在光学仿真、纳米光子学以及超表面设计等研究领域中，电磁场数值仿真是不可或缺的重要工具。其中，Lumerical FDTD 作为目前应用最广泛的时域有限差分电磁仿真软件之一，被广泛用于光子器件设计、微纳结构优化以及电磁波传播分析等研究工作。
在实际科研过程中，许多研究人员通常采用以下工作流程：首先在 FDTD 软件中手动建立仿真模型，设置材料参数和结构尺寸，然后运行仿真并导出结果，最后再借助 MATLAB 或 Python 对仿真数据进行处理与分析。这种方式在简单仿真任务中尚且可行，但当研究涉及大规模参数扫描、结构优化设计或数据集构建时，手动操作不仅效率低下，而且容易出错，难以满足科研工作的实际需求。
随着计算设计和自动化仿真技术的发展，越来越多的研究工作开始尝试通过编程方式控制仿真软件，实现仿真流程的自动化。例如，通过 MATLAB 或 Python 调用 FDTD 接口，可以自动完成模型建立、参数修改、仿真运行以及数据提取等操作，从而构建完整的自动化仿真流程。这种方式不仅能够显著提升研究效率，还能够方便地开展大规模结构优化、超表面数据库构建以及基于机器学习的光学设计研究。
然而，对于许多初学者来说，从零开始实现 Python / MATLAB 与 FDTD 的联合调用往往并不容易。现有资料往往零散且缺乏系统性，很多关键步骤（例如环境配置、接口调用、参数自动化控制以及数据提取方法等）缺少完整而清晰的说明，导致学习门槛较高。
基于此，本期整理了一套从入门到进阶的完整教程，系统介绍如何利用结合代码编写实现 FDTD 仿真软件，实现自动化仿真与数据处理流程。
