PyModbus异步RTU服务器启动问题解析
问题背景
在使用Python的PyModbus库(3.6.8版本)创建异步RTU服务器时,开发者遇到了一个AttributeError异常。该异常表明在尝试启动Modbus RTU服务器时,程序试图调用Serial对象的startswith方法,但Serial类并不具备这个方法。
错误原因分析
核心问题在于服务器启动参数的传递方式不正确。在PyModbus中,StartAsyncSerialServer函数的port参数应该直接接收串口设备路径字符串(如"/dev/pts/8"),而不是一个已经实例化的Serial对象。
错误代码中开发者先创建了一个Serial对象:
serial_context = serial.serial_for_url(
port,
baudrate=baudrate,
bytesize=bytesize,
parity=parity,
stopbits=stopbits,
timeout=0.5)
然后将这个对象传递给StartAsyncSerialServer:
await StartAsyncSerialServer(context, framer=ModbusRtuFramer, port=serial_context)
而PyModbus内部实现会尝试检查port参数是否以"socket"开头(用于处理TCP连接),但此时port参数已经是一个Serial对象,而非字符串,因此引发了AttributeError。
正确实现方式
正确的做法是直接将串口设备路径和参数传递给StartAsyncSerialServer,由PyModbus内部处理串口的创建和管理:
await StartAsyncSerialServer(
context=context,
framer=ModbusRtuFramer,
port="/dev/pts/8", # 直接使用字符串形式的端口路径
baudrate=9600,
bytesize=8,
parity=serial.PARITY_NONE,
stopbits=1
)
技术要点
-
PyModbus设计原则:PyModbus倾向于自己管理底层通信资源,而不是接收外部创建的对象。
-
参数传递方式:对于串口通信,应该传递配置参数而非对象实例,这与一些其他库的设计理念不同。
-
错误处理:当遇到类似"对象没有某属性"的错误时,通常意味着类型不匹配或接口使用不当。
-
异步服务器初始化:异步服务器的启动需要遵循特定的参数传递规范,直接查看库文档中的示例是最可靠的方式。
最佳实践建议
-
始终参考PyModbus官方文档中的示例代码,特别是服务器启动部分。
-
对于通信参数的配置,使用关键字参数直接传递给启动函数,而不是预先创建对象。
-
在开发过程中,可以使用虚拟串口工具(如socat)进行测试,但要注意正确设置参数。
-
当遇到类似错误时,检查参数类型是否符合库函数的预期,必要时查看库的源代码了解内部处理逻辑。
通过理解这些原理和正确使用PyModbus的API,开发者可以避免这类错误,顺利实现Modbus RTU服务器的功能。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C031
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00