目前，最新版本的ABAQUS使用的是Python 2.7.10版本。
最新版本的ABAQUS是ABAQUS 2020，该版本使用的是Python 3.7。Python 3.7是一种面向对象的编程语言，具有简单易学、功能强大、灵活性高等特点。以下是关于ABAQUS使用的Python 3.7的五个重要特点。
1. 语法简洁易用：Python 3.7提供了一组简洁而直观的语法规则，使得编写代码变得简单易懂。相比之下，旧版本的ABAQUS使用的是Python 2.7，其语法比较复杂，需要更多的代码行来实现同样的功能。Python 3.7的语法对于新手来说更为友好，也方便了经验丰富的用户。
2. 强大的库支持：Python 3.7有丰富的库支持，可以轻松扩展ABAQUS的功能。例如，NumPy库提供了高性能的数值计算功能，可以优化模型运行速度；SciPy库提供了科学计算和优化算法的工具；Matplotlib库用于绘制图形和数据可视化等等。这些库的支持使得用户能够更好地利用ABAQUS进行建模和分析。
3. 高效的并行计算能力：Python 3.7具有较好的并行计算能力，可以充分利用多核处理器来加速计算。这对于ABAQUS来说尤为重要，因为ABAQUS通常需要进行大规模的计算。通过Python 3.7的并行计算能力，用户能够更快地得到模拟结果，提高工作效率。
4. 灵活的数据处理能力：Python 3.7具有丰富的数据处理工具和库，可以对ABAQUS模拟结果进行灵活的分析和后处理。例如，Pandas库提供了高性能的数据结构和数据分析工具；使用Python 3.7可以轻松地对结果数据进行处理、统计和可视化，帮助用户更好地理解和解释模拟结果。
5. 广泛的社区支持：Python拥有庞大而活跃的开发者社区，其中有许多专业人士和热心的开源贡献者。这使得用户在使用Python 3.7时，可以轻松找到各种问题的解决方案和代码示例。由于ABAQUS使用的是Python 3.7，用户可以从这个庞大的社区中受益，并与其他ABAQUS用户分享经验和知识。
总之，ABAQUS使用Python 3.7带来了许多优势，包括语法简洁易用、强大的库支持、高效的并行计算能力、灵活的数据处理能力和广泛的社区支持。这使得用户能够更好地利用ABAQUS进行建模、分析和后处理，提高工作效率并获得更准确的模拟结果。
最新的ABAQUS软件使用的是Python 2.7版本。Python是一种通用的编程语言，ABAQUS利用了Python的强大功能来实现自动化建模、后处理和优化等任务。Python提供了丰富的库和模块，使得ABAQUS用户能够编写自定义的脚本来扩展软件的功能。
使用Python作为ABAQUS的脚本语言有以下几个优点：
1. 灵活性：Python具有简洁、易读、易学的语法，适合快速编写代码。通过Python脚本，用户可以定制和扩展ABAQUS的功能，满足各种复杂的工程需求。
2. 可重用性：Python语言在工程界得到广泛应用，开发了许多高质量的库和模块，用户可以方便地引用这些库来解决各种问题。
3. 高效性：Python是一种解释型的语言，相比其他编程语言，编写Python脚本的效率更高。并且，Python的性能优化也得到了很多改善，运行速度已经能够满足大多数工程领域的需求。
4. 可扩展性：ABAQUS提供了Python API（Application Programming Interface），用于控制ABAQUS的各个模块和功能。用户可以使用API来创建和编辑模型、定义边界条件、运行分析、后处理结果等。
为了使用Python脚本在ABAQUS中实现自动化操作，首先需要了解一些基本的Python语法和ABAQUS的Python API。下面将按照以下小标题的方式介绍以下内容：
1. Python脚本的基本结构
2. 使用Python API与ABAQUS交互
3. Python脚本的常用操作技巧
4. Python与ABAQUS的实际应用案例
**1. Python脚本的基本结构**
一个Python脚本的基本结构包括导入模块、定义变量、编写函数和主程序等部分。以下是一个简单的例子：
“`python
# 导入模块
from abaqus import *
from abaqusConstants import *
# 定义变量
a = 1
b = 2
# 编写函数
def add(x, y):
return x + y
# 主程序
result = add(a, b)
print(result)
“`
在这个例子中，首先导入了ABAQUS模块和常量模块，然后定义了变量`a`和`b`，接着编写了一个求和的函数`add`，最后在主程序中调用了这个函数并打印结果。
**2. 使用Python API与ABAQUS交互**
ABAQUS提供了Python API，可以通过Python脚本来控制ABAQUS的各个模块。下面是一个简单的例子，展示了如何使用Python API来创建一个简单的ABAQUS模型：
“`python
# 导入模块
from abaqus import *
from abaqusConstants import *
# 创建模型
myModel = mdb.Model(name=’myModel’, modelType=STANDARD_EXPLICIT)
# 创建部件
myPart = mdb.models[‘myModel’].Part(name=’myPart’, dimensionality=THREE_D,
type=DEFORMABLE_BODY)
# 创建节点和单元
c = myPart.cells
cells = c
v1 = myPart.vertices
s = myPart.edges
e = myPart.elements
# 创建矩形截面
myPart.SectionAssignment(region=(cells,), sectionName=’Rectangular’,
offset=0.0, offsetType=MIDDLE_SURFACE, offsetField=”,
thicknessAssignment=FROM_SECTION)
# 创建加载
mdb.models[‘myModel’].Pressure(name=’Load-1′, createStepName=’Step-1′,
region=Region(side1Faces=s[0]), distributionType=UNIFORM,
field=”, magnitude=100.0, amplitude=UNSET)
# 设置分析步
mdb.models[‘myModel’].ExplicitDynamicsStep(name=’Step-1′, previous=’Initial’,
timeIncrementationMethod=AUTOMATIC, initialInc=0.001, minInc=1e-08,
maxInc=0.01, nlgeom=ON, scaleFactor=0.1, adjustMassMatrix=ON)
# 运行分析
jobName = ‘myJob’
mdb.Job(name=jobName, model=’myModel’, description=”,
type=ANALYSIS, atTime=None, waitMinutes=0, waitHours=0, queue=None,
memory=90, memoryUnits=PERCENTAGE, getMemoryFromAnalysis=True,
explicitPrecision=SINGLE, nodalOutputPrecision=SINGLE)
mdb.jobs[jobName].submit(consistencyChecking=OFF)
mdb.jobs[jobName].waitForCompletion()
“`
这个例子中展示了如何使用Python API来创建一个三维的ABAQUS模型。首先创建了一个模型`myModel`，然后在这个模型中创建了一个部件`myPart`，接着创建了节点、单元和边的定义。
**3. Python脚本的常用操作技巧**
在使用Python脚本编写ABAQUS的过程中，有一些常用的操作技巧能够提高效率，下面列举几个实用的技巧：
– 使用循环语句来自动化生成模型中的节点、单元或边
– 使用条件语句来根据不同情况执行不同的操作
– 使用列表或字典来存储和处理数据
– 使用函数和模块来封装代码，提高代码的复用性和可读性
– 使用异常处理机制来处理错误和异常情况
**4. Python与ABAQUS的实际应用案例**
Python在ABAQUS中有广泛的应用，可以用来完成各种任务，例如：
– 自动化模型的创建和后处理
– 参数化建模和优化
– 批量处理多个模型
– 高级后处理结果的分析和可视化
在实际应用中，Python可以与ABAQUS的各个模块结合使用，例如：
– 使用abaqusJob模块来管理和执行多个分析任务
– 使用abaqusPiping模块来进行管道系统的建模和分析
– 使用abaqusMesh模块来进行网格生成
– 使用abaqusResults模块来处理和后处理结果数据
– 使用abaqusMacro模块来执行ABAQUS的宏命令
总结：最新的ABAQUS软件使用的是Python 2.7版本，在使用ABAQUS时，可以编写Python脚本来扩展软件的功能，提高工作效率。通过学习和掌握Python语法和ABAQUS的Python API，可以实现自动化建模、后处理和优化等任务，为工程分析提供更多的可能性。