【亲测免费】 SECSGEM简易安装与配置指南
项目基础介绍与编程语言
SECSGEM 是一个基于Python编写的简单SECS/GEM实现库。SECS(SEMI Equipment Communications Standard)/GEM(Generic Equipment Model)是半导体设备通讯的标准协议,广泛应用于自动化工厂中以控制和监控制造装备。此项目由开发者bparzella维护,旨在提供一个易于使用的Python接口来处理SECS/GEM通信,适合不同经验级别的用户,无论是SECS新手还是专家都能从中获益。项目采用 LGPL-2.1 许可证。
主要编程语言
- Python
关键技术和框架
本项目的核心在于实现了SECS和GEM标准的消息定义、状态机及交互场景,通过Python语言提供了一个抽象层,简化了与半导体设备进行通讯的复杂性。它不依赖于特定的框架,但可能涉及到如logging和基本的网络通讯概念。
安装与配置步骤
准备工作
确保你的系统已安装Python 3.x版本,并且能够访问命令行或终端。
正式安装步骤
-
安装最新稳定版 打开命令行工具,输入以下命令安装最新发布的官方版本:
pip install secsgem -
安装开发中的代码 如果你想试用最新的开发功能,可以使用以下命令安装直接从Git仓库获取的版本,但请注意这可能不稳定:
pip install git+https://github.com/bparzella/secsgem.git
配置示例
一旦安装完成,你可以按照以下示例来快速开始配置并使用SECSGEM:
-
导入必需的模块并设置日志处理: 在你的Python脚本中,首先引入必要的模块并设置日志以便跟踪通信情况。
import logging from secsgem.common import Settings from secsgem.gem import GemHostHandler # 更多必要导入... # 设置日志处理器 logger = logging.getLogger("communication") handler = logging.FileHandler("log.txt") formatter = logging.Formatter("%(asctime)s: %(message)s") handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(handler) logger.propagate = False logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) -
配置并初始化连接: 接着,创建一个配置对象来指定设备地址、端口等信息,并实例化你的主类(例如继承自
GemHostHandler)。settings = Settings( hsms_settings=HsmsSettings( address="127.0.0.1", # 示例IP地址 port=5000, # 示例端口号 connect_mode=HsmsConnectMode.PASSIVE, device_type=DeviceType.HOST ) ) host = SampleHost(settings) # 确保SampleHost是你根据项目需求定义的类 host.enable() -
启动交互: 使用Python的
code.interact在命令行中与你的应用互动,便于调试和测试。code.interact("可以直接通过'h'变量访问主机对象", local=dict(h=host)) -
关闭连接: 在完成所有操作后,别忘了关闭连接以释放资源。
host.disable()
注意事项
- 安装过程可能会因环境差异而略有不同,请确保pip是最新的。
- 根据实际生产环境调整配置参数,例如设备的实际地址和端口。
- 实际应用时,应深入学习SECS/GEM的具体消息结构和应用场景,以便正确实施设备控制逻辑。
至此,你已经完成了SECSGEM的基本安装和初步配置,可以开始探索如何利用它进行设备通讯了。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
Baichuan-M3-235BBaichuan-M3 是百川智能推出的新一代医疗增强型大型语言模型,是继 Baichuan-M2 之后的又一重要里程碑。Python00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00