжение этой темы и ленивых вычислений может служить спецификация раскроя арматуры, листа и тд . Но это уже вопрос оптимизации. Тут так же можно решить обратную задачу , допустим у поставщика есть на складе много не кондиции , можно используя определенный сортамент составить некий продукт.
             P.S. Один в поле воин ! :)