Python OPC详解

一、Python OPC概述

OPC（OLE for Process Control，即过程控制对象链接）是用于实现实时数据采集和控制的标准，可以通过各种编程语言实现对OPC服务器或客户端的访问。Python OPC是Python语言中的一种OPC实现，以其简单易用和强大的功能得到了广泛的应用。

Python OPC将传统的OPC技术与Python编程语言进行了结合，使得Python能够进行实时数据采集，数据处理和数据控制。Python开发者们可以用Python OPC来实现各种复杂的控制任务，比如自动化生产线的控制，智能楼宇的管理和监控等。

在Python OPC中，常用的OPC客户端有两个实现：一个是python拓扑德尔基金测试，另一个是python opc访问器。这两个实现均可以访问各种OPC服务器，从而实现向服务器读取当前状态和设置新的状态。

二、Python OPC的安装和使用

1、安装Python OPC

pip install pywin32
pip install OpenOPC

2、使用Python OPC访问OPC服务器

#导入OPC库
import OpenOPC

#建立一个连接
opc = OpenOPC.client()

#列出可用服务器
servers = opc.servers()

#连接一个OPC服务器
opc.connect('Kepware.KEPServerEX.V6')

#读取当前状态
data = opc.read('Random.Real8')

#设置新状态
opc.write(('Random.Real8', 90)) 

#断开连接
opc.close()

三、Python OPC的功能介绍

1、读取OPC服务器状态

使用Python OPC可以方便地从OPC服务器读取当前状态，并对其进行处理。以下代码演示如何读取OPC服务器上的数据：

#读取当前状态
data = opc.read('Random.Real8')

2、设置OPC服务器状态

使用Python OPC可以轻松设置OPC服务器上的状态。以下代码演示如何将OPC服务器上的Random.Real8项设置为90：

#设置新状态
opc.write(('Random.Real8', 90))

3、实现实时数据采集

Python OPC可以实现实时数据采集，以下代码演示如何实现向OPC服务器读取实时数据的功能：

#订阅一个指定项的实时数据
opc.subscribe('Random.Real8')

#循环获取数据
while True:
    data = opc.read('Random.Real8', update=1)
    print(data)

4、实现报警和事件处理

Python OPC还可以实现报警和事件处理，在OPC服务器上设置报警和事件规则，并在需要时进行处理，以下代码演示如何实现报警和事件处理功能：

#设置报警规则
opc.alarms('Random.Real8', active=True, hihi=80, hi=70, lo=30, lolo=20)

#处理报警事件
opc.accept('Random.Real8')
opc.enable('Random.Real8')

#处理断开事件
def disconnect_handler(client):
    print('Server disconnect')

opc.register_disconnect(disconnect_handler)

while True:
    pass

#处理连接事件
def connect_handler(client):
    print('Server connect')

opc.register_connect(connect_handler)

while True：
    pass

四、Python OPC的应用场景

Python OPC可以在各种实时控制的场景中发挥作用，包括自动化生产线的控制，智能楼宇的管理和监控，环境监测，以及数据中心的集成。以下是Python OPC在智能楼宇管理中的应用示例：

#连接OPC服务器
opc.connect('Kepware.KEPServerEX.V6')

#获取楼层温度数据
data_floor1 = opc.read('Temperature.Floor1')
data_floor2 = opc.read('Temperature.Floor2')
data_floor3 = opc.read('Temperature.Floor3')

#判断是否需要调整空调温度
if (data_floor1 > 25) or (data_floor2 > 25) or (data_floor3 > 25):
    opc.write(('HVAC.Temperature', 18))

#断开连接
opc.close()

五、Python OPC的优点和缺点

Python OPC的优点：

1、Python OPC使用简单，容易上手；

2、Python OPC的功能强大，可以实现实时数据采集，数据处理和数据控制；

3、Python OPC支持各种OPC服务器，和其他编程工具的结合非常容易。

Python OPC的缺点：

1、Python OPC对性能的要求比较高，需要较快的网络传输速度和较高的计算力；

2、Python OPC的安全措施不够完善，需要开发者自行实现安全措施。

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