在Python中如何实现OPC数据访问

在Python中实现OPC数据访问的方法有很多，包括使用开源库、COM接口、以及专门的OPC客户端库等。为了实现OPC数据访问，你可以使用OpenOPC-Python库、pyOPC库、Pyro库。本文将详细介绍如何使用这些库进行OPC数据访问。

使用OpenOPC-Python库

OpenOPC-Python库是一个非常流行的库，它封装了复杂的COM接口，简化了OPC数据访问的过程。

要使用OpenOPC-Python库，首先需要安装该库。你可以使用以下命令安装OpenOPC-Python库：

pip install OpenOPC-Python3x

安装完成后，你可以使用以下代码访问OPC数据：

import OpenOPC
创建OPC客户端
opc = OpenOPC.client()
连接到OPC服务器
opc.connect('Matrikon.OPC.Simulation.1')
读取OPC数据
data = opc.read('Random.Real8')
print(data)
断开连接
opc.close()

在上面的示例中，我们首先创建一个OPC客户端，然后连接到Matrikon OPC仿真服务器。接着，我们读取一个OPC标签（Random.Real8）的数据，并打印出来。最后，断开与OPC服务器的连接。

二、PyOPC库

PyOPC库是另一个用于访问OPC数据的库。它支持OPC DA（数据访问）和OPC HDA（历史数据访问）标准。

要使用PyOPC库，首先需要安装该库。你可以使用以下命令安装PyOPC库：

pip install PyOPC

安装完成后，你可以使用以下代码访问OPC数据：

import PyOPC
from PyOPC.OPCContainers import *
创建OPC客户端
opc = PyOPC.OPCClient()
连接到OPC服务器
opc.connect('Matrikon.OPC.Simulation.1')
读取OPC数据
data = opc.read('Random.Real8')
print(data)
断开连接
opc.close()

在上面的示例中，我们使用了与OpenOPC-Python库类似的步骤来访问OPC数据。首先，我们创建一个OPC客户端，然后连接到Matrikon OPC仿真服务器。接着，我们读取一个OPC标签的数据，并打印出来。最后，断开与OPC服务器的连接。

三、Pyro库

Pyro（Python Remote Objects）库是一种分布式对象技术，它允许你在不同的计算机上调用远程对象的方法。你可以使用Pyro库来访问远程OPC服务器的数据。

要使用Pyro库，首先需要安装该库。你可以使用以下命令安装Pyro库：

pip install Pyro4

安装完成后，你需要在远程计算机上运行一个Pyro服务器，并在本地计算机上运行一个Pyro客户端。以下是一个示例：

远程计算机上的Pyro服务器：

import Pyro4
import OpenOPC
@Pyro4.expose
class OPCServer(object):
    def __init__(self):
        self.opc = OpenOPC.client()
        self.opc.connect('Matrikon.OPC.Simulation.1')
    def read(self, tag):
        return self.opc.read(tag)
    def close(self):
        self.opc.close()
daemon = Pyro4.Daemon()
uri = daemon.register(OPCServer)
print("Ready. Object uri =", uri)
daemon.requestLoop()

在上面的示例中，我们创建了一个名为OPCServer的类，该类封装了OPC客户端的操作。我们使用Pyro4的@Pyro4.expose装饰器将该类暴露给远程调用。然后，我们创建一个Pyro守护进程并注册OPCServer对象。最后，我们启动请求循环，以便等待客户端的连接。

本地计算机上的Pyro客户端：

import Pyro4
uri = input("Enter the uri of the OPCServer: ")
opc = Pyro4.Proxy(uri)
读取OPC数据
data = opc.read('Random.Real8')
print(data)
断开连接
opc.close()

在上面的示例中，我们创建了一个Pyro客户端，并连接到远程计算机上的Pyro服务器。接着，我们调用远程对象的方法来读取OPC数据，并打印出来。最后，我们断开与远程服务器的连接。

四、使用OPC UA协议

OPC UA（Unified Architecture）是一种新一代的OPC协议，具有更高的安全性和可扩展性。你可以使用opcua库来访问OPC UA服务器的数据。

要使用opcua库，首先需要安装该库。你可以使用以下命令安装opcua库：

pip install opcua

安装完成后，你可以使用以下代码访问OPC UA数据：

from opcua import Client
创建OPC UA客户端
client = Client("opc.tcp://localhost:4840")
连接到OPC UA服务器
client.connect()
读取OPC UA数据
node = client.get_node("ns=2;i=2")
data = node.get_value()
print(data)
断开连接
client.disconnect()

在上面的示例中，我们创建了一个OPC UA客户端，并连接到本地的OPC UA服务器。接着，我们读取一个OPC UA节点的数据，并打印出来。最后，断开与OPC UA服务器的连接。

五、使用第三方OPC库

除了上述方法，你还可以使用一些第三方OPC库来访问OPC数据。例如，Kepware、Matrikon、Prosys等公司提供了各种OPC客户端库。这些库通常具有更强大的功能和更高的性能，但它们可能需要付费。

以下是一个使用Kepware的KEPServerEX库的示例：

import win32com.client
创建OPC客户端
opc = win32com.client.Dispatch('Kepware.KEPServerEX.V5')
连接到OPC服务器
opc.Connect('localhost')
读取OPC数据
data = opc.Read('Channel1.Device1.Tag1')
print(data)
断开连接
opc.Disconnect()

在上面的示例中，我们使用了win32com.client库来访问Kepware的KEPServerEX OPC服务器。首先，我们创建一个OPC客户端，并连接到本地的OPC服务器。接着，我们读取一个OPC标签的数据，并打印出来。最后，断开与OPC服务器的连接。

六、总结

在Python中实现OPC数据访问的方法有很多，包括使用开源库、COM接口、以及专门的OPC客户端库等。本文详细介绍了如何使用OpenOPC-Python库、PyOPC库、Pyro库、OPC UA协议、以及第三方OPC库来实现OPC数据访问。希望这些方法能够帮助你在Python中轻松实现OPC数据访问。

通过本文的介绍，你应该已经掌握了在Python中实现OPC数据访问的基本方法。根据你的具体需求和环境，选择合适的方法来实现OPC数据访问。无论你是使用开源库还是商用库，都可以根据本文的示例代码快速上手。希望本文能够对你有所帮助，祝你在Python编程中取得成功！