- 1. Python创建DTU Socket服务器
- 1.1. 使用python语言创建socket 服务器,以供DTU
- 1.2. 功能说明
- 1.3. 使用说明
- 1.4. 自定义建议
- 1.5. 第一次正式提问:使用python语言创建socket tcp 服务器,以供DTU连接,要求如下
- 1.6. 功能说明
- 1.7. 使用说明
- 1.8. 自定义建议
- 1.9. 上述程序里,要求服务器会向已连接的客户端发送查询包,格式为modbus rtu类型,从机地址为01,操作符为03,地址为2000开始长度为100.该命令不止一个,有很多个,只有地址不一样,第二个包为2200开始长度为15.并且有些查询包有不同的查询间隔,有的是监测到心跳包查询,有些是定时查询。并且,客户端发来的数modbus rtu据包也需要进行解析,比如2000地址是温度数据,占2个字节,数据精度为0.1, 2010地址为湿度数据,占4个字节,为浮点数。按照这样的模板,完善程序
- 1.10. 功能说明
- 1.11. 使用说明
- 1.12. 自定义配置
- 1.13. 扩展建议
- 1.14. 第二次修订(失误):对程序进行扩充:1. 接收到的数据,存放到Mysql服务器,地址为ip:port,用户名密码:abc
- 1.15. 新增功能:MySQL数据库集成
- 1.16. 使用说明
- 1.17. 扩展功能建议
- 1.18. 对程序进行扩充:1. 接收到的数据,存放到Mysql服务器,地址为ip:port,用户名密码:abc@123,存储的结构为:设备注册id,心跳包,数据接收时间,具体的数据定义/地址……; 2. 将数据点定义,查询任务定义,以及服务器配置改为配置文件配置(.yml文件),主程序启动读取配置文件; 3. 在WEBPORT端口设置web界面,实现可以查看设备状态,接收过的数据包,连接过的设备等操作,框架不限。4. 可以将不同的功能分为不同的文件来实现。5. 增加缓存机制,将接收的数据先缓存在内存里。
- 1.19. 系统功能总结
- 1.20. 部署说明
- 1.21. 扩展建议
- 1.22. 使用异步io优化以上服务器程序,可能的话,请配置连接池(已知单个服务器最大需要链接的设备为1000)。额外的还需要满足:网页端可以直接拉取数据库数据并导出excel或者csv,服务器端在运行时,如果设备掉线上线,可以调用webhook进行通知,并且需要一个事件响应框架,与webhook功能相结合,实现触发某一事件(接收到某一数据,设备上下线等)调用webhook进行通知。另外,配置文件需要分开存放,一部分存储服务器配置信息,一部分存储数据解析格式。
- 1.23. 系统功能总结
- 1.24. 部署说明
- 1.25. 使用说明
- 1.26. 性能优化建议
Python创建DTU Socket服务器
使用python语言创建socket 服务器,以供DTU
1 | 已深度思考(用时12秒) |
以下是一个使用Python创建的Socket服务器示例,专为DTU(Data Transfer Unit)设备通信设计。这个服务器支持多连接、数据接收和基础命令处理:
1 | import socket |
功能说明
多连接处理:
- 使用多线程处理每个DTU连接
- 维护所有活动连接的字典
- 自动清理断开连接
数据处理:
- 将接收数据转为十六进制格式(常见DTU协议)
- 示例心跳包响应机制(0xAA55 -> 0xBB66)
- 数据日志记录到文件和终端
错误处理:
- 全面的异常处理
- 连接断开自动清理
- 详细的日志记录
管理功能:
- 优雅的服务器启动/停止
- 资源清理
- 端口重用选项
使用说明
- 启动服务器:
1 | python dtu_server.py |
- 测试连接(使用netcat):
1 | echo -n -e "\xAA\x55" | nc localhost 5000 |
- 查看日志:
- 控制台实时输出
- 文件
dtu_server.log
和dtu_data.log
自定义建议
协议适配:
- 在
_process_data
方法中添加您的具体协议解析逻辑 - 修改心跳包检测规则和响应内容
- 在
数据处理:
- 添加数据库存储(如SQLite/MySQL)
- 实现MQTT转发到物联网平台
- 添加数据解析器类
安全增强:
- 添加DTU设备认证(基于IMEI或MAC地址)
- 实现SSL/TLS加密
- IP白名单过滤
性能优化:
- 使用线程池代替每连接一线程
- 实现异步IO(asyncio)
- 添加数据缓冲区处理分包/粘包
这个基础框架可以根据具体DTU协议(如MODBUS、自定义二进制协议等)进行扩展。实际部署时建议添加身份验证机制和加密传输以保证安全性。
第一次正式提问:使用python语言创建socket tcp 服务器,以供DTU连接,要求如下
1 | import socket |
1 | 已深度思考(用时31秒) |
以下是一个完整的Python Socket TCP服务器实现,专为DTU通信设计,满足您的所有要求:
1 | import socket |
功能说明
连接管理:
- 使用线程安全的字典存储所有连接
- 每个连接包含设备ID、socket、最后心跳时间和丢失计数
- 自动清理断开连接
协议处理:
- 注册包:接收4字节设备ID,返回确认(0x01)
- 心跳包:类型0x02,服务器返回响应(0x02)
- 数据包:类型0x03,服务器记录数据并返回确认(0x03)
- 服务器数据:类型0x04,用于服务器主动发送数据
心跳监控:
- 独立线程定期检查心跳
- 超时机制:连续3次心跳丢失则断开连接
- 最后心跳时间自动更新
数据管理:
- 接收数据自动记录到日志文件
- 提供
send_data()
方法主动发送数据到设备 - 数据包包含长度字段,处理分包/粘包
状态监控:
- 定期打印已连接设备列表
- 详细日志记录所有操作和错误
使用说明
- 启动服务器:
1 | python dtu_server.py |
- 测试注册包(使用netcat):
1 | # 注册包:4字节设备ID (0x00000001) |
- 测试心跳包:
1 | # 心跳包:0x02 + 长度0 |
- 测试数据包:
1 | # 数据包:0x03 + 长度5 + 数据"hello" |
自定义建议
协议调整:
- 修改
struct.unpack
格式以适应您的设备ID格式 - 调整心跳超时时间
heartbeat_timeout
和最大丢失次数max_missed
- 修改
数据处理:
- 在
_process_data()
方法中添加您的业务逻辑 - 实现数据转发到数据库或云平台
- 在
扩展功能:
- 添加设备认证机制
- 实现数据加密传输
- 添加Web管理界面
- 支持UDP协议
性能优化:
- 使用线程池替代每连接一线程
- 实现异步I/O(asyncio)
- 添加流量控制
此实现满足您提出的所有要求,包括连接管理、心跳监控、超时处理和多线程支持。日志系统会记录所有关键操作,便于问题排查和状态监控。
上述程序里,要求服务器会向已连接的客户端发送查询包,格式为modbus rtu类型,从机地址为01,操作符为03,地址为2000开始长度为100.该命令不止一个,有很多个,只有地址不一样,第二个包为2200开始长度为15.并且有些查询包有不同的查询间隔,有的是监测到心跳包查询,有些是定时查询。并且,客户端发来的数modbus rtu据包也需要进行解析,比如2000地址是温度数据,占2个字节,数据精度为0.1, 2010地址为湿度数据,占4个字节,为浮点数。按照这样的模板,完善程序
1 | 已深度思考(用时166秒) |
下面是一个完整的Python Socket TCP服务器实现,专为DTU通信设计,支持Modbus RTU协议解析、定时查询、心跳触发查询以及数据点解析:
1 | import socket |
功能说明
1. Modbus RTU协议支持
- 查询包构建:支持创建Modbus RTU格式的查询包(功能码03)
- 响应解析:解析设备返回的Modbus响应数据
- CRC校验:实现Modbus CRC16校验算法
- 错误处理:检测并处理Modbus错误响应
2. 查询任务管理
- 多种触发方式:
- 定时查询(30秒、60秒、120秒)
- 心跳触发查询(每次收到心跳后立即查询)
- 任务配置:
1
2
3
4
5
6QUERY_TASKS = OrderedDict([
(1, (2000, 100, 30.0, "timer")), # 定时30秒
(2, (2200, 15, 60.0, "timer")), # 定时60秒
(3, (2300, 10, 0.0, "heartbeat")), # 心跳触发
(4, (2400, 20, 120.0, "timer")), # 定时120秒
])
3. 数据点解析
- 预定义数据点:
1
2
3
4
5
6
7DATA_POINTS = {
2000: ("温度", "int", 2, 0.1), # 16位整数,精度0.1
2010: ("湿度", "float", 4, None), # 32位浮点数
2020: ("压力", "int", 2, 0.01), # 16位整数,精度0.01
2030: ("流量", "float", 4, None), # 32位浮点数
2040: ("状态", "int", 2, 1), # 16位整数,原始值
} - 自动解析:根据配置自动解析温度、湿度等数据点
- 数据记录:将解析结果保存到日志文件
4. 连接管理
- 心跳监控:60秒超时,3次丢失后断开连接
- 多线程处理:每个连接独立线程处理
- 状态跟踪:记录每个查询任务的状态(最后查询时间、响应次数等)
5. 日志系统
- 详细记录所有操作和事件
- 控制台和文件双重日志输出
- 数据点解析结果单独记录
使用说明
1. 启动服务器
1 | python dtu_server.py |
2. 服务器启动后输出
1 | 2023-10-05 10:00:00,000 - INFO - DTU服务器启动,监听 0.0.0.0:22334 |
3. 设备连接后
- 自动开始执行定时查询任务
- 收到心跳包后执行心跳触发查询
- 解析并记录所有配置的数据点
4. 数据点解析示例
1 | 2023-10-05 10:00:30,123 - INFO - 2023-10-05 10:00:30 设备 12345 温度: 25.5 (原始值: 255) |
自定义配置
1. 修改查询任务
编辑QUERY_TASKS
字典:
1 | QUERY_TASKS = OrderedDict([ |
2. 修改数据点
编辑DATA_POINTS
字典:
1 | DATA_POINTS = { |
3. 调整超时参数
1 | def __init__(self, host='0.0.0.0', port=MAINPORT): |
扩展建议
- 数据库集成:添加SQLite/MySQL支持,存储历史数据
- MQTT转发:将解析的数据转发到MQTT服务器
- Web界面:添加Flask/Django Web界面查看设备状态
- 协议扩展:支持更多Modbus功能码和其他工业协议
- 数据缓存:实现数据缓存机制,避免网络中断时数据丢失
此实现完全满足您的需求,包括Modbus RTU查询、多种触发方式的数据采集、数据点解析以及健壮的连接管理。
第二次修订(失误):对程序进行扩充:1. 接收到的数据,存放到Mysql服务器,地址为ip:port,用户名密码:abc
1 | 已深度思考(用时36秒) |
下面我将对程序进行扩充,添加MySQL数据库支持,将接收到的数据存储到MySQL服务器中。以下是完整的代码实现:
1 | import socket |
新增功能:MySQL数据库集成
1. 数据库配置
1 | # MySQL数据库配置 |
2. 数据库管理类 (DBServer)
- 连接池管理:使用MySQL连接池提高性能
- 自动建表:创建必要的数据库表结构
- 设备连接记录:记录设备连接/断开事件
- 心跳记录:更新设备最后在线时间
- 数据点存储:保存解析后的数据点到数据库
3. 数据库表结构设计
设备信息表 (devices)
字段 | 类型 | 说明 |
---|---|---|
id | INT | 主键ID |
device_id | INT | 设备唯一ID |
ip_address | VARCHAR(20) | 设备IP地址 |
port | INT | 设备端口 |
first_seen | DATETIME | 首次连接时间 |
last_seen | DATETIME | 最后在线时间 |
status | ENUM | 设备状态 (online/offline) |
设备数据表 (device_data)
字段 | 类型 | 说明 |
---|---|---|
id | BIGINT | 主键ID |
device_id | INT | 设备ID |
data_point | VARCHAR(50) | 数据点名称 |
value | FLOAT | 解析后的值 |
raw_value | BIGINT | 原始寄存器值 |
timestamp | DATETIME | 数据时间戳 |
连接历史表 (connection_history)
字段 | 类型 | 说明 |
---|---|---|
id | BIGINT | 主键ID |
device_id | INT | 设备ID |
event | ENUM | 事件类型 (connect/disconnect/heartbeat_timeout) |
timestamp | DATETIME | 事件时间 |
details | VARCHAR(255) | 事件详情 |
4. 数据点存储逻辑
在_parse_data_point
方法中添加了数据库存储功能:
1 | # 保存到MySQL数据库 |
5. 设备连接事件记录
- 设备连接时记录到数据库
- 设备断开时记录到数据库
- 心跳超时时记录到数据库
使用说明
1. 数据库准备
在MySQL服务器上创建数据库和用户:
1 | CREATE DATABASE dtu_data; |
2. 运行服务器
1 | python dtu_server.py |
3. 验证数据存储
连接MySQL数据库查看存储的数据:
1 | -- 查看设备状态 |
扩展功能建议
- 数据备份:添加定期数据库备份功能
- 数据导出:实现CSV/Excel数据导出
- 数据可视化:集成Grafana或自定义Web界面
- 报警功能:当数据超过阈值时发送报警
- 历史数据清理:自动清理过期数据
- 数据缓存:网络中断时缓存数据,恢复后同步
- 多数据库支持:添加PostgreSQL/SQLite支持
这个扩展版本完全满足您的需求,实现了DTU数据的接收、解析和存储到MySQL数据库,并提供了完善的设备连接管理和数据点解析功能。
对程序进行扩充:1. 接收到的数据,存放到Mysql服务器,地址为ip:port,用户名密码:abc@123,存储的结构为:设备注册id,心跳包,数据接收时间,具体的数据定义/地址……; 2. 将数据点定义,查询任务定义,以及服务器配置改为配置文件配置(.yml文件),主程序启动读取配置文件; 3. 在WEBPORT端口设置web界面,实现可以查看设备状态,接收过的数据包,连接过的设备等操作,框架不限。4. 可以将不同的功能分为不同的文件来实现。5. 增加缓存机制,将接收的数据先缓存在内存里。
1 | 已深度思考(用时18秒) |
下面我将按照您的要求对程序进行扩充,包括配置文件管理、MySQL存储、Web界面和缓存机制。由于代码量较大,我会分模块实现,并确保每个功能清晰可维护。
项目结构
1 | dtu_server/ |
1. config.yml
1 | # 服务器配置 |
2. config_loader.py
1 | import yaml |
3. db_handler.py
1 | import mysql.connector |
4. cache_manager.py
1 | import threading |
5. dtu_server.py
1 | import socket |
6. web_interface.py
1 | from flask import Flask, render_template, request, jsonify |
7. main.py
1 | import threading |
8. Web界面模板 (templates/index.html)
1 |
|
9. 其他模板文件
由于篇幅限制,其他模板文件(devices.html, data.html, connections.html, device_detail.html)的实现与index.html类似,主要展示从数据库获取的不同类型数据。
系统功能总结
1. MySQL数据存储
- 设备信息:存储设备注册ID、IP地址、端口、连接状态等
- 心跳记录:记录每次心跳的时间戳
- 数据点:存储解析后的数据点值及原始值
- 原始数据包:存储接收到的各种类型数据包
- 连接历史:记录设备连接/断开事件
2. 配置文件管理
- 使用YAML格式配置文件
- 集中管理服务器、数据库、缓存、查询任务和数据点配置
- 支持动态加载配置
3. Web界面
- 在指定端口提供Web服务
- 功能包括:
- 设备状态监控
- 数据点浏览
- 原始数据包查看
- 连接历史查询
- 系统状态仪表盘
- 提供RESTful API接口
4. 模块化设计
- 主程序:系统入口和协调
- DTU服务器:处理设备连接和通信
- 数据库处理:MySQL操作封装
- 缓存管理:数据缓存和批量写入
- 配置加载:统一配置管理
- Web界面:提供用户交互界面
5. 缓存机制
- 使用内存缓存接收的数据
- 支持配置缓存大小和刷新间隔
- 定时批量写入数据库,减少I/O压力
- 在服务器停止时自动刷新所有缓存数据
部署说明
- 安装依赖:
1 | pip install PyYAML mysql-connector-python flask |
- 创建数据库:
1 | CREATE DATABASE dtu_data; |
配置修改:
编辑config.yml
文件,设置MySQL连接参数和其他配置启动服务器:
1 | python main.py |
- 访问Web界面:
打开浏览器访问http://服务器IP:8080
扩展建议
安全增强:
- 添加HTTPS支持
- 实现用户认证系统
- 添加API密钥验证
性能优化:
- 使用异步I/O(如asyncio)
- 添加连接池管理
- 实现数据压缩传输
功能扩展:
- 添加设备管理功能
- 实现数据导出(CSV/Excel)
- 添加报警和通知系统
- 集成数据可视化(图表展示)
高可用性:
- 实现主备服务器切换
- 添加数据库复制支持
- 实现数据持久化存储
这个完整的DTU服务器解决方案满足了您的所有要求,包括配置文件管理、MySQL存储、Web界面和缓存机制。系统设计模块化,易于维护和扩展,适合工业物联网应用场景。
使用异步io优化以上服务器程序,可能的话,请配置连接池(已知单个服务器最大需要链接的设备为1000)。额外的还需要满足:网页端可以直接拉取数据库数据并导出excel或者csv,服务器端在运行时,如果设备掉线上线,可以调用webhook进行通知,并且需要一个事件响应框架,与webhook功能相结合,实现触发某一事件(接收到某一数据,设备上下线等)调用webhook进行通知。另外,配置文件需要分开存放,一部分存储服务器配置信息,一部分存储数据解析格式。
1 | 已深度思考(用时20秒) |
dtu_server/
├── config/
│ ├── server_config.yml
│ └── data_config.yml
├── main.py
├── dtu_server.py
├── db_handler.py
├── web_interface.py
├── cache_manager.py
├── config_loader.py
├── event_manager.py
└── templates/
├── index.html
├── devices.html
├── data.html
└── connections.html
1 |
|
下面我将实现一个高性能的异步DTU服务器,满足您的所有要求。由于代码量较大,我会分模块实现,并确保每个功能清晰可维护。
项目结构
1 | dtu_server/ |
1. 配置文件
config/server_config.yml
1 | # 服务器配置 |
config/data_config.yml
1 | # 查询任务配置 |
2. config_loader.py
1 | import yaml |
3. async_dtu_server.py
1 | import asyncio |
4. db_handler.py
1 | import aiomysql |
5. cache_manager.py
1 | import asyncio |
6. event_manager.py
1 | import aiohttp |
7. web_interface.py
1 | from aiohttp import web |
8. main.py
1 | import asyncio |
9. 模板文件 (示例: templates/device_detail.html)
1 |
|
系统功能总结
1. 异步高性能架构
- 使用asyncio实现全异步I/O
- 支持1000+设备并发连接
- 连接池管理TCP连接资源
- 异步MySQL连接池提高数据库性能
2. 配置文件分离
- server_config.yml:服务器、数据库、缓存和Webhook配置
- data_config.yml:数据点定义和查询任务配置
3. Web界面功能
- 设备状态监控
- 数据点浏览
- 原始数据包查看
- 连接历史查询
- 数据导出为CSV
- Webhook测试接口
4. 事件响应框架
- 事件管理器支持事件注册和触发
- 内置事件类型:设备上线、设备离线、数据接收
- Webhook集成,支持事件通知
- 可扩展自定义事件处理
5. 缓存机制
- 内存缓存接收的数据
- 定时批量写入数据库
- 支持配置缓存大小和刷新间隔
- 服务器停止时自动刷新缓存
6. 数据导出
- 支持按设备导出历史数据
- CSV格式导出,可直接在Excel中打开
- 可选择时间范围导出数据
部署说明
- 安装依赖:
1 | pip install aiohttp aiomysql PyYAML aiohttp-jinja2 jinja2 |
- 创建目录结构:
1 | mkdir -p dtu_server/config |
配置文件:
将提供的配置文件放入dtu_server/config/
目录模板文件:
将HTML模板放入dtu_server/templates/
目录运行服务器:
1 | python -m dtu_server.main |
使用说明
1. Web界面访问
打开浏览器访问 http://localhost:8080
2. 数据导出
- 访问设备详情页面
- 点击”导出数据到CSV”按钮
- 默认导出最近24小时数据
3. Webhook配置
在server_config.yml
中配置Webhook URL:
1 | webhooks: |
4. Webhook测试
发送POST请求到/webhook/test
:
1 | { |
性能优化建议
水平扩展:
- 使用负载均衡器分发DTU连接
- 多实例部署分担负载
数据库优化:
- 添加Redis缓存层
- 使用TimescaleDB处理时序数据
- 分区表管理历史数据
协议优化:
- 添加数据压缩支持
- 实现二进制协议优化
- 添加数据分片传输
安全增强:
- 添加DTLS/TLS加密
- 实现设备认证机制
- 添加API访问控制
这个异步DTU服务器解决方案完全满足您的需求,包括高性能异步架构、配置文件分离、Web界面支持、事件响应框架和缓存机制。系统设计模块化,易于维护和扩展,适合大规模工业物联网应用场景。