一.背景 目前MQTT的标准组织官网:http://www.mqtt.org,里面列出了很多支持的软件相关资源. 一个轻量级的MQTT服务器是:http://www.mosquitto.org,可以运行ARM/MIPS的嵌入式linux系统上. 物联网常使用 “消息队列遥测传输(Message Queuing Telemetry Transport, MQTT)” 协议订阅数据,这里用Python实现从MQTT服务器订阅数据. 首先和TCP协议比较 首先TCP是传输层协议,实现了一个双向的通信链

起因是因为 订阅的时候,获取到的 MQTT 信息时,第一条信息好像是连接信息,所以需要过滤他. 接收到的数据如下 必须要过滤这个 name : 1 的字典,操作如下: def on_message(client, userdata, msg): print(msg.topic+" " + ":" + str(msg.payload)) print(type(msg.payload)) print(json.loads(msg.payload.decode('utf8

什么是mqtt: MQTT 全称为 Message Queuing Telemetry Transport(消息队列遥测传输)是一种基于发布/订阅范式的"轻量级"消息协议.该协议构建于TCP/IP协议上 MQTT三种服务: "至多一次",消息发布完全依赖底层 TCP/IP 网络.会发生消息丢失或重复.这一级别可用于如下情况,环境传感器数据,丢失一次读记录无所谓,因为不久后还会有第二次发送."至少一次",确保消息到达,但消息重复可能会发生.&quo

目录 前言 1. MQTT 简介 2. MQTT 通信模型 2.1 MQTT 协议 2.2 MQTT 协议中的订阅&主题&会话 2.3 MQTT 协议中的方法 3. MQTT 协议数据包结构 3.1 固定报头 3.2 可变报头 3.3 有效载荷 参考 前言 本笔记记录 MQTT 相关概念. 原文:李柱明博客:https://www.cnblogs.com/lizhuming/p/14994943.html 1. MQTT 简介 MQTT(Message Queuing Telemetry

这篇文章主要介绍了使用Python解析JSON数据的基本方法,是Python入门学习中的基础知识,需要的朋友可以参考下:     -----------------------------------------------------------------   Python的json模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据. 其中两个主要的函数是 json.dumps() 和 json.loads() , 要比其他序列化函数库如pickle的接口少得多. 下面演示如何将一个Pyth

转发自:http://blog.csdn.net/laoyaotask/article/details/22117745?utm_source=tuicool python matplotlib plot 数据中的中文无法正常显示的解决办法 在学习<NLP with Ptyhon>一中的过程中,总想用中文语料进行试验,结果在matplotlib.plot生成的统计图表中,中文总是无法正常显示.在网上也找了些资料,说是在程序中指定字体文件,不过那样的话需要对plot进行很多设置,而且都是说的设置

Python/Numpy大数据编程经验 1.边处理边保存数据,不要处理完了一次性保存.不然程序跑了几小时甚至几天后挂了,就啥也没有了.即使部分结果不能实用,也可以分析程序流程的问题或者数据的特点.   2. 及时用 del 释放大块内存.Python缺省是在变量范围(variablescope)之外才释放一个变量,哪怕这个变量在后面的代码没有再被用到,所以需要手动释放大的array.    注意所有对数组的引用都del之后,数组才会被del.这些引用包括A[2:]这样的view,即使np.spl

之前写了一篇<基于Python的GRIB数据可视化>的文章,好多博友在评论里问我Windows系统下如何读取GRIB数据,在这里我做一下说明. 一.在Windows下Python为什么无法读取GRIB 大家在windows系统不能读取GRIB数据的主要原因是,GRIB_API在Windows下无法编译安装,从而导致pygrib安装失败.我曾经也为这个问题苦恼了很久,也到ECMWF论坛里找了很久,也给ECMWF发了邮件,回应我没有做Windows版本的打算,所以在Windows下直接用pygri

欢迎大家访问我的个人网站<刘江的博客和教程>:www.liujiangblog.com 主要分享Python 及Django教程以及相关的博客 交流QQ群:453131687 原文链接 http://www.envicloud.cn/pages/news/418.html#4 前段时间,ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上,有一个演讲主题叫做"Fullstack JavaScript",是关于用JavaScript进行前端.服务器端,甚至数据库(MongoDB)

用Python浅析股票数据 本文将使用Python来可视化股票数据,比如绘制K线图,并且探究各项指标的含义和关系,最后使用移动平均线方法初探投资策略. 数据导入 这里将股票数据存储在stockData.txt文本文件中,我们使用pandas.read_table()函数将文件数据读入成DataFrame格式. 其中参数usecols=range(15)限制只读取前15列数据,parse_dates=[0]表示将第一列数据解析成时间格式,index_col=0则将第一列数据指定为索引. impor

今天来谈一谈Python解析JSON数据,并写入到本地文件的一个小例子. – 思路如下 从一个返回JSON天气数据的网站获取到目标JSON数据串 使用Python解析出需要的部分 写入到本地文件,供其他的应用程序读取 完成整个业务需求 原料 一个可以获得天气信息的URL网址,如天气信息接口 读取到的结果:(由于是浏览器显示的时候的编码与之不匹配,故出现了乱码,但这并不影响我们对数据的处理) {"weatherinfo":{"city":"鍖椾含"

前言 这两天帮一个朋友处理了些 nc 数据,本以为很简单的事情,没想到里面涉及到了很多的细节和坑,无论是"知难行易"还是"知易行难"都不能充分的说明问题,还是"知行合一"来的更靠谱些,既要知道理论又要知道如何实现,于是经过不太充分的研究后总结成此文,以记录如何使用 python 处理 nc 数据. 一.nc 数据介绍 nc 全称 netCDF(The Network Common Data Form),可以用来存储一系列的数组,就是这么简单(参考

Python——plot可视化数据,作业8(python programming) subject1k和subject1v的形状相同 # -*- coding: utf-8 -*- import scipy.io as sio raw_K = sio.loadmat('Subject1K.mat') raw_V = sio.loadmat('Subject1V.mat') k = raw_K['Subject1K'] v = raw_V['Subject1V'] ls_col=['r','g',

Python 学习 - 可视化数据操作(一) GitHub:https://github.com/liqingwen2015/my_data_view 目录 折线图 散点图 随机漫步 骰子点数概率 文件目录 折线图 cube_squares.py import matplotlib.pyplot as plt x_values=list(range(1, 5000)) y_values=[pow(x, 3) for x in x_values] plt.scatter(x_values, y_v

摘要:偶然机会接触到python语音,感觉语法简单.功能强大,刚好朋友分享了一个网课<python 爬虫与数据可视化>,于是在工作与闲暇时间学习起来,并做如下课程笔记整理,整体大概分为4个部分(1.python基础知识 2.爬虫基础知识 3.数据提取与存储 4.数据分析与可视化),入门级课程. 一.python的背景介绍.安装与配置.pycharm的安装与配置.ipython的安装.pip install的使用 二.python的变量与数据类型 数据类型:字符串.数字(整数.浮点数).布尔类型

基于Python的Grib数据可视化           利用Python语言实现Grib数据可视化主要依靠三个库——pygrib.numpy和matplotlib.pygrib是欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的GRIG API C库的Python接口,通过这个库可以将Grib数据读取出来:numpy是Python的一种开源的数值计算扩展,这种工具可用来存储和处理大型矩阵:matplotlib是python著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图:

python 读取excel数据并将测试结果填入Excel 读取一个Excel中的一条数据用例,请求接口,然后返回结果并反填到excel中.过程中会生成请求回来的文本,当然还会生成一个xml文件.具体的excel文件如下: 代码如下: # -*- coding: UTF-8 -*- from xml.dom import minidom import xlrd import openpyxl import requests import json import sys import HTMLPa

使用python将excel数据导入数据库 因为需要对数据处理,将excel数据导入到数据库,记录一下过程. 使用到的库:xlrd 和 pymysql (如果需要写到excel可以使用xlwt) 直接丢代码,使用python3,注释比较清楚. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46

#xiaodeng#python3#基于SQL和PYTHON的数据库数据查询语句import pymysql #1.基本用法cur.execute("select * from biao") #2.查询某表中的特定数据,如某制定id和名字的数据cur.execute("select * from biao where id="XXXX" and name="xxx" ") #3.统计函数select count(1) from

起因 Python处理一下数据,大概有六七个G,然后再存到另外一个文件中,单线程跑起来发现太慢了,数据总量大概是千万行的级别,然后每秒钟只能处理不到20行--遂想怎么提高一下速度 尝试1-multiprocessing 代码如下: from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool pool = ThreadPool(20) pool.map(func_name, args) pool.close() pool.join() 这里参考了这篇文