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关键词排名采集python

概要：

边缘计算，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求，可实现设备层与自动化层的无缝连接，从而在生产端实现对生产数据的直接读取和处理。当工业应用程序底层的框架条件发生变化时，边缘设备上的应用可以实现同步调整，以保持设备功能性的实时更新。

然而该产品与之配套的边缘解决方案目前并未正式发布，于是结合西门子S7-1500的所具备的OPCUA服务器，用python进行数据采集，并上报到阿里云服务器，实现数据的边缘采集处理并上报到云端

关键字

Python edge compute OPC UA Ali Cloud S7-1500 nanomsg msgpack

背景或相关技术：

各个汽车主机厂的都具备PMC系统，但是目前的PMC系统存在很多问题，比如由于数据采集频率低导致数据颗粒度不够，数据采集接口繁杂，采集数据成本高，以及上云的成本高等等。

而本案例是基于python编程，采用开源的软件包 free OPCUA 、 asyncio、nanomsg、 msgpack等，实现数据采集，存储及上报到阿里云平台。

为了应对标准化和跨平台的趋势，为了更好的推广OPC，OPC基金会近些年在之前OPC成功应用的基础上推出了一个新的OPC标准-OPC UA。OPC UA接口协议包含了之前的 A&E, DA,OPC XML DA or HDA，只使用一个地址空间就能访问之前所有的对象，而且不受WINDOWS平台限制，因为它是从传输层Scoket以上来定义的，导致了灵活性和安全性比之前的OPC都提升了。

OPC UA的优势

核心的区别是因为OPC和OPC UA协议使用的TCP层不一样，如下：

OPC是基于DOM/COM上，应用层最顶层；OPC UA是基于TCP IP scoket 传输层.

而free OPCUA是基于Python 的OPC UA 开源库，遵从 IEC 62541可以实现OPCUA客户端和服务器。GitHub地址为https://github.com/FreeOpcUa/python-opcua。

安装python OPCUA库，在命令行输入： pip3 install opcua

然后回车即可

Ubuntu安装:

apt install python-opcua # Library

apt install python-opcua-tools # Command-line tools

Python > 3.4: cryptography, dateutil, lxml and pytz.

图2.4.1展示了server端的对象结构

图2.4.2发布和订阅的机制

-图2.4.3 S7-1500发布和订阅的机制

-图2.4.4 S7-1500采样

asyncio 是用来编写并发代码的库，使用 async/await 语法。

asyncio 被用作多个提供高性能 Python 异步框架的基础，包括网络和网站服务，数据库连接库，分布式任务队列等等。

asyncio 往往是构建 IO 密集型和高层级 结构化 网络代码的最佳选择。

是Python 3.4版本引入的标准库，直接内置了对异步IO的支持。

nanomsg是一个socket library，它提供了几种常见的通信模式，为了能使网络层快速、可扩展并且能易于使用。用C实现，且适用于广泛的操作系统，几乎不需要依赖。这里的通信模式（也称为“可扩展性协议”）是构建分布式系统的基本框架。通过组合它们，可以创建广泛的分布式应用程序。

目前可用的可扩展性协议有：

PAIR - 简单的一对一沟通

BUS - 简单的多对多通信

REQREP - 允许构建无状态服务集群来处理用户请求

PUBSUB - 将消息分发给订阅消息的用户

PIPELINE - 汇总来自多个来源的消息，并在许多目的点之间进行负载平衡

SURVEY - 允许一次查询多个应用程序的状态

阿里云平台采用的就是这个协议

⽐JSON更轻量的数据结构的序列化⽅案，在保证⾼性能的同时，节省了传输量，提⾼了效率。

应注意：序列化应当使⽤确定的数据类型，例如C语⾔实现中，应当使⽤msgpack_pack_fix_int32系

列接⼝，不要使⽤msgpack_pack_int32，注意 _fix_ 的区别。

msgpack™有多种语⾔的实现，详情参阅：https://msgpack.org/

这个包我们会用来打包数据并转换成二进制字节流，然后通过nanomsg发送到阿里云上。

图2.4.6 导入python相应的库并设置PLC参数

图2.4.7 启动异步IO，实例化OPCUA

客户端并连接OPCUA服务器，启动订阅服务

图2.4.8 定义OPCUA客户端类与方法

图2.4.6 定义OPCUA回调函数，并将值放入redis数据库

图2.4.7 导入namomsg msgpack库并设置参数表

打包：数据上传至阿里云时，需要调用该函数，将数据打包成符合阿里云接口的通讯报文发出去

解包：数据从阿里云下发到边缘侧时，需要调用该函数，将通讯报文解包成string，然后返回字典。

图2.4.8 数据打包和解包

图2.4.9 通讯建立流程图

图2.4.10 通讯建立请求格式

图2.4.11 通讯建立握手代码

图2.4.12 点位列表上报格式

图2.4.13 点位数据上报格式

图2.4.14 点位数据上报Python代码

图2.4.15 点位数据下行

图2.4.15 点位数据下行python代码

技术实践经历及总结：

进过接近1个多月的时间的测试，还发现有一些bug存在，opcua连接在网络不稳定时重连接的时候会导致连接不断增加，session会话没有及时关闭，订阅也没有取消，后期需要增加在重连的时候先取消订阅，再关闭session会话，然后再连接，这样就能避免这样的问题，

与阿里云对接是发现，在接收从阿里云下发的数据时，由于此方法会阻塞通道，而且无法预判服务器何时会发数据，所以在程序中增加了接收超时的定时器，如果10秒内未接收到来自云端的数据，即马上重连，再次接收，测试下来运行比较稳定，也已经基本满足要求。

该案例也分别在ubuntu和centos两个Linux系统以及window平台测试通过。

python关键词爬虫

你需要学习：
1.基本的爬虫工作原理
2.基本的http抓取工具，scrapy
3.Bloom Filter: Bloom Filters by Example
4.如果需要大规模网页抓取，你需要学习分布式爬虫的概念。其实没那么玄乎，你只要学会怎样维护一个所有集群机器能够有效分享的分布式队列就好。最简单的实现是python-rq。
5.rq和Scrapy的结合：darkrho/scrapy-redis · GitHub
6.后续处理，网页析取(grangier/python-goose · GitHub)，存储(Mongodb)
可以先从简单的开始，在熟悉了python语法后，学习用 urllib 和 urllib2 爬虫，使用 beautifulsoup 分析结果。进一步学习多线程抓取。
如果要学习一个框架，可以学 scrapy，并学习将xpath得到的结果存入到sql或redis等数据集中以便方便索引查找。
简单的学会后，再开始练习登录界面（带cookie），再进一步使用无图形界面的js处理工具，用来处理js界面的网页。
当然，这些抓取数据只是数据处理的第一步，难点还是在处理这些数据结果。不过已经不是爬虫的范围了。

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