
在使用 OPC UA 客户端与服务器交互时,动态检测和转换自定义方法的输入参数类型至关重要。本文将介绍如何通过读取方法节点的 “0:InputArguments” 属性,获取参数类型信息,并将其转换为 Python 类,以便正确调用 OPC UA 方法。本文提供示例代码,帮助开发者理解类型转换过程,并解决动态客户端场景下的参数处理难题。
在 OPC UA 中,调用方法时需要将参数转换为服务器期望的类型。对于标准类型,opcua-asyncio 等库通常会自动处理。但对于自定义类型,则需要手动进行转换。本文将介绍如何动态地获取方法所需的参数类型,并将其转换为相应的 Python 类,从而实现动态调用方法。
获取方法参数类型信息
OPC UA 方法的参数信息存储在其 “0:InputArguments” 属性中。该属性的值是一个 Argument 对象的列表,每个对象描述一个参数。Argument 对象包含参数的名称、数据类型等信息。
可以使用 read_value() 方法读取 “0:InputArguments” 属性的值:
input_arguments = await node.get_child("0:InputArguments").read_value()
input_arguments 将是一个 Argument 对象的列表。每个 Argument 对象都有一个 dataType 属性,它是一个 NodeId 对象,表示参数的数据类型。
将 NodeId 转换为 Python 类
NodeId 对象只是数据类型的标识符,我们需要将其转换为相应的 Python 类才能创建参数值。opcua-asyncio 库提供了一些内置的类型映射,但对于自定义类型,我们需要手动进行映射。
以下代码展示了如何将 NodeId 转换为 Python 类:
from asyncua.ua import ObjectIdsfrom asyncua import uabase_type_list = { ua.NodeId(ObjectIds.Null): None, ua.NodeId(ObjectIds.Boolean): bool, ua.NodeId(ObjectIds.SByte): ua.SByte, ua.NodeId(ObjectIds.Byte): ua.Byte, ua.NodeId(ObjectIds.Int16): ua.Int16, ua.NodeId(ObjectIds.UInt16): ua.UInt16, ua.NodeId(ObjectIds.Int32): ua.Int32, ua.NodeId(ObjectIds.UInt32): ua.UInt32, ua.NodeId(ObjectIds.Int64): ua.Int64, ua.NodeId(ObjectIds.UInt64): ua.UInt64, ua.NodeId(ObjectIds.Float): ua.Float, ua.NodeId(ObjectIds.Double): ua.Double, ua.NodeId(ObjectIds.String): ua.String, ua.NodeId(ObjectIds.DateTime): ua.DateTime, ua.NodeId(ObjectIds.Guid): ua.Guid, ua.NodeId(ObjectIds.ByteString): ua.ByteString, ua.NodeId(ObjectIds.XmlElement): ua.XmlElement, ua.NodeId(ObjectIds.NodeId): ua.NodeId, ua.NodeId(ObjectIds.ExpandedNodeId): ua.ExpandedNodeId, ua.NodeId(ObjectIds.StatusCode): ua.StatusCode, ua.NodeId(ObjectIds.QualifiedName): ua.QualifiedName, ua.NodeId(ObjectIds.LocalizedText): ua.LocalizedText, ua.NodeId(ObjectIds.Structure): ua.ExtensionObject, ua.NodeId(ObjectIds.DataValue): ua.DataValue, ua.NodeId(ObjectIds.BaseVariableType): ua.Variant, ua.NodeId(ObjectIds.DiagnosticInfo): ua.DiagnosticInfo,}def get_class_from_nodeid(datatype_nodeid): # check all type dicts sources = [base_type_list, ua.basetype_by_datatype, ua.extension_objects_by_datatype, ua.enums_by_datatype] cls = None for src in sources: cls = src.get(datatype_nodeid, None) if cls is not None: return cls return cls
get_class_from_nodeid 函数接收一个 NodeId 对象作为参数,并返回相应的 Python 类。该函数首先检查 base_type_list 字典,该字典包含了 OPC UA 标准类型到 Python 类的映射。如果 NodeId 不在 base_type_list 中,则检查 ua.basetype_by_datatype,ua.extension_objects_by_datatype 和 ua.enums_by_datatype 字典,这些字典包含了 opcua-asyncio 库内置的类型映射。如果仍然找不到 NodeId 对应的 Python 类,则返回 None。
创建参数值
有了 Python 类,就可以创建参数值了。例如,如果参数类型是 ua.Int32,则可以创建一个 ua.Int32 对象:
param_class = get_class_from_nodeid(argument.dataType)if param_class == ua.Int32: param_value = ua.Int32(123)
对于自定义类型,需要根据类型的定义创建相应的对象。例如,如果自定义类型是一个结构体,则需要创建一个包含结构体所有字段的对象。
调用方法
创建好所有参数值后,就可以调用方法了:
result = await node.call_method('method_name', *param_values)
param_values 是一个包含所有参数值的列表。
注意事项
确保 get_class_from_nodeid 函数能够正确地将 NodeId 转换为 Python 类。对于自定义类型,需要手动添加映射。在创建参数值时,需要根据参数类型设置正确的值。如果方法调用失败,可以查看服务器的日志,了解错误原因。
总结
本文介绍了如何动态地检测和转换 OPC UA 方法的输入参数类型。通过读取 “0:InputArguments” 属性,获取参数类型信息,并将其转换为 Python 类,可以实现动态调用方法。这种方法对于动态客户端场景非常有用,因为客户端可以在运行时确定参数类型,而无需预先知道。
以上就是OPC UA:动态检测和转换自定义方法输入参数的详细内容,更多请关注创想鸟其它相关文章!
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