PsyFlow
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快速开始

从安装、脚手架到本地运行，先把一套可审查的任务包搭起来。

快速开始：创建本地 PsyFlow 任务

PsyFlow 现在强调的是“本地 canonical task package”。也就是说，框架不只是帮你启动一个 PsychoPy 任务，还希望任务的配置、文档、QA 与仿真入口都保持可审查。

安装

建议先创建独立环境，然后安装：

pip install psyflow

如果你需要当前仓库主分支的最新状态：

pip install https://github.com/TaskBeacon/psyflow.git

初始化任务

创建一个新任务：

psyflow init my-task

也可以在当前目录就地初始化：

psyflow init

当前模板通常会包含这些关键部分：

my-task/
├─ main.py
├─ README.md
├─ taskbeacon.yaml
├─ assets/
├─ config/
│  ├─ config.yaml
│  ├─ config_qa.yaml
│  ├─ config_scripted_sim.yaml
│  └─ config_sampler_sim.yaml
├─ outputs/
├─ references/
├─ responders/
└─ src/
   └─ run_trial.py

这比旧文档里的结构更完整，因为现在 QA、validation、reference artifacts 都已经进入标准流程。

当前推荐的配置加载方式

from psyflow import (
    StimBank,
    SubInfo,
    TaskSettings,
    initialize_exp,
    load_config,
)

cfg = load_config("config/config.yaml")

subform = SubInfo(cfg["subform_config"])
subject_data = subform.collect()

settings = TaskSettings.from_dict(cfg["task_config"])
settings.add_subinfo(subject_data)

win, kb = initialize_exp(settings)
stim_bank = StimBank(win, cfg["stim_config"]).preload_all()

这里有两个和旧教程不同的点：

  • 被试表单使用的是 subform_config
  • TaskSettings 直接吃 cfg["task_config"]

运行任务

当前推荐优先使用快捷命令：

psyflow-run .

如果你只是临时测试，也可以直接：

python main.py

但在正式工作流里，快捷命令更统一，也更方便切换到 QA 或 sim。

输出目录

TaskSettings 当前默认把 human 模式输出写到：

./outputs/human

不是旧教程中的 ./data。调用 settings.add_subinfo(...) 后会自动生成：

  • log_file
  • res_file
  • json_file

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