{"id":599,"date":"2026-07-22T08:16:55","date_gmt":"2026-07-22T08:16:55","guid":{"rendered":"https:\/\/matforge.org\/?p=599","raw":"https:\/\/matforge.org\/?p=599"},"modified":"2026-07-22T08:16:55","modified_gmt":"2026-07-22T08:16:55","slug":"visit-vs-paraview-choosing-right-tool","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/matforge.org\/es\/visit-vs-paraview-choosing-right-tool\/","title":{"rendered":"Visite Vs ParaView: Elegir la herramienta adecuada para sus datos de simulaci\u00f3n","raw":"Visite Vs ParaView: Elegir la herramienta adecuada para sus datos de simulaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"<span class=\"span-reading-time rt-reading-time\" style=\"display: block;\"><span class=\"rt-label rt-prefix\">Reading Time: <\/span> <span class=\"rt-time\"> 9<\/span> <span class=\"rt-label rt-postfix\">minutes<\/span><\/span><p>Tanto Visit como ParaView son herramientas de visualizaci\u00f3n paralela de c\u00f3digo abierto construidas en VTK, capaces de manejar conjuntos de datos de TeraScale. <strong>Paraview<\/strong> sobresale en el an\u00e1lisis basado en canalizaciones, tiene una comunidad m\u00e1s grande y se integra estrechamente con los solucionadores de ingenier\u00eda como OpenFoam. <strong>Visit<\/strong> a menudo proporciona una GUI m\u00e1s intuitiva para un gr\u00e1fico r\u00e1pido y un soporte m\u00e1s fuerte para los datos de din\u00e1mica molecular. Elija en funci\u00f3n de sus formatos de archivo de simulaci\u00f3n, la necesidad de integraci\u00f3n in situ (catalyst vs libsim) y qu\u00e9 interfaz encuentra m\u00e1s productiva su equipo. Para la mayor\u00eda de los flujos de trabajo de ciencia de materiales y PDE, cualquiera de las herramientas funciona: las preferencias personales y los formatos de datos espec\u00edficos a menudo deciden.<\/p>\n<h2>Introducci\u00f3n: por qu\u00e9 es importante la elecci\u00f3n<\/h2>\n<p>La visualizaci\u00f3n no es solo un paso final en la simulaci\u00f3n, es c\u00f3mo entiendes los resultados, los modelos de depuraci\u00f3n y comunicas los hallazgos. Para la inform\u00e1tica de alto rendimiento (HPC) y las simulaciones cient\u00edficas a gran escala, dominan dos herramientas: <strong>visit<\/strong> y <strong>paraview<\/strong>. Ambos son gratuitos, de c\u00f3digo abierto y se basan en el kit de herramientas de visualizaci\u00f3n (VTK), pero ofrecen flujos de trabajo y fortalezas distintos.<\/p>\n<p>Esta gu\u00eda atraviesa el ruido. Comparamos estas herramientas en dimensiones clave: usabilidad, rendimiento, capacidades in situ, scripting y ecosistema. Al final, sabr\u00e1 qu\u00e9 herramienta se alinea con su canalizaci\u00f3n de simulaci\u00f3n, ya sea que est\u00e9 modelando microestructuras de campo de fase, din\u00e1mica de fluidos o electromagn\u00e9tica.<\/p>\n<h2>Comparaci\u00f3n r\u00e1pida de un vistazo<\/h2>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Caracter\u00edstica<\/th>\n<th>Visita<\/th>\n<th>paraview<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Origen<\/strong><\/td>\n<td>DOE\/LLNL (ASCI)<\/td>\n<td>Kit de utensilios \/ Los \u00c1lamos<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Tecnolog\u00eda subyacente<\/strong><\/td>\n<td>vtk<\/td>\n<td>vtk<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Estilo GUI<\/strong><\/td>\n<td>Intuitivo, centrado en la trama<\/td>\n<td>Basado en tuber\u00edas, accionado por filtro<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Flujo de trabajo principal<\/strong><\/td>\n<td>Posprocesamiento &amp; visualizaci\u00f3n<\/td>\n<td>An\u00e1lisis de tuber\u00edas &amp; in-situ<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Scripting<\/strong><\/td>\n<td>Pit\u00f3n<\/td>\n<td>Python (PvPython\/PVBatch)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>In situ<\/strong><\/td>\n<td>libsim<\/td>\n<td>Catalizador<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Fuerza clave<\/strong><\/td>\n<td>parcelas r\u00e1pidas y de alta calidad; Datos moleculares<\/td>\n<td>tuber\u00edas flexibles; gran comunidad; complementos<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Lo mejor para<\/strong><\/td>\n<td>An\u00e1lisis exploratorio, visuales de publicaci\u00f3n<\/td>\n<td>Flujos de trabajo automatizados, integraci\u00f3n in situ<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p><em>Ambos admiten modo cliente-servidor, renderizado paralelo y manejan conjuntos de datos desde computadoras port\u00e1tiles hasta supercomputadoras.<\/em><\/p>\n<h2>Or\u00edgenes y filosof\u00eda<\/h2>\n<h3>Visita: Nacido de la necesidad de escala del DOE<\/h3>\n<p>Visit surgi\u00f3 de la Iniciativa de Simulaci\u00f3n y Computaci\u00f3n Avanzada del Departamento de Energ\u00eda (ASCI) para visualizar simulaciones de TeraScale. Su dise\u00f1o enfatiza el trazado <strong>inmediato y de alta calidad<\/strong> con una configuraci\u00f3n m\u00ednima. Los usuarios pueden generar visualizaciones 3D complejas r\u00e1pidamente, lo que lo hace ideal para el an\u00e1lisis exploratorio y para producir figuras listas para publicaciones.<\/p>\n<h3>Paraview: Flexibilidad de tuber\u00edas y crecimiento de la comunidad<\/h3>\n<p>Paraview fue desarrollado por Kitware y Los Alamos National Lab con una <strong>arquitectura de tuber\u00eda<\/strong>. Cada operaci\u00f3n es un filtro que se puede guardar, reutilizar y programar. Esto hace que Paraview sea potente para crear flujos de trabajo de visualizaci\u00f3n automatizados y reproducibles. Su asociaci\u00f3n con OpenFoam y su amplia adopci\u00f3n en ingenier\u00eda ha creado una vasta comunidad y un ecosistema de plugins.<\/p>\n<p>Ambas herramientas comparten VTK como base, lo que significa que pueden leer muchos de los mismos formatos de archivo y producir resultados similares. La diferencia radica en su experiencia de usuario y preferencias de flujo de trabajo.<\/p>\n<h2>Interfaz de usuario y facilidad de uso<\/h2>\n<h3>Visita: trazado intuitivo fuera de la caja<\/h3>\n<p>La GUI de Visit a menudo se elogia por ser <strong>m\u00e1s amigable para principiantes<\/strong> para tareas b\u00e1sicas. Puede agregar parcelas r\u00e1pidamente (pseudocolor, contornos, l\u00edneas de corriente) y ajustes de ajuste sin sumergirse en una tuber\u00eda. La interfaz se asemeja al software de trazado tradicional, lo que reduce la curva de aprendizaje de los que provienen de Matplotlib de MATLAB o de Python.<\/p>\n<p>Sin embargo, Visit todav\u00eda tiene una curva de aprendizaje para caracter\u00edsticas avanzadas como animaci\u00f3n de fotogramas clave o scripts de Python: su documentaci\u00f3n es completa pero a veces menos pulida que la de Paraview.<\/p>\n<h3>Paraview: empinado inicialmente, poderoso una vez dominado<\/h3>\n<p>El enfoque de canalizaci\u00f3n de Paraview requiere comprender c\u00f3mo se unen los filtros. Los principiantes pueden sentirse abrumados por el \u00abnavegador de tuber\u00edas\u00bb y la necesidad de hacer clic en <strong>Aplicar<\/strong> despu\u00e9s de cada cambio. Pero este paradigma brilla cuando se construyen an\u00e1lisis complejos y repetibles. Una vez que capte la canalizaci\u00f3n, puede guardar archivos de estado, automatizar con Python y crear filtros personalizados.<\/p>\n<p>La comunidad de Paraview ofrece abundantes tutoriales, materiales de clase y un foro de discurso activo. La documentaci\u00f3n oficial es extensa e incluye tutoriales autodirigidos de B\u00e1sico a Avanzado.<\/p>\n<h2>Manejo de datos y soporte de formato de archivo<\/h2>\n<p>Ambas herramientas soportan una amplia gama de formatos de datos cient\u00edficos gracias a VTK. Los formatos comunes incluyen:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>VTK Legacy y XML<\/strong> (.vtk, .vts, .vtu, .pvd)<\/li>\n<li><strong>Enfoque<\/strong> (.case)<\/li>\n<li><strong>\u00c9xodo<\/strong> (.exo)<\/li>\n<li><strong>Flash<\/strong> (basado en HDF5)<\/li>\n<li><strong>NetCDF<\/strong> (con complementos)<\/li>\n<li><strong>OpenFoam<\/strong> Datos (a trav\u00e9s de FoamToVTK)<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>paraview<\/strong> tiene una integraci\u00f3n m\u00e1s estrecha con los solucionadores de ingenier\u00eda comunes; Por ejemplo, OpenFoam incluye <code>paraFoam<\/code> para el postprocesamiento directo. <strong>Visit<\/strong> cuenta con m\u00e1s de 120 interfaces de formato de datos, con una fuerza particular en los formatos de lectura <strong>din\u00e1mica molecular<\/strong> (lammps, gromacs, nwchem) y datos de astrof\u00edsica.<\/p>\n<p>Si su simulaci\u00f3n genera archivos VTK directamente, ambas herramientas funcionar\u00e1n. Si utiliza un formato menos com\u00fan, consulte la documentaci\u00f3n respectiva para conocer la disponibilidad del lector.<\/p>\n<h2>Rendimiento y escalabilidad<\/h2>\n<p>Tanto Visit como ParaView est\u00e1n dise\u00f1ados para entornos HPC:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Procesamiento paralelo<\/strong>: pueden distribuir el c\u00e1lculo en miles de n\u00facleos.<\/li>\n<li><strong>Arquitectura de servidor cliente<\/strong>: Ejecute el trabajo pesado en una supercomputadora mientras controla desde su computadora port\u00e1til.<\/li>\n<li><strong>Nivel de detalle (LOD)<\/strong>: velocidades de fotogramas interactivas a trav\u00e9s de representaciones de resoluci\u00f3n reducida durante la navegaci\u00f3n, luego resoluci\u00f3n completa para renders finales.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Las comparaciones de referencia est\u00e1n matizadas; Ambos escalan bien a cientos de miles de n\u00facleos. El rendimiento del mundo real a menudo depende m\u00e1s de su dise\u00f1o de datos y de la latencia de la red que la propia herramienta. Sin embargo:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Paraview<\/strong> ha visto mejoras de rendimiento recientes en el manejo de grandes conjuntos de datos (consulte el trabajo en curso de Kitware).<\/li>\n<li><strong>Visit<\/strong> es conocido por su E\/S paralela eficiente y la representaci\u00f3n de cuadr\u00edculas estructuradas masivas.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Para el uso diario de escritorio con conjuntos de datos de menos de unos pocos millones de celdas, ambas son \u00e1giles. Para simulaciones de PetaScale, pruebe ambas con sus datos.<\/p>\n<h2>Visualizaci\u00f3n in situ: catalizador vs libsim<\/h2>\n<p>La visualizaci\u00f3n in situ significa generar visuales <strong>mientras que la simulaci\u00f3n se ejecuta<\/strong>, sin escribir todos los datos intermedios en el disco. Esto ahorra almacenamiento y acelera la informaci\u00f3n.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Paraview Catalyst<\/strong>: se integra en su c\u00f3digo de simulaci\u00f3n como biblioteca. En los pasos de tiempo definidos, Catalyst recibe datos y produce visualizaciones (im\u00e1genes, extractos, etc.). Es ampliamente utilizado en c\u00f3digos de producci\u00f3n (por ejemplo, WarPX, OpenFoam) y es compatible con la integraci\u00f3n de C++ y Python.<\/li>\n<li><strong>Visite libsim<\/strong>: Enfoque similar: incruste el motor de visualizaci\u00f3n de Visit en su c\u00f3digo. LibSim se destaca por su estabilidad en simulaciones de larga duraci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Cu\u00e1ndo considerar in situ<\/strong>: su simulaci\u00f3n produce datos masivos de series de tiempo y solo necesita ciertas instant\u00e1neas o cantidades derivadas. Ambas herramientas pueden reducir dr\u00e1sticamente la E\/S, pero Catalyst tiene una adopci\u00f3n m\u00e1s amplia en la comunidad.<\/p>\n<h2>Script y automatizaci\u00f3n<\/h2>\n<h3>Python en todas partes<\/h3>\n<p>Ambas herramientas ofrecen scripts completos de Python:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Visit<\/strong>: <code>visit<\/code> L\u00ednea de comandos o <code>visit -nowin -cli<\/code> para la operaci\u00f3n sin cabeza. Su API de Python refleja de cerca las acciones de la GUI.<\/li>\n<li><strong>paraView<\/strong>: <code>pvpython<\/code> (con bibliotecas GUI) y <code>pvbatch<\/code> (lote puro). El m\u00f3dulo <code>paraview.simple<\/code> proporciona una interfaz sencilla.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Si necesita generar cientos de gr\u00e1ficos autom\u00e1ticamente o incrustar la visualizaci\u00f3n en un flujo de trabajo m\u00e1s grande, cualquiera de las herramientas funciona. Las secuencias de comandos de Paraview a veces se consideran m\u00e1s consistentes porque el estado de la canalizaci\u00f3n se puede guardar como un rastreo de Python.<\/p>\n<h3>procesamiento por lotes<\/h3>\n<p>Para el posprocesamiento de alto rendimiento (por ejemplo, generar una pel\u00edcula a partir de 1000 pasos de tiempo), ambos admiten modos de lote. Paraview <code>pvbatch<\/code> se usa com\u00fanmente en scripts de trabajo en cl\u00fasteres de HPC.<\/p>\n<h2>Ecosistema y comunidad<\/h2>\n<p><strong>Paraview<\/strong> tiene una base de usuarios m\u00e1s amplia, en parte debido a su asociaci\u00f3n con OpenFoam y su uso en muchas universidades y empresas. Encontrar\u00e1 m\u00e1s tutoriales de terceros, respuestas de desbordamiento de pila y contribuciones de complementos. Kitware tambi\u00e9n proporciona soporte comercial.<\/p>\n<p><strong>visit<\/strong> se usa mucho en las comunidades del DOE (LLNL, ORNL, ANL) y en las comunidades de astrof\u00edsica, clima y din\u00e1mica molecular. Su documentaci\u00f3n es de alta calidad, aunque el foro comunitario es m\u00e1s peque\u00f1o (discusiones de GitHub y <code>visit-users<\/code> lista de correo).<\/p>\n<p>Si es un principiante, la gran cantidad de recursos de aprendizaje de Paraview puede acortar el aumento. Si est\u00e1s en un laboratorio DOE o trabajas con datos de MD, es posible que la visita sea la predeterminada.<\/p>\n<h2>Cu\u00e1ndo elegir visitar<\/h2>\n<p>Elija <strong>Visita<\/strong> si:<\/p>\n<ul>\n<li>Debe explorar r\u00e1pidamente un nuevo conjunto de datos y producir gr\u00e1ficos 3D de alta calidad.<\/li>\n<li>Su trabajo implica <strong>din\u00e1mica molecular<\/strong> o simulaciones atom\u00edsticas (LAMPS, GROMACS).<\/li>\n<li>Prefiere una GUI m\u00e1s tradicional con controles de trama intuitivos.<\/li>\n<li>Est\u00e1s en un entorno donde la visita ya est\u00e1 instalada y es compatible (por ejemplo, muchos centros de HPC).<\/li>\n<li>Valora el software estable y listo para la producci\u00f3n con un enfoque en la visualizaci\u00f3n en lugar de las canalizaciones de an\u00e1lisis.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Ejemplo<\/strong>: un cient\u00edfico de materiales quiere visualizar trayectorias at\u00f3micas a partir de una ejecuci\u00f3n de LAMPS y crear una instant\u00e1nea de calidad de publicaci\u00f3n de estructuras defectuosas. Las herramientas de visualizaci\u00f3n molecular de Visit y la facilidad de renderizado de volumen lo convierten en un ajuste fuerte.<\/p>\n<h2>Cu\u00e1ndo elegir Paraview<\/h2>\n<p>Elija <strong>paraview<\/strong> si:<\/p>\n<ul>\n<li>Necesita construir <strong> canalizaciones complejas y reutilizables<\/strong> (por ejemplo, varios filtros, c\u00e1lculos personalizados).<\/li>\n<li>Su c\u00f3digo de simulaci\u00f3n puede integrar <strong>in-situ<\/strong> a trav\u00e9s de Catalyst (o planea usarlo).<\/li>\n<li>Trabaja con <strong>formatos orientados a la ingenier\u00eda<\/strong> como OpenFoam, Abaqus o ANSYS.<\/li>\n<li>Desea aprovechar las secuencias de comandos de Python para el procesamiento por lotes o la visualizaci\u00f3n basada en web (paraViewWeb\/trame).<\/li>\n<li>Se beneficia de un gran ecosistema de complementos (por ejemplo, lectores espec\u00edficos, filtros personalizados).<\/li>\n<li>Debe crear visualizaciones web interactivas para la colaboraci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Ejemplo<\/strong>: un ingeniero de CFD ejecuta OpenFoam y desea generar autom\u00e1ticamente l\u00edneas de corriente y forzar coeficientes en cada paso de tiempo, guardado en una base de datos. La canalizaci\u00f3n de Paraview se puede guardar, programar y ejecutar sin cabeza con <code>pvbatch<\/code>.<\/p>\n<h2>Lista de verificaci\u00f3n de decisi\u00f3n<\/h2>\n<p>Responda estas preguntas:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>\u00bfQu\u00e9 formatos de archivo produce su simulaci\u00f3n?<\/strong> Si se basa en VTK, ambos funcionan. Si est\u00e1 especializado (por ejemplo, volcado de lammps), verifique la disponibilidad del lector, a menudo tiene m\u00e1s lectores de MD.<\/li>\n<li><strong>\u00bfNecesita una visualizaci\u00f3n in situ?<\/strong> Catalyst (paraview) tiene una integraci\u00f3n de c\u00f3digo m\u00e1s amplia; libsim (visita) es estable pero menos com\u00fan.<\/li>\n<li><strong>\u00bfCu\u00e1l es la experiencia de tu equipo?<\/strong> Si alguien ya conoce una herramienta, qu\u00e9date con ella a menos que tengas una raz\u00f3n convincente para cambiar.<\/li>\n<li><strong>\u00bfNecesita una visualizaci\u00f3n basada en la web?<\/strong> ParaViewWeb\/Trame le da acceso al navegador; Visita tiene opciones web limitadas.<\/li>\n<li><strong>\u00bfEst\u00e1s escribiendo un an\u00e1lisis \u00fanico o construyendo una canalizaci\u00f3n?<\/strong> \u00bfUn-off: la visita puede ser m\u00e1s r\u00e1pida? Pipeline: estados guardados de Paraview y Python Tracing Excel.<\/li>\n<li><strong>\u00bfQu\u00e9 apoyo comunitario necesita?<\/strong> Paraview tiene m\u00e1s tutoriales y preguntas y respuestas; El apoyo de la visita es fuerte dentro de los c\u00edrculos DOE.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Si a\u00fan no est\u00e1 seguro, instale ambos y pruebe con un peque\u00f1o conjunto de datos representativo. La herramienta que se siente m\u00e1s natural despu\u00e9s de una hora a menudo gana.<\/p>\n<h2>Integraci\u00f3n con c\u00f3digos de simulaci\u00f3n: una perspectiva de ciencia de materiales<\/h2>\n<p>El modelado de materiales a menudo involucra solucionadores de PDE como <strong>fipy<\/strong>, c\u00f3digos de campo de fase o paquetes de elementos finitos. As\u00ed es como encajan las herramientas:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>fipy<\/strong> genera archivos VTK de forma nativa. Puede abrirlos directamente en Visit o Paraview. Para una inspecci\u00f3n r\u00e1pida, la representaci\u00f3n inmediata de la trama de la visita es conveniente. Para el procesamiento posterior automatizado de muchos pasos de tiempo, el modo por lotes de Paraview es eficiente.<\/li>\n<li><strong>OpenFoam<\/strong> Los usuarios suelen utilizar <code>paraFoam<\/code>, una envoltura alrededor de Paraview. Esta estrecha integraci\u00f3n hace que Paraview sea la elecci\u00f3n natural.<\/li>\n<li><strong>Moose<\/strong> y <strong>prisms-pf<\/strong> pueden generar \u00e9xodo\/vtk; Ambas herramientas las leen.<\/li>\n<li><strong>C\u00f3digos personalizados<\/strong>: si genera VTK, est\u00e1 cubierto. Si tiene un formato binario patentado, es posible que deba escribir un complemento de Reader: el sistema de complementos de Paraview es m\u00e1s accesible para los desarrolladores.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>In situ para simulaciones de materiales<\/h3>\n<p>Para simulaciones de campo de fase que producen grandes series de tiempo, la visualizaci\u00f3n in situ puede reducir dr\u00e1sticamente la E\/S. Por ejemplo:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Con Paraview Catalyst<\/strong>: inserta el adaptador de catalizador en tu c\u00f3digo de simulaci\u00f3n; En cada paso de tiempo, extraiga una isosuperficie y escriba una imagen. La simulaci\u00f3n contin\u00faa sin parar.<\/li>\n<li><strong>con la visita libsim<\/strong>: enfoque similar; LibSim es particularmente robusto para trabajos de HPC de larga duraci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Ambos enfoques requieren modificaciones de c\u00f3digo, pero las ganancias de rendimiento son significativas para las ejecuciones de PetaScale.<\/p>\n<h2>Trampas comunes y c\u00f3mo evitarlas<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Esperar que ambas herramientas produzcan im\u00e1genes id\u00e9nticas<\/strong>: los algoritmos de renderizado difieren ligeramente; Los colores y la interpolaci\u00f3n pueden variar. No mezcle las salidas en un papel sin verificaciones de coherencia.<\/li>\n<li><strong>Se queda sin memoria en enormes conjuntos de datos<\/strong>: aunque ambas herramientas manejan datos de gran tama\u00f1o, su escritorio puede ahogarse con un archivo de 100 GB. Utilice las opciones <strong>LOD<\/strong> (nivel de detalle) y <strong>streaming<\/strong> o cambie a un servidor remoto.<\/li>\n<li><strong>Descuidar in situ<\/strong>: si escribe cada vez que pasa al disco solo para visualizar m\u00e1s tarde, est\u00e1 desperdiciando almacenamiento y ancho de banda de E\/S. Considere in situ para proyectos futuros.<\/li>\n<li><strong>Aprendiendo solo la GUI<\/strong>: para una investigaci\u00f3n reproducible, aprenda la interfaz de scripts de Python. Los scripts pueden ser controlados por versiones y compartidos.<\/li>\n<li><strong>Ignorar la compatibilidad del formato de archivo<\/strong>: aseg\u00farese de que su simulaci\u00f3n emita un formato que ambas herramientas puedan leer de manera eficiente. VTK XML (<code>.vtu<\/code>, <code>.vts<\/code>) es generalmente m\u00e1s seguro.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Gu\u00edas relacionadas en Matforge<\/h2>\n<p>Para profundizar sus habilidades de visualizaci\u00f3n y simulaci\u00f3n, explore estos recursos:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"\/what-is-fipy-and-when-should-you-use-it\/\">\u00bfQu\u00e9 es Fipy y cu\u00e1ndo deber\u00edas usarlo?<\/a> \u2013 Aprende los fundamentos de Fipy, un solucionador de PDE que genera datos VTK listos para la visualizaci\u00f3n.<\/li>\n<li><a href=\"\/using-fipy-for-phase-field-modeling\/\">Usando Fipy para el modelado de campo de fase<\/a>: aprenda c\u00f3mo Fipy genera datos VTK listos para su visualizaci\u00f3n.<\/li>\n<li><a href=\"\/illuminator-distributed-visualization-library\/\">Librera de visualizaci\u00f3n distribuida de Illuminator: contexto en paralelo, almacenamiento y contexto de flujo de trabajo de investigaci\u00f3n<\/a>: descubra marcos de visualizaci\u00f3n alternativos para flujos de trabajo de HPC.<\/li>\n<li><a href=\"\/code-coupling-precice-multi-physics-python\/\">c\u00f3digo de acoplamiento con precisi\u00f3n: simulaciones multif\u00edsicas en python<\/a> \u2013 Cuando necesita acoplar diferentes c\u00f3digos de simulaci\u00f3n, la visualizaci\u00f3n se vuelve m\u00e1s complejo.<\/li>\n<li><a href=\"\/visualizing-simulation-results-effectively\/\">Visualizar los resultados de la simulaci\u00f3n de manera efectiva<\/a>: mejores pr\u00e1cticas para obtener im\u00e1genes cient\u00edficas claras y perspicaces.<\/li>\n<li><a href=\"\/what-is-scientific-simulation-and-why-it-matters\/\">Qu\u00e9 es la simulaci\u00f3n cient\u00edfica y por qu\u00e9 es importante<\/a> \u2013 Conceptos fundamentales para los reci\u00e9n llegados.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Conclusi\u00f3n y pr\u00f3ximos pasos<\/h2>\n<p>Elegir entre visita y paraview no se trata de declarar un ganador universal, se trata de hacer coincidir la herramienta con la tarea. Ambos son maduros, poderosos y libres. Aqu\u00ed est\u00e1 nuestra recomendaci\u00f3n:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Para una exploraci\u00f3n r\u00e1pida, datos moleculares y trazado intuitivo<\/strong>: Comience con <strong>visit<\/strong>.<\/li>\n<li><strong>Para la automatizaci\u00f3n de tuber\u00edas, la integraci\u00f3n in situ y las grandes comunidades de ingenier\u00eda<\/strong>: comience con <strong>paraview<\/strong>.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Si su equipo reci\u00e9n est\u00e1 comenzando, instale ambos y ejecute una peque\u00f1a prueba con su conjunto de datos t\u00edpico. Pasa una hora con el tutorial b\u00e1sico de cada herramienta. La herramienta que se siente m\u00e1s natural probablemente aumentar\u00e1 la productividad.<\/p>\n<p><strong>\u00bfListo para integrar la visualizaci\u00f3n en su canalizaci\u00f3n de simulaci\u00f3n?<\/strong> Considere consultar con expertos que pueden configurar flujos de trabajo in situ o automatizar su procesamiento posterior. MatForge ofrece orientaci\u00f3n sobre la integraci\u00f3n de visitas y paraview para proyectos basados en ciencia de materiales y PDE.<\/p>\n<hr>\n<p><strong>Referencias y lecturas adicionales<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Visite el manual de usuario: <a href=\"https:\/\/visit-sphinx-github-user-manual.readthedocs.io\/\">https:\/\/visit-sphinx-github-user-manual.readthedocs.io\/<\/a><\/li>\n<li>Documentaci\u00f3n paraView: <a href=\"https:\/\/docs.paraview.org\/\">https:\/\/docs.paraview.org\/<\/a><\/li>\n<li>Los or\u00edgenes de Paraview and Visit (IEEE CG&amp;a, 2025): <a href=\"https:\/\/www.computer.org\/csdl\/magazine\/cg\/2025\/05\/11184314\/2apqonluk92\">https:\/\/www.computer.org\/csdl\/magazine\/cg\/2025\/05\/11184314\/2apqonluk92<\/a><\/li>\n<li>T\u00e9cnicas de visualizaci\u00f3n in situ (U. Oregon, 2017): <a href=\"https:\/\/www.cs.uoregon.edu\/Reports\/AREA-201703-Kress.pdf\">https:\/\/www.cs.uoregon.edu\/reports\/area-201703-kress.pdf<\/a><\/li>\n<li>Comparaci\u00f3n de paraview vs visita (discusi\u00f3n de Narkive): <a href=\"https:\/\/paraview.paraview.narkive.com\/AMyyTMyB\/comparison-of-visit-and-development\">https:\/\/paraview.paraview.narkive.com\/amyytmyb\/comparison-of-visit-and-development<\/a><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false,"raw":"<p>Tanto Visit como ParaView son herramientas de visualizaci\u00f3n paralela de c\u00f3digo abierto construidas en VTK, capaces de manejar conjuntos de datos de TeraScale. <strong>Paraview<\/strong> sobresale en el an\u00e1lisis basado en canalizaciones, tiene una comunidad m\u00e1s grande y se integra estrechamente con los solucionadores de ingenier\u00eda como OpenFoam. <strong>Visit<\/strong> a menudo proporciona una GUI m\u00e1s intuitiva para un gr\u00e1fico r\u00e1pido y un soporte m\u00e1s fuerte para los datos de din\u00e1mica molecular. Elija en funci\u00f3n de sus formatos de archivo de simulaci\u00f3n, la necesidad de integraci\u00f3n in situ (catalyst vs libsim) y qu\u00e9 interfaz encuentra m\u00e1s productiva su equipo. Para la mayor\u00eda de los flujos de trabajo de ciencia de materiales y PDE, cualquiera de las herramientas funciona: las preferencias personales y los formatos de datos espec\u00edficos a menudo deciden.<\/p>\n<h2>Introducci\u00f3n: por qu\u00e9 es importante la elecci\u00f3n<\/h2>\n<p>La visualizaci\u00f3n no es solo un paso final en la simulaci\u00f3n, es c\u00f3mo entiendes los resultados, los modelos de depuraci\u00f3n y comunicas los hallazgos. Para la inform\u00e1tica de alto rendimiento (HPC) y las simulaciones cient\u00edficas a gran escala, dominan dos herramientas: <strong>visit<\/strong> y <strong>paraview<\/strong>. Ambos son gratuitos, de c\u00f3digo abierto y se basan en el kit de herramientas de visualizaci\u00f3n (VTK), pero ofrecen flujos de trabajo y fortalezas distintos.<\/p>\n<p>Esta gu\u00eda atraviesa el ruido. Comparamos estas herramientas en dimensiones clave: usabilidad, rendimiento, capacidades in situ, scripting y ecosistema. Al final, sabr\u00e1 qu\u00e9 herramienta se alinea con su canalizaci\u00f3n de simulaci\u00f3n, ya sea que est\u00e9 modelando microestructuras de campo de fase, din\u00e1mica de fluidos o electromagn\u00e9tica.<\/p>\n<h2>Comparaci\u00f3n r\u00e1pida de un vistazo<\/h2>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Caracter\u00edstica<\/th>\n<th>Visita<\/th>\n<th>paraview<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Origen<\/strong><\/td>\n<td>DOE\/LLNL (ASCI)<\/td>\n<td>Kit de utensilios \/ Los \u00c1lamos<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Tecnolog\u00eda subyacente<\/strong><\/td>\n<td>vtk<\/td>\n<td>vtk<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Estilo GUI<\/strong><\/td>\n<td>Intuitivo, centrado en la trama<\/td>\n<td>Basado en tuber\u00edas, accionado por filtro<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Flujo de trabajo principal<\/strong><\/td>\n<td>Posprocesamiento &amp; visualizaci\u00f3n<\/td>\n<td>An\u00e1lisis de tuber\u00edas &amp; in-situ<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Scripting<\/strong><\/td>\n<td>Pit\u00f3n<\/td>\n<td>Python (PvPython\/PVBatch)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>In situ<\/strong><\/td>\n<td>libsim<\/td>\n<td>Catalizador<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Fuerza clave<\/strong><\/td>\n<td>parcelas r\u00e1pidas y de alta calidad; Datos moleculares<\/td>\n<td>tuber\u00edas flexibles; gran comunidad; complementos<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Lo mejor para<\/strong><\/td>\n<td>An\u00e1lisis exploratorio, visuales de publicaci\u00f3n<\/td>\n<td>Flujos de trabajo automatizados, integraci\u00f3n in situ<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p><em>Ambos admiten modo cliente-servidor, renderizado paralelo y manejan conjuntos de datos desde computadoras port\u00e1tiles hasta supercomputadoras.<\/em><\/p>\n<h2>Or\u00edgenes y filosof\u00eda<\/h2>\n<h3>Visita: Nacido de la necesidad de escala del DOE<\/h3>\n<p>Visit surgi\u00f3 de la Iniciativa de Simulaci\u00f3n y Computaci\u00f3n Avanzada del Departamento de Energ\u00eda (ASCI) para visualizar simulaciones de TeraScale. Su dise\u00f1o enfatiza el trazado <strong>inmediato y de alta calidad<\/strong> con una configuraci\u00f3n m\u00ednima. Los usuarios pueden generar visualizaciones 3D complejas r\u00e1pidamente, lo que lo hace ideal para el an\u00e1lisis exploratorio y para producir figuras listas para publicaciones.<\/p>\n<h3>Paraview: Flexibilidad de tuber\u00edas y crecimiento de la comunidad<\/h3>\n<p>Paraview fue desarrollado por Kitware y Los Alamos National Lab con una <strong>arquitectura de tuber\u00eda<\/strong>. Cada operaci\u00f3n es un filtro que se puede guardar, reutilizar y programar. Esto hace que Paraview sea potente para crear flujos de trabajo de visualizaci\u00f3n automatizados y reproducibles. Su asociaci\u00f3n con OpenFoam y su amplia adopci\u00f3n en ingenier\u00eda ha creado una vasta comunidad y un ecosistema de plugins.<\/p>\n<p>Ambas herramientas comparten VTK como base, lo que significa que pueden leer muchos de los mismos formatos de archivo y producir resultados similares. La diferencia radica en su experiencia de usuario y preferencias de flujo de trabajo.<\/p>\n<h2>Interfaz de usuario y facilidad de uso<\/h2>\n<h3>Visita: trazado intuitivo fuera de la caja<\/h3>\n<p>La GUI de Visit a menudo se elogia por ser <strong>m\u00e1s amigable para principiantes<\/strong> para tareas b\u00e1sicas. Puede agregar parcelas r\u00e1pidamente (pseudocolor, contornos, l\u00edneas de corriente) y ajustes de ajuste sin sumergirse en una tuber\u00eda. La interfaz se asemeja al software de trazado tradicional, lo que reduce la curva de aprendizaje de los que provienen de Matplotlib de MATLAB o de Python.<\/p>\n<p>Sin embargo, Visit todav\u00eda tiene una curva de aprendizaje para caracter\u00edsticas avanzadas como animaci\u00f3n de fotogramas clave o scripts de Python: su documentaci\u00f3n es completa pero a veces menos pulida que la de Paraview.<\/p>\n<h3>Paraview: empinado inicialmente, poderoso una vez dominado<\/h3>\n<p>El enfoque de canalizaci\u00f3n de Paraview requiere comprender c\u00f3mo se unen los filtros. Los principiantes pueden sentirse abrumados por el \"navegador de tuber\u00edas\" y la necesidad de hacer clic en <strong>Aplicar<\/strong> despu\u00e9s de cada cambio. Pero este paradigma brilla cuando se construyen an\u00e1lisis complejos y repetibles. Una vez que capte la canalizaci\u00f3n, puede guardar archivos de estado, automatizar con Python y crear filtros personalizados.<\/p>\n<p>La comunidad de Paraview ofrece abundantes tutoriales, materiales de clase y un foro de discurso activo. La documentaci\u00f3n oficial es extensa e incluye tutoriales autodirigidos de B\u00e1sico a Avanzado.<\/p>\n<h2>Manejo de datos y soporte de formato de archivo<\/h2>\n<p>Ambas herramientas soportan una amplia gama de formatos de datos cient\u00edficos gracias a VTK. Los formatos comunes incluyen:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>VTK Legacy y XML<\/strong> (.vtk, .vts, .vtu, .pvd)<\/li>\n<li><strong>Enfoque<\/strong> (.case)<\/li>\n<li><strong>\u00c9xodo<\/strong> (.exo)<\/li>\n<li><strong>Flash<\/strong> (basado en HDF5)<\/li>\n<li><strong>NetCDF<\/strong> (con complementos)<\/li>\n<li><strong>OpenFoam<\/strong> Datos (a trav\u00e9s de FoamToVTK)<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>paraview<\/strong> tiene una integraci\u00f3n m\u00e1s estrecha con los solucionadores de ingenier\u00eda comunes; Por ejemplo, OpenFoam incluye <code>paraFoam<\/code> para el postprocesamiento directo. <strong>Visit<\/strong> cuenta con m\u00e1s de 120 interfaces de formato de datos, con una fuerza particular en los formatos de lectura <strong>din\u00e1mica molecular<\/strong> (lammps, gromacs, nwchem) y datos de astrof\u00edsica.<\/p>\n<p>Si su simulaci\u00f3n genera archivos VTK directamente, ambas herramientas funcionar\u00e1n. Si utiliza un formato menos com\u00fan, consulte la documentaci\u00f3n respectiva para conocer la disponibilidad del lector.<\/p>\n<h2>Rendimiento y escalabilidad<\/h2>\n<p>Tanto Visit como ParaView est\u00e1n dise\u00f1ados para entornos HPC:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Procesamiento paralelo<\/strong>: pueden distribuir el c\u00e1lculo en miles de n\u00facleos.<\/li>\n<li><strong>Arquitectura de servidor cliente<\/strong>: Ejecute el trabajo pesado en una supercomputadora mientras controla desde su computadora port\u00e1til.<\/li>\n<li><strong>Nivel de detalle (LOD)<\/strong>: velocidades de fotogramas interactivas a trav\u00e9s de representaciones de resoluci\u00f3n reducida durante la navegaci\u00f3n, luego resoluci\u00f3n completa para renders finales.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Las comparaciones de referencia est\u00e1n matizadas; Ambos escalan bien a cientos de miles de n\u00facleos. El rendimiento del mundo real a menudo depende m\u00e1s de su dise\u00f1o de datos y de la latencia de la red que la propia herramienta. Sin embargo:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Paraview<\/strong> ha visto mejoras de rendimiento recientes en el manejo de grandes conjuntos de datos (consulte el trabajo en curso de Kitware).<\/li>\n<li><strong>Visit<\/strong> es conocido por su E\/S paralela eficiente y la representaci\u00f3n de cuadr\u00edculas estructuradas masivas.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Para el uso diario de escritorio con conjuntos de datos de menos de unos pocos millones de celdas, ambas son \u00e1giles. Para simulaciones de PetaScale, pruebe ambas con sus datos.<\/p>\n<h2>Visualizaci\u00f3n in situ: catalizador vs libsim<\/h2>\n<p>La visualizaci\u00f3n in situ significa generar visuales <strong>mientras que la simulaci\u00f3n se ejecuta<\/strong>, sin escribir todos los datos intermedios en el disco. Esto ahorra almacenamiento y acelera la informaci\u00f3n.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Paraview Catalyst<\/strong>: se integra en su c\u00f3digo de simulaci\u00f3n como biblioteca. En los pasos de tiempo definidos, Catalyst recibe datos y produce visualizaciones (im\u00e1genes, extractos, etc.). Es ampliamente utilizado en c\u00f3digos de producci\u00f3n (por ejemplo, WarPX, OpenFoam) y es compatible con la integraci\u00f3n de C++ y Python.<\/li>\n<li><strong>Visite libsim<\/strong>: Enfoque similar: incruste el motor de visualizaci\u00f3n de Visit en su c\u00f3digo. LibSim se destaca por su estabilidad en simulaciones de larga duraci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Cu\u00e1ndo considerar in situ<\/strong>: su simulaci\u00f3n produce datos masivos de series de tiempo y solo necesita ciertas instant\u00e1neas o cantidades derivadas. Ambas herramientas pueden reducir dr\u00e1sticamente la E\/S, pero Catalyst tiene una adopci\u00f3n m\u00e1s amplia en la comunidad.<\/p>\n<h2>Script y automatizaci\u00f3n<\/h2>\n<h3>Python en todas partes<\/h3>\n<p>Ambas herramientas ofrecen scripts completos de Python:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Visit<\/strong>: <code>visit<\/code> L\u00ednea de comandos o <code>visit -nowin -cli<\/code> para la operaci\u00f3n sin cabeza. Su API de Python refleja de cerca las acciones de la GUI.<\/li>\n<li><strong>paraView<\/strong>: <code>pvpython<\/code> (con bibliotecas GUI) y <code>pvbatch<\/code> (lote puro). El m\u00f3dulo <code>paraview.simple<\/code> proporciona una interfaz sencilla.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Si necesita generar cientos de gr\u00e1ficos autom\u00e1ticamente o incrustar la visualizaci\u00f3n en un flujo de trabajo m\u00e1s grande, cualquiera de las herramientas funciona. Las secuencias de comandos de Paraview a veces se consideran m\u00e1s consistentes porque el estado de la canalizaci\u00f3n se puede guardar como un rastreo de Python.<\/p>\n<h3>procesamiento por lotes<\/h3>\n<p>Para el posprocesamiento de alto rendimiento (por ejemplo, generar una pel\u00edcula a partir de 1000 pasos de tiempo), ambos admiten modos de lote. Paraview <code>pvbatch<\/code> se usa com\u00fanmente en scripts de trabajo en cl\u00fasteres de HPC.<\/p>\n<h2>Ecosistema y comunidad<\/h2>\n<p><strong>Paraview<\/strong> tiene una base de usuarios m\u00e1s amplia, en parte debido a su asociaci\u00f3n con OpenFoam y su uso en muchas universidades y empresas. Encontrar\u00e1 m\u00e1s tutoriales de terceros, respuestas de desbordamiento de pila y contribuciones de complementos. Kitware tambi\u00e9n proporciona soporte comercial.<\/p>\n<p><strong>visit<\/strong> se usa mucho en las comunidades del DOE (LLNL, ORNL, ANL) y en las comunidades de astrof\u00edsica, clima y din\u00e1mica molecular. Su documentaci\u00f3n es de alta calidad, aunque el foro comunitario es m\u00e1s peque\u00f1o (discusiones de GitHub y <code>visit-users<\/code> lista de correo).<\/p>\n<p>Si es un principiante, la gran cantidad de recursos de aprendizaje de Paraview puede acortar el aumento. Si est\u00e1s en un laboratorio DOE o trabajas con datos de MD, es posible que la visita sea la predeterminada.<\/p>\n<h2>Cu\u00e1ndo elegir visitar<\/h2>\n<p>Elija <strong>Visita<\/strong> si:<\/p>\n<ul>\n<li>Debe explorar r\u00e1pidamente un nuevo conjunto de datos y producir gr\u00e1ficos 3D de alta calidad.<\/li>\n<li>Su trabajo implica <strong>din\u00e1mica molecular<\/strong> o simulaciones atom\u00edsticas (LAMPS, GROMACS).<\/li>\n<li>Prefiere una GUI m\u00e1s tradicional con controles de trama intuitivos.<\/li>\n<li>Est\u00e1s en un entorno donde la visita ya est\u00e1 instalada y es compatible (por ejemplo, muchos centros de HPC).<\/li>\n<li>Valora el software estable y listo para la producci\u00f3n con un enfoque en la visualizaci\u00f3n en lugar de las canalizaciones de an\u00e1lisis.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Ejemplo<\/strong>: un cient\u00edfico de materiales quiere visualizar trayectorias at\u00f3micas a partir de una ejecuci\u00f3n de LAMPS y crear una instant\u00e1nea de calidad de publicaci\u00f3n de estructuras defectuosas. Las herramientas de visualizaci\u00f3n molecular de Visit y la facilidad de renderizado de volumen lo convierten en un ajuste fuerte.<\/p>\n<h2>Cu\u00e1ndo elegir Paraview<\/h2>\n<p>Elija <strong>paraview<\/strong> si:<\/p>\n<ul>\n<li>Necesita construir <strong> canalizaciones complejas y reutilizables<\/strong> (por ejemplo, varios filtros, c\u00e1lculos personalizados).<\/li>\n<li>Su c\u00f3digo de simulaci\u00f3n puede integrar <strong>in-situ<\/strong> a trav\u00e9s de Catalyst (o planea usarlo).<\/li>\n<li>Trabaja con <strong>formatos orientados a la ingenier\u00eda<\/strong> como OpenFoam, Abaqus o ANSYS.<\/li>\n<li>Desea aprovechar las secuencias de comandos de Python para el procesamiento por lotes o la visualizaci\u00f3n basada en web (paraViewWeb\/trame).<\/li>\n<li>Se beneficia de un gran ecosistema de complementos (por ejemplo, lectores espec\u00edficos, filtros personalizados).<\/li>\n<li>Debe crear visualizaciones web interactivas para la colaboraci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Ejemplo<\/strong>: un ingeniero de CFD ejecuta OpenFoam y desea generar autom\u00e1ticamente l\u00edneas de corriente y forzar coeficientes en cada paso de tiempo, guardado en una base de datos. La canalizaci\u00f3n de Paraview se puede guardar, programar y ejecutar sin cabeza con <code>pvbatch<\/code>.<\/p>\n<h2>Lista de verificaci\u00f3n de decisi\u00f3n<\/h2>\n<p>Responda estas preguntas:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>\u00bfQu\u00e9 formatos de archivo produce su simulaci\u00f3n?<\/strong> Si se basa en VTK, ambos funcionan. Si est\u00e1 especializado (por ejemplo, volcado de lammps), verifique la disponibilidad del lector, a menudo tiene m\u00e1s lectores de MD.<\/li>\n<li><strong>\u00bfNecesita una visualizaci\u00f3n in situ?<\/strong> Catalyst (paraview) tiene una integraci\u00f3n de c\u00f3digo m\u00e1s amplia; libsim (visita) es estable pero menos com\u00fan.<\/li>\n<li><strong>\u00bfCu\u00e1l es la experiencia de tu equipo?<\/strong> Si alguien ya conoce una herramienta, qu\u00e9date con ella a menos que tengas una raz\u00f3n convincente para cambiar.<\/li>\n<li><strong>\u00bfNecesita una visualizaci\u00f3n basada en la web?<\/strong> ParaViewWeb\/Trame le da acceso al navegador; Visita tiene opciones web limitadas.<\/li>\n<li><strong>\u00bfEst\u00e1s escribiendo un an\u00e1lisis \u00fanico o construyendo una canalizaci\u00f3n?<\/strong> \u00bfUn-off: la visita puede ser m\u00e1s r\u00e1pida? Pipeline: estados guardados de Paraview y Python Tracing Excel.<\/li>\n<li><strong>\u00bfQu\u00e9 apoyo comunitario necesita?<\/strong> Paraview tiene m\u00e1s tutoriales y preguntas y respuestas; El apoyo de la visita es fuerte dentro de los c\u00edrculos DOE.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Si a\u00fan no est\u00e1 seguro, instale ambos y pruebe con un peque\u00f1o conjunto de datos representativo. La herramienta que se siente m\u00e1s natural despu\u00e9s de una hora a menudo gana.<\/p>\n<h2>Integraci\u00f3n con c\u00f3digos de simulaci\u00f3n: una perspectiva de ciencia de materiales<\/h2>\n<p>El modelado de materiales a menudo involucra solucionadores de PDE como <strong>fipy<\/strong>, c\u00f3digos de campo de fase o paquetes de elementos finitos. As\u00ed es como encajan las herramientas:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>fipy<\/strong> genera archivos VTK de forma nativa. Puede abrirlos directamente en Visit o Paraview. Para una inspecci\u00f3n r\u00e1pida, la representaci\u00f3n inmediata de la trama de la visita es conveniente. Para el procesamiento posterior automatizado de muchos pasos de tiempo, el modo por lotes de Paraview es eficiente.<\/li>\n<li><strong>OpenFoam<\/strong> Los usuarios suelen utilizar <code>paraFoam<\/code>, una envoltura alrededor de Paraview. Esta estrecha integraci\u00f3n hace que Paraview sea la elecci\u00f3n natural.<\/li>\n<li><strong>Moose<\/strong> y <strong>prisms-pf<\/strong> pueden generar \u00e9xodo\/vtk; Ambas herramientas las leen.<\/li>\n<li><strong>C\u00f3digos personalizados<\/strong>: si genera VTK, est\u00e1 cubierto. Si tiene un formato binario patentado, es posible que deba escribir un complemento de Reader: el sistema de complementos de Paraview es m\u00e1s accesible para los desarrolladores.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>In situ para simulaciones de materiales<\/h3>\n<p>Para simulaciones de campo de fase que producen grandes series de tiempo, la visualizaci\u00f3n in situ puede reducir dr\u00e1sticamente la E\/S. Por ejemplo:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Con Paraview Catalyst<\/strong>: inserta el adaptador de catalizador en tu c\u00f3digo de simulaci\u00f3n; En cada paso de tiempo, extraiga una isosuperficie y escriba una imagen. La simulaci\u00f3n contin\u00faa sin parar.<\/li>\n<li><strong>con la visita libsim<\/strong>: enfoque similar; LibSim es particularmente robusto para trabajos de HPC de larga duraci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Ambos enfoques requieren modificaciones de c\u00f3digo, pero las ganancias de rendimiento son significativas para las ejecuciones de PetaScale.<\/p>\n<h2>Trampas comunes y c\u00f3mo evitarlas<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Esperar que ambas herramientas produzcan im\u00e1genes id\u00e9nticas<\/strong>: los algoritmos de renderizado difieren ligeramente; Los colores y la interpolaci\u00f3n pueden variar. No mezcle las salidas en un papel sin verificaciones de coherencia.<\/li>\n<li><strong>Se queda sin memoria en enormes conjuntos de datos<\/strong>: aunque ambas herramientas manejan datos de gran tama\u00f1o, su escritorio puede ahogarse con un archivo de 100 GB. Utilice las opciones <strong>LOD<\/strong> (nivel de detalle) y <strong>streaming<\/strong> o cambie a un servidor remoto.<\/li>\n<li><strong>Descuidar in situ<\/strong>: si escribe cada vez que pasa al disco solo para visualizar m\u00e1s tarde, est\u00e1 desperdiciando almacenamiento y ancho de banda de E\/S. Considere in situ para proyectos futuros.<\/li>\n<li><strong>Aprendiendo solo la GUI<\/strong>: para una investigaci\u00f3n reproducible, aprenda la interfaz de scripts de Python. Los scripts pueden ser controlados por versiones y compartidos.<\/li>\n<li><strong>Ignorar la compatibilidad del formato de archivo<\/strong>: aseg\u00farese de que su simulaci\u00f3n emita un formato que ambas herramientas puedan leer de manera eficiente. VTK XML (<code>.vtu<\/code>, <code>.vts<\/code>) es generalmente m\u00e1s seguro.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Gu\u00edas relacionadas en Matforge<\/h2>\n<p>Para profundizar sus habilidades de visualizaci\u00f3n y simulaci\u00f3n, explore estos recursos:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"\/what-is-fipy-and-when-should-you-use-it\/\">\u00bfQu\u00e9 es Fipy y cu\u00e1ndo deber\u00edas usarlo?<\/a> \u2013 Aprende los fundamentos de Fipy, un solucionador de PDE que genera datos VTK listos para la visualizaci\u00f3n.<\/li>\n<li><a href=\"\/using-fipy-for-phase-field-modeling\/\">Usando Fipy para el modelado de campo de fase<\/a>: aprenda c\u00f3mo Fipy genera datos VTK listos para su visualizaci\u00f3n.<\/li>\n<li><a href=\"\/illuminator-distributed-visualization-library\/\">Librera de visualizaci\u00f3n distribuida de Illuminator: contexto en paralelo, almacenamiento y contexto de flujo de trabajo de investigaci\u00f3n<\/a>: descubra marcos de visualizaci\u00f3n alternativos para flujos de trabajo de HPC.<\/li>\n<li><a href=\"\/code-coupling-precice-multi-physics-python\/\">c\u00f3digo de acoplamiento con precisi\u00f3n: simulaciones multif\u00edsicas en python<\/a> \u2013 Cuando necesita acoplar diferentes c\u00f3digos de simulaci\u00f3n, la visualizaci\u00f3n se vuelve m\u00e1s complejo.<\/li>\n<li><a href=\"\/visualizing-simulation-results-effectively\/\">Visualizar los resultados de la simulaci\u00f3n de manera efectiva<\/a>: mejores pr\u00e1cticas para obtener im\u00e1genes cient\u00edficas claras y perspicaces.<\/li>\n<li><a href=\"\/what-is-scientific-simulation-and-why-it-matters\/\">Qu\u00e9 es la simulaci\u00f3n cient\u00edfica y por qu\u00e9 es importante<\/a> \u2013 Conceptos fundamentales para los reci\u00e9n llegados.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Conclusi\u00f3n y pr\u00f3ximos pasos<\/h2>\n<p>Elegir entre visita y paraview no se trata de declarar un ganador universal, se trata de hacer coincidir la herramienta con la tarea. Ambos son maduros, poderosos y libres. Aqu\u00ed est\u00e1 nuestra recomendaci\u00f3n:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Para una exploraci\u00f3n r\u00e1pida, datos moleculares y trazado intuitivo<\/strong>: Comience con <strong>visit<\/strong>.<\/li>\n<li><strong>Para la automatizaci\u00f3n de tuber\u00edas, la integraci\u00f3n in situ y las grandes comunidades de ingenier\u00eda<\/strong>: comience con <strong>paraview<\/strong>.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Si su equipo reci\u00e9n est\u00e1 comenzando, instale ambos y ejecute una peque\u00f1a prueba con su conjunto de datos t\u00edpico. Pasa una hora con el tutorial b\u00e1sico de cada herramienta. La herramienta que se siente m\u00e1s natural probablemente aumentar\u00e1 la productividad.<\/p>\n<p><strong>\u00bfListo para integrar la visualizaci\u00f3n en su canalizaci\u00f3n de simulaci\u00f3n?<\/strong> Considere consultar con expertos que pueden configurar flujos de trabajo in situ o automatizar su procesamiento posterior. MatForge ofrece orientaci\u00f3n sobre la integraci\u00f3n de visitas y paraview para proyectos basados en ciencia de materiales y PDE.<\/p>\n<hr>\n<p><strong>Referencias y lecturas adicionales<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Visite el manual de usuario: <a href=\"https:\/\/visit-sphinx-github-user-manual.readthedocs.io\/\">https:\/\/visit-sphinx-github-user-manual.readthedocs.io\/<\/a><\/li>\n<li>Documentaci\u00f3n paraView: <a href=\"https:\/\/docs.paraview.org\/\">https:\/\/docs.paraview.org\/<\/a><\/li>\n<li>Los or\u00edgenes de Paraview and Visit (IEEE CG&amp;a, 2025): <a href=\"https:\/\/www.computer.org\/csdl\/magazine\/cg\/2025\/05\/11184314\/2apqonluk92\">https:\/\/www.computer.org\/csdl\/magazine\/cg\/2025\/05\/11184314\/2apqonluk92<\/a><\/li>\n<li>T\u00e9cnicas de visualizaci\u00f3n in situ (U. Oregon, 2017): <a href=\"https:\/\/www.cs.uoregon.edu\/Reports\/AREA-201703-Kress.pdf\">https:\/\/www.cs.uoregon.edu\/reports\/area-201703-kress.pdf<\/a><\/li>\n<li>Comparaci\u00f3n de paraview vs visita (discusi\u00f3n de Narkive): <a href=\"https:\/\/paraview.paraview.narkive.com\/AMyyTMyB\/comparison-of-visit-and-development\">https:\/\/paraview.paraview.narkive.com\/amyytmyb\/comparison-of-visit-and-development<\/a><\/li>\n<\/ul>\n"},"excerpt":{"rendered":"<p><span class=\"span-reading-time rt-reading-time\" style=\"display: block;\"><span class=\"rt-label rt-prefix\">Reading Time: <\/span> <span class=\"rt-time\"> 9<\/span> <span class=\"rt-label rt-postfix\">minutes<\/span><\/span>Tanto Visit como ParaView son herramientas de visualizaci\u00f3n paralela de c\u00f3digo abierto construidas en VTK, capaces de manejar conjuntos de datos de TeraScale. Paraview sobresale en el an\u00e1lisis basado en canalizaciones, tiene una comunidad m\u00e1s grande y se integra estrechamente con los solucionadores de ingenier\u00eda como OpenFoam. Visit a menudo proporciona una GUI m\u00e1s intuitiva [&hellip;]<\/p>\n","protected":false,"raw":""},"author":3,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_locale":"es_ES","_original_post":"https:\/\/matforge.org\/?p=222","iawp_total_views":0,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-599","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-simulation-modeling-projects","es-ES"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.1 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Visite Vs ParaView: Elegir la herramienta adecuada para sus datos de simulaci\u00f3n - matforge.org<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/matforge.org\/es\/visit-vs-paraview-choosing-right-tool\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Visite Vs ParaView: Elegir la herramienta adecuada para sus datos de simulaci\u00f3n - matforge.org\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Reading Time:  9 minutesTanto Visit como ParaView son herramientas de visualizaci\u00f3n paralela de c\u00f3digo abierto construidas en VTK, capaces de manejar conjuntos de datos de TeraScale. 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