TPT中脚本评估的使用（下）：测试管理与软件交互( 二 ) 在上篇中

值得注意的是，我们在编写外部脚本的时候要注意其语法特性要满足TPT内部的语法特性，不能使用TPT中不包含的语法特性。
通过TPT脚本与MATLAB进行交互
TPT提供了与MATLAB进行交互的接口，我们可以通过runMScript()函数在MATLAB工作区写入或者读取变量，也可以去执行M语言程序，在MATLAB中对信号进行计算与处理，或者针对不同的测试用例对模型本身进行改变。

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下图是这个函数的使用示例。首先我们在MATLAB工作区创建了IN和OUT两个变量， IN是TPT写入MATLAB的变量， OUT是TPT从MATLAB读取的变量。同时TPT把这个函数的第一个参数的内容作为M脚本在MATLAB中执行。这个M脚本的执行结果是赋予OUT信号以IN信号的时域与值域的数值，之后将模型中的AUTO_MODE参数的值置为3 。

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除此之外，我们还可以用TPT脚本中的setMatlabSettings（）函数对MATLAB平台进行设置，让测试环境达到我们的要求。
通过TPT脚本与其它应用程序或Python扩展库进行交互
我们之前在脚本中调用了Python2.7的标准库，那如何在TPT脚本中使用例如numpy、pandas、matplotlib这些较为常用的扩展库呢？TPT的execute()这个函数为我们提供了实现的可能。
我们调用execute()这个函数， TPT就会自动创建一个我们指定的进程，同时TPT解释器会在execute()函数调用语句处暂停，等待外部进程的结束。那么我们就可以通过共享内存的方法，为TPT和外部进程创建一个共同的数据缓存区，通过这个缓存区实现TPT和外部进程的数据交互。外部进程结束后，我们的TPT脚本可以根据其返回的结果来进行下一步的操作，原理如下图所示。

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整个脚本的执行流程是TPT内部进程和外部进程交叉进行的，由于交互的速度很快，所以可以近似于是TPT内部库的调用，整个过程类似于“并发”这种调度方式。
TPT脚本的封装与管理
TPT提供了对脚本进行封装和管理的功能。在一个项目中，有时候我们会有一些重复的计算步骤或者程序流程，这时候我们可以把这些计算步骤封装成函数，需要时我们可以对函数进行调用，简洁了代码提高了效率。
同样的，我们在项目中可能会有一些功能相似或者相互补充的函数，这时候我们可以把这些函数进一步封装，把同类型的函数封装成外部函数库，我们在TPT中可以把这些函数库加载进来，方便我们的调用，加速整个项目流程。
举个简单的例子，如下图所示，我们把绘图和绘表这些固定的脚本步骤封装成了两个函数。通过这两个函数的调用，我们可以轻而易举的添加多个信号的图像或者表格。

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同样的，我们假如定义了多个与图形绘制有关的函数，我们可以进一步的把图形绘制的函数归类成一个函数库，步骤如下图所示。这时候我们就可以在多个项目中去使用这个函数库，或者分享给团队成员，提高了代码的复用性。

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我们建立自己的外部函数库也方便我们对工程的管理。把一些固定的步骤标准化，无疑提高了整个团队代码的规范性。同时，我们还可以通过Git或SVN对团队的脚本库进行管理与共享，提高了团队协作性。