LogQbit 文档¶

LogQbit 是一个面向实验室实验流程的轻量数据记录工具包。它把每次实验记录成一个目录， 用通用文件格式保存数据、元数据和常量参数，并提供浏览器界面查看记录。

核心概念¶

Python 代码里的主要入口是 LogFolder。一个 LogFolder 对应磁盘上的一个实验记录目录：

runs/0/
├── data.feather
├── metadata.json
└── const.yaml

• data.feather: 表格数据，适合用 pandas 读取和分析。
• metadata.json: 浏览器相关的轻量状态，例如标题、收藏、回收站状态和绘图轴。
• const.yaml: 实验常量、配置参数和人工可读的说明。

最小写入示例：

from logqbit.logfolder import LogFolder

with LogFolder.new("./runs", title="cooldown") as log:
    log.add_row(time=0.0, temperature=300.0)
    log.add_row(time=1.0, temperature=295.2)
    log.add_const(operator="alice", sample="device-a")

如果只想读取已经写好的数据，最简单的方式是直接用 pandas：

import pandas as pd

df = pd.read_feather("./runs/0/data.feather")

浏览和辅助文件¶

LogQbit 的主要图形界面是 LogBrowser，用来浏览一组实验记录、查看数据表、检查常量和元数据， 并打开绘图视图：

logqbit-browser ./runs

也可以使用主命令的便捷入口：

logqbit browser ./runs

实验记录目录里也可以放用户自己的辅助文件，例如截图、照片、分析摘要或仪器配置导出：

runs/0/
├── data.feather
├── metadata.json
├── const.yaml
├── device_photo.png
└── notes.txt

LogBrowser 会直接预览常见图片文件，例如 .png、.jpg、.jpeg、.webp、.bmp 和 .gif。其它额外文件会显示在 Files 标签中，可以从 GUI 里打开。

文档目录¶

• 安装
• Python API
• 命令行工具和 GUI
• LabRAD 迁移

项目主页¶

• GitHub: https://github.com/Qiujv/logqbit
• 文档站点: https://qiujv.github.io/logqbit/