OPC UA 异步库 (opcua-asyncio) 使用教程
2024-09-13 15:43:11作者:龚格成
1. 项目介绍
opcua-asyncio 是一个基于 asyncio 的异步 OPC UA 客户端和服务器库,适用于 Python 3.7 及以上版本。该项目是 python-opcua 的一个分支,移除了对 Python 3.7 以下版本的支持。opcua-asyncio 提供了低级接口来发送和接收所有 UA 定义的结构,以及高级类来简化客户端和服务器的编写。
主要特点
- 异步编程:支持异步编程,简化了代码并可能提高性能。
- 高/低级 API:提供高级别和低级别的 API,方便用户根据需求选择。
- 广泛测试:经过多种 OPC UA 堆栈的广泛测试。
- 自动生成代码:大部分低级代码是根据 XML 规范自动生成的。
2. 项目快速启动
安装
使用 pip 安装 opcua-asyncio:
pip install asyncua
示例代码
客户端示例
以下是一个简单的 OPC UA 客户端示例:
from asyncua import Client
async def main():
async with Client(url='opc.tcp://localhost:4840/freeopcua/server/') as client:
while True:
node = client.get_node('i=85')
value = await node.read_value()
print(f"Node value: {value}")
if __name__ == "__main__":
import asyncio
asyncio.run(main())
服务器示例
以下是一个简单的 OPC UA 服务器示例:
from asyncua import Server
async def main():
server = Server()
await server.init()
server.set_endpoint('opc.tcp://0.0.0.0:4840/freeopcua/server/')
# 添加命名空间
uri = 'http://examples.freeopcua.github.io'
idx = await server.register_namespace(uri)
# 添加对象
myobj = await server.nodes.objects.add_object(idx, 'MyObject')
myvar = await myobj.add_variable(idx, 'MyVariable', 6.7)
await myvar.set_writable() # 允许变量被写入
async with server:
while True:
await asyncio.sleep(1)
new_val = await myvar.get_value() + 0.1
await myvar.write_value(new_val)
if __name__ == "__main__":
import asyncio
asyncio.run(main())
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
- 工业自动化:在工业自动化系统中,
opcua-asyncio可以用于实时监控和控制设备。 - 物联网 (IoT):在物联网应用中,
opcua-asyncio可以用于连接和管理各种传感器和设备。 - 数据采集:用于从各种数据源采集数据,并进行实时处理和分析。
最佳实践
- 异步编程:充分利用
asyncio的异步特性,避免阻塞操作。 - 错误处理:在生产环境中,确保添加适当的错误处理和日志记录。
- 性能优化:对于高负载应用,考虑使用缓存和批量处理来优化性能。
4. 典型生态项目
- FreeOpcUa/opcua-client-gui:一个简单的 GUI 客户端,用于与 OPC UA 服务器交互。
- FreeOpcUa/opcua-asyncio/examples:包含多个示例代码,展示了如何使用
opcua-asyncio的各种功能。 - FreeOpcUa/opcua-asyncio/tools:提供了一系列命令行工具,用于测试和调试 OPC UA 服务器和客户端。
通过这些资源,用户可以更深入地了解和使用 opcua-asyncio,并将其应用于各种实际项目中。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218