2025年P(guān)ython物聯(lián)網(wǎng)智能工廠培訓(xùn)試卷工業(yè)自動化解析考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪個Python庫最常用于數(shù)據(jù)分析和可視化？A.FlaskB.DjangoC.PandasD.PyTorch2.在Python中，用于實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)通信的庫是？A.NumPyB.MatplotlibC.requestsD.TensorFlow3.MQTT協(xié)議在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中的主要優(yōu)勢之一是？A.傳輸速度極快B.支持點對點通信C.低帶寬占用和發(fā)布/訂閱模式D.高安全性4.工業(yè)自動化中，PLC的主要功能是？A.數(shù)據(jù)存儲和管理B.生產(chǎn)過程監(jiān)控和可視化C.實時邏輯控制和順序控制D.設(shè)備網(wǎng)絡(luò)通信管理5.下列哪個概念不屬于智能工廠的核心特征？A.數(shù)據(jù)驅(qū)動決策B.人工操作密集C.自動化與智能化融合D.設(shè)備互聯(lián)互通6.Python腳本讀取文本文件并逐行打印內(nèi)容，以下哪個方法最合適？A.`open().read()`和`for`循環(huán)B.`open().write()`和`print`函數(shù)C.`os.listdir()`和`print`函數(shù)D.`sys.stdin`和`sys.stdout`7.在使用MQTT協(xié)議與工業(yè)設(shè)備通信時，通常哪個參數(shù)用于保證消息的可靠傳遞？A.TopicNameB.QoS(QualityofService)C.ClientIDD.Password8.工業(yè)數(shù)據(jù)采集過程中，數(shù)據(jù)清洗的主要目的是？A.提高數(shù)據(jù)傳輸速度B.壓縮數(shù)據(jù)存儲空間C.消除噪聲和異常值，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量D.美化數(shù)據(jù)展示格式9.以下哪個技術(shù)是實現(xiàn)工業(yè)邊緣計算的關(guān)鍵？A.云服務(wù)器集群B.工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺C.安裝在工廠設(shè)備附近的計算節(jié)點D.標(biāo)準(zhǔn)化的工業(yè)接口10.Python在智能工廠中可用于實現(xiàn)？A.機器人精確軌跡規(guī)劃B.工廠能耗的實時監(jiān)控與預(yù)警C.復(fù)雜的PLC邏輯編程D.網(wǎng)絡(luò)安全防火墻配置二、填空題（每空1分，共15分）1.Python中用于導(dǎo)入外部模塊的關(guān)鍵字是________。2.物聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)通常分為感知層、________層、平臺層和應(yīng)用層。3.工業(yè)自動化的發(fā)展經(jīng)歷了從自動化到__________，再到智能化的過程。4.在Python中，定義一個類使用關(guān)鍵字________。5.處理工業(yè)傳感器采集到的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本日志）時，常用的Python庫是________。6.若要使用Python訂閱MQTT主題并接收消息，通常會用到`paho-mqtt`庫中的________類。7.智能工廠強調(diào)的“智能”主要體現(xiàn)在對生產(chǎn)過程的__________和優(yōu)化能力上。8.讀取CSV格式的工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)文件，`pandas`庫中常用的函數(shù)是________。9.將Python程序部署到邊緣設(shè)備上運行，需要考慮其________資源限制。10.工業(yè)現(xiàn)場常用的有線通信協(xié)議如________和Profibus，也正在與無線技術(shù)融合。三、判斷題（每題1分，共10分）1.Python是一種編譯型語言，執(zhí)行速度比解釋型語言快。（）2.在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，所有的設(shè)備都必須通過互聯(lián)網(wǎng)連接到云平臺。（）3.工業(yè)自動化主要關(guān)注提高生產(chǎn)線的物理自動化程度。（）4.使用Python進行工業(yè)數(shù)據(jù)分析時，必須依賴非常強大的計算服務(wù)器。（）5.MQTT是一種面向連接的、基于發(fā)布/訂閱模式的協(xié)議。（）6.智能工廠就是完全取代人工的自動化工廠。（）7.Python的`logging`模塊適合用于記錄工業(yè)程序的運行日志和錯誤信息。（）8.工業(yè)數(shù)據(jù)通常具有實時性高、數(shù)據(jù)量大、格式統(tǒng)一等特點。（）9.PLC程序與Python程序在邏輯實現(xiàn)上沒有本質(zhì)區(qū)別。（）10.邊緣計算意味著所有數(shù)據(jù)處理和決策都在云端完成。（）四、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述Python在智能工廠中實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集的主要步驟和可能用到的方法或庫。2.請解釋什么是工業(yè)自動化，并列舉至少三種在智能工廠中應(yīng)用的工業(yè)自動化技術(shù)。3.描述MQTT協(xié)議為什么適合用于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備（特別是資源受限的設(shè)備）之間的通信。4.當(dāng)需要對大量工業(yè)傳感器數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)控時，Python程序在處理過程中可能面臨哪些挑戰(zhàn)？如何應(yīng)對？五、綜合應(yīng)用題（共20分）假設(shè)在一個智能工廠的裝配線上，安裝了多個傳感器用于監(jiān)控產(chǎn)品的通過時間。這些傳感器將數(shù)據(jù)以JSON格式發(fā)布到MQTT主題`factory/assembly/line1/傳感器`。你需要編寫一個Python腳本，使用`paho-mqtt`庫訂閱該主題。當(dāng)接收到傳感器數(shù)據(jù)時，腳本需要：1.解析JSON數(shù)據(jù)，提取傳感器ID和記錄的時間戳。2.檢查時間戳是否為最近5分鐘內(nèi)的數(shù)據(jù)。3.如果是，將傳感器ID和時間戳追加記錄到一個名為`sensor_data.log`的文本文件中，每條記錄一行，格式為`傳感器ID時間戳`。4.如果不是，則打印一條提示信息"Olddatareceived,ignored"。請寫出該Python腳本的主要框架和關(guān)鍵代碼段（無需完整代碼，但要包含必要的庫導(dǎo)入、MQTT客戶端配置、連接回調(diào)、消息處理回調(diào)函數(shù)等）。試卷答案一、選擇題1.C2.C3.C4.C5.B6.A7.B8.C9.C10.B解析：1.Pandas是Python數(shù)據(jù)分析的核心庫，常與Matplotlib結(jié)合進行數(shù)據(jù)可視化。Flask和Django是Web框架，PyTorch是深度學(xué)習(xí)框架。2.`requests`庫是Python中最常用、最簡單的HTTP庫，用于發(fā)送各種HTTP請求，常用于與WebAPI或IoT平臺進行通信。3.MQTT的優(yōu)勢在于低帶寬占用、發(fā)布/訂閱模式以及適用于低功耗、不穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)的場景，這是其在物聯(lián)網(wǎng)中的核心價值。4.PLC（可編程邏輯控制器）是工業(yè)自動化領(lǐng)域的核心控制器，主要用于實現(xiàn)對生產(chǎn)過程的實時邏輯控制和順序控制。5.智能工廠的核心特征是自動化、數(shù)據(jù)驅(qū)動、智能化、柔性化等，人工操作密集不屬于其特征，反而智能工廠旨在減少不必要的人工操作。6.使用`open()`函數(shù)以讀模式（'r'）打開文件，然后通過`for`循環(huán)逐行讀取并打印，是處理文本文件的常用且高效的方法。`read()`一次性讀取整個文件，不適合逐行處理。`write()`用于寫入。`os.listdir()`用于列出目錄內(nèi)容。`sys.stdin`/`stdout`用于標(biāo)準(zhǔn)輸入輸出。7.MQTT協(xié)議中的QoS（QualityofService）級別（0,1,2）用于保證消息傳遞的可靠性和順序性，是確保消息可靠到達的關(guān)鍵參數(shù)。8.數(shù)據(jù)清洗的目的是去除數(shù)據(jù)采集過程中產(chǎn)生的噪聲、錯誤、缺失值，糾正不一致的數(shù)據(jù)，確保后續(xù)分析和應(yīng)用基于準(zhǔn)確、可靠的數(shù)據(jù)。9.邊緣計算的核心是在靠近數(shù)據(jù)源的邊緣設(shè)備（或邊緣節(jié)點）上進行數(shù)據(jù)處理和決策，而不是將所有任務(wù)都發(fā)送到云端，這需要邊緣節(jié)點具備一定的計算能力。10.Python可以用于開發(fā)工廠能源管理系統(tǒng)，通過采集能耗數(shù)據(jù)、分析用能模式，實現(xiàn)實時監(jiān)控和能耗預(yù)警。機器人精確軌跡規(guī)劃通常需要實時、高精度的運動控制算法，可能由底層控制器完成。復(fù)雜的PLC邏輯編程通常使用專門的PLC編程語言。網(wǎng)絡(luò)安全配置由專業(yè)設(shè)備或軟件完成。二、填空題1.import2.網(wǎng)絡(luò)層3.智能化4.class5.NLTK/SpaCy/正則表達式6.Client7.預(yù)測8.read_csv9.計算10.Modbus解析：1.`import`是Python中用于導(dǎo)入標(biāo)準(zhǔn)庫或第三方庫、以及模塊中函數(shù)和類的標(biāo)準(zhǔn)關(guān)鍵字。2.物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)通常被描述為包含感知層（傳感器、執(zhí)行器）、網(wǎng)絡(luò)層（傳輸數(shù)據(jù)）、平臺層（數(shù)據(jù)處理、存儲、分析）和應(yīng)用層（用戶界面、業(yè)務(wù)邏輯）。3.工業(yè)自動化的發(fā)展歷程大致為：自動化（剛性自動化生產(chǎn)線）、信息化（引入計算機控制系統(tǒng)如SCADA）、智能化（集成AI、大數(shù)據(jù)、IoT實現(xiàn)自適應(yīng)優(yōu)化）。4.在Python中，使用`class`關(guān)鍵字后跟類名來定義一個類。5.處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如文本，Python常用`NLTK`(NaturalLanguageToolkit)、`SpaCy`等自然語言處理庫，或使用`re`模塊（正則表達式）進行文本解析和清洗。6.`paho-mqtt`是Python的MQTT客戶端庫，其`Client`類是用于創(chuàng)建MQTT客戶端實例、連接Broker、訂閱主題、發(fā)布消息等操作的核心。7.智能工廠的“智能”不僅在于自動化執(zhí)行，更在于利用數(shù)據(jù)分析、AI等技術(shù)，實現(xiàn)對生產(chǎn)過程狀態(tài)的預(yù)測、故障預(yù)警、效率優(yōu)化等高級功能。8.`pandas`庫的`read_csv`函數(shù)是專門用于讀取CSV文件并將其轉(zhuǎn)換為DataFrame對象的常用方法，非常適合處理結(jié)構(gòu)化的工業(yè)數(shù)據(jù)文件。9.邊緣設(shè)備通常資源受限（如CPU、內(nèi)存、存儲空間有限），在將Python程序部署到邊緣運行時，必須考慮這些限制，優(yōu)化代碼以降低資源消耗。10.Modbus是一種應(yīng)用廣泛的工業(yè)通信協(xié)議，尤其在PLC和儀表之間用于數(shù)據(jù)交換。它與Profibus、Ethernet/IP等共同構(gòu)成了工業(yè)現(xiàn)場的有線和無線通信基礎(chǔ)。三、判斷題1.×2.×3.×4.×5.×6.×7.√8.×9.×10.×解析：1.Python是解釋型語言，代碼在運行時逐行解釋執(zhí)行，通常比編譯型語言執(zhí)行速度慢。但現(xiàn)代Python解釋器（如CPython）優(yōu)化了性能，且有很多加速手段（如JIT編譯器PyPy、C擴展等）。2.物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)可以根據(jù)架構(gòu)設(shè)計，采用邊緣計算、網(wǎng)關(guān)、云平臺等多種組合方式。并非所有設(shè)備都需要直接連接互聯(lián)網(wǎng)，可以通過本地網(wǎng)關(guān)、Zigbee、LoRa等協(xié)議在局域網(wǎng)內(nèi)通信。3.工業(yè)自動化包括機器的自動運行、物料自動傳輸?shù)任锢磉^程，但也包括通過控制系統(tǒng)（如SCADA、DCS）實現(xiàn)的生產(chǎn)監(jiān)控、參數(shù)調(diào)節(jié)、過程優(yōu)化等信息化和智能化層面。4.Python非常適合快速開發(fā)和數(shù)據(jù)處理，對于工業(yè)數(shù)據(jù)分析任務(wù)，即使是中等規(guī)模的計算，現(xiàn)代的個人電腦或服務(wù)器通常也能勝任。關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)處理邏輯的效率和算法的選擇，而非必須依賴超算中心。邊緣設(shè)備上的數(shù)據(jù)處理則更需關(guān)注資源效率。5.MQTT是一種面向非連接的（或稱為“輕量級發(fā)布/訂閱”）協(xié)議。客戶端在發(fā)布或訂閱消息前不需要先建立持久的連接狀態(tài)（雖然可以連接維持會話）。6.智能工廠的目標(biāo)是利用自動化和智能化技術(shù)提高效率、質(zhì)量、柔性，優(yōu)化資源利用，而不是完全取代人工。人機協(xié)作是未來趨勢，人工在許多環(huán)節(jié)（如復(fù)雜決策、維護、管理）仍不可或缺。7.`logging`模塊是Python內(nèi)置的標(biāo)準(zhǔn)庫，用于提供靈活的日志記錄系統(tǒng)，可以配置不同級別的日志、輸出到不同目標(biāo)（文件、控制臺等），非常適合記錄程序運行狀態(tài)、調(diào)試信息和錯誤日志。8.工業(yè)數(shù)據(jù)的特點是多樣性（結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化）、實時性、海量性、復(fù)雜性、噪聲干擾等。數(shù)據(jù)格式往往是不統(tǒng)一的，需要預(yù)處理。9.PLC程序通常使用梯形圖、功能塊圖、指令表等面向過程或圖形化的編程語言，與Python的面向?qū)ο?、腳本化的編程范式有本質(zhì)區(qū)別。PLC程序更側(cè)重于實時控制邏輯，Python更側(cè)重于數(shù)據(jù)處理和業(yè)務(wù)邏輯。10.邊緣計算的核心思想是在靠近數(shù)據(jù)源的邊緣側(cè)進行計算、存儲和決策，以減少延遲、降低網(wǎng)絡(luò)帶寬壓力、增強數(shù)據(jù)隱私和可靠性。它并非所有數(shù)據(jù)處理都在云端完成，而是云、邊、端協(xié)同工作。四、簡答題1.答：Python實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集通常首先需要確定數(shù)據(jù)來源（如傳感器接口、設(shè)備API、日志文件、數(shù)據(jù)庫等）。然后，根據(jù)數(shù)據(jù)來源選擇合適的方法：*若傳感器通過串口或網(wǎng)絡(luò)（如HTTP,MQTT）發(fā)送數(shù)據(jù)，可以使用`serial`庫讀取串口數(shù)據(jù)，或使用`requests`/`aiohttp`（異步）庫請求HTTPAPI，使用`paho-mqtt`庫訂閱MQTT主題。*若數(shù)據(jù)存儲在文件中（如CSV,JSON,XML），可以使用`os`/`pathlib`檢查文件，使用`open()`讀取文本文件，或使用`pandas.read_csv()`/`read_json()`讀取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。*若需要與數(shù)據(jù)庫交互獲取數(shù)據(jù)，可以使用`sqlite3`（內(nèi)置庫）或`SQLAlchemy`/`Pymysql`/`PostgreSQL`連接和查詢數(shù)據(jù)庫。*數(shù)據(jù)采集后，通常會進行初步處理，如使用`pandas`進行數(shù)據(jù)清洗（處理缺失值、異常值）、格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)整合等。解析思路：本題考查Python數(shù)據(jù)采集的基礎(chǔ)流程和方法。需要結(jié)合常見的工業(yè)數(shù)據(jù)來源，列舉出Python處理不同來源數(shù)據(jù)的主要庫和函數(shù)，并提及數(shù)據(jù)采集后的基本處理步驟?；卮饝?yīng)覆蓋硬件接口（串口）、網(wǎng)絡(luò)通信（HTTP/MQTT）、文件讀取、數(shù)據(jù)庫交互等關(guān)鍵點，并提及常用庫。2.答：工業(yè)自動化是指利用各種自動化技術(shù)（如電子、計算機、通信、控制技術(shù)等）替代或輔助人工完成產(chǎn)品生產(chǎn)制造過程中的各種操作，以提高生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量、降低成本、改善勞動條件。在智能工廠中應(yīng)用的主要工業(yè)自動化技術(shù)包括：*可編程邏輯控制器（PLC）：用于替代繼電器邏輯，實現(xiàn)對生產(chǎn)過程的順序控制、定時控制、計數(shù)控制等。*分布式控制系統(tǒng)（DCS）：用于監(jiān)控和控制大型、復(fù)雜的工業(yè)過程，如化工、電力行業(yè)，提供實時數(shù)據(jù)采集、過程控制和優(yōu)化。*機器人技術(shù)：包括工業(yè)機器人（用于焊接、搬運、裝配、噴涂等）和協(xié)作機器人（能與人安全交互），實現(xiàn)自動化作業(yè)。*傳感器與執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)：廣泛部署各類傳感器（溫度、壓力、位置、流量等）采集生產(chǎn)數(shù)據(jù)，并驅(qū)動執(zhí)行器（閥門、電機、氣缸等）執(zhí)行操作。*運動控制技術(shù)：實現(xiàn)機床、機器人等設(shè)備的精確位置、速度和軌跡控制。解析思路：本題要求定義工業(yè)自動化并列舉應(yīng)用實例。首先給出工業(yè)自動化的定義，強調(diào)其目的（提高效率、質(zhì)量等）和技術(shù)基礎(chǔ)。然后列舉幾個在工業(yè)界廣泛應(yīng)用且具有代表性的自動化技術(shù)，如PLC、DCS、機器人，并簡要說明其功能或應(yīng)用場景，覆蓋控制系統(tǒng)、機械執(zhí)行、傳感網(wǎng)絡(luò)等方面。3.答：MQTT協(xié)議適合用于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備通信，主要原因在于其設(shè)計特點非常適合資源受限的設(shè)備（傳感器、執(zhí)行器）和需要低帶寬、高可擴展性的應(yīng)用場景：*輕量級協(xié)議：MQTT協(xié)議本身設(shè)計簡單，頭部開銷?。ㄍǔＰ∮?字節(jié)），消息載荷可以很小，適合帶寬受限的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。*發(fā)布/訂閱模式：這種模式解耦了消息的發(fā)布者和訂閱者。設(shè)備只需知道它要發(fā)布到哪里（Topic），以及它想訂閱哪些主題，不需要知道有哪些其他設(shè)備或誰在監(jiān)聽。這簡化了設(shè)備管理，易于擴展系統(tǒng)。*QoS保障：MQTT提供三種QoS級別（0-最多一次、1-至少一次、2-僅一次），允許發(fā)布者根據(jù)應(yīng)用需求選擇消息傳遞的可靠性，適應(yīng)不同場景。*支持遺囑（LastWillandTestament,LWT）：當(dāng)客戶端異常斷開連接時，Broker可以自動將預(yù)設(shè)的消息發(fā)布到指定主題，用于設(shè)備狀態(tài)上報或告警。*低功耗：對于支持低功耗廣域網(wǎng)（LPWAN）的設(shè)備，MQTT協(xié)議可以配合其實現(xiàn)較長的電池壽命。解析思路：本題考查MQTT協(xié)議的優(yōu)勢。需要從協(xié)議設(shè)計的關(guān)鍵特性入手，逐一解釋這些特性如何滿足物聯(lián)網(wǎng)（特別是資源受限設(shè)備）的需求。重點闡述輕量級、發(fā)布/訂閱模式、QoS、LWT等特性帶來的好處，如低帶寬、易擴展、可靠性、設(shè)備管理等。4.答：處理大量實時工業(yè)傳感器數(shù)據(jù)時，Python腳本可能面臨的主要挑戰(zhàn)及應(yīng)對方法：*挑戰(zhàn)1：高并發(fā)/大數(shù)據(jù)量。大量傳感器同時或頻繁發(fā)送數(shù)據(jù)，可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)堆積或處理不過來。*應(yīng)對：使用異步編程庫（如`asyncio`）或異步網(wǎng)絡(luò)庫（如`aiohttp`,`aio_paho-mqtt`）處理I/O密集型任務(wù)；采用消息隊列（如RabbitMQ,Kafka）緩沖數(shù)據(jù)，實現(xiàn)解耦和削峰填谷；優(yōu)化數(shù)據(jù)處理算法，減少計算復(fù)雜度。*挑戰(zhàn)2：實時性要求高。工業(yè)控制或監(jiān)控對數(shù)據(jù)處理的延遲敏感，需要快速響應(yīng)。*應(yīng)對：在邊緣設(shè)備上運行輕量級Python解釋器（如PyPy）；優(yōu)化代碼邏輯，避免不必要的計算；利用多線程或多進程（需注意GIL問題）處理并發(fā)任務(wù)；考慮使用專門的數(shù)據(jù)處理框架或流處理引擎。*挑戰(zhàn)3：數(shù)據(jù)噪聲和異常處理。傳感器信號可能不穩(wěn)定，存在噪聲或異常值，影響分析結(jié)果。*應(yīng)對：在數(shù)據(jù)采集或預(yù)處理階段加入數(shù)據(jù)清洗邏輯，如濾波算法（移動平均、中值濾波）、異常值檢測與剔除算法。*挑戰(zhàn)4：系統(tǒng)資源限制（尤其在邊緣）。邊緣設(shè)備計算能力、內(nèi)存、存儲有限。*應(yīng)對：優(yōu)化Python代碼，減少內(nèi)存占用和CPU消耗；使用更高效的庫或算法；考慮部署更輕量級的語言或系統(tǒng)。*挑戰(zhàn)5：數(shù)據(jù)一致性和可靠性。保證接收和處理的數(shù)據(jù)是準(zhǔn)確、完整的。*應(yīng)對：利用MQTT的QoS機制保證消息傳遞可靠性；設(shè)計錯誤處理和重試機制；對關(guān)鍵數(shù)據(jù)進行校驗。解析思路：本題要求分析實時數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)并提出解決方案。首先識別處理大量實時數(shù)據(jù)時常見的痛點（并發(fā)、延遲、噪聲、資源、可靠性）。然后針對每個痛點，提出具體的、與Python相關(guān)的技術(shù)或策略作為應(yīng)對方法，體現(xiàn)對技術(shù)和實際問題的理解。五、綜合應(yīng)用題答：```pythonimportpaho.mqtt.clientasmqttimportjsonimporttimeimportos#MQTT客戶端配置MQTT_BROKER="your_mqtt_broker_address"MQTT_PORT=1883#或你的端口MQTT_TOPIC="factory/assembly/line1/傳感器"#文件寫入配置LOG_FILE="sensor_data.log"#處理接收到的消息defon_message(client,userdata,msg):try:#解析JSON數(shù)據(jù)data=json.loads(msg.payload.decode("utf-8"))sensor_id=data.get("sensor_id")timestamp=data.get("timestamp")#檢查時間戳是否為最近5分鐘內(nèi)now=time.time()ifnow-timestamp<=5*60:#5分鐘*60秒#將傳感器ID和時間戳追加記錄到文件withopen(LOG_FILE,"a")asf:f.write(f"{sensor_id}{timestamp}\n")else:print("Olddatareceived,ignored")#不是最近5分鐘的數(shù)據(jù)exceptjson.JSONDecodeError:print("FailedtodecodeJSONmessage")exceptExceptionase:print(f"Errorprocessingmessage:{e}")#MQTT連接回調(diào)defon_connect(client,userdata,flags,rc):ifrc==0:print("ConnectedtoMQTTBroker!")#訂閱主題client.subscribe(MQTT_TOPIC)else:print(f"Failedtoconnect,returncode{rc}\n")#創(chuàng)建MQTT客戶端實例client=mqtt.Client()#綁定回調(diào)函數(shù)client.on_connect=on_connectclient.on_message=on_message#連接MQTTBrokerclient.connect(MQTT_BROKER,MQTT_PORT,60)#60是連接超時時間#阻塞等待，處理消息#注意：在實際應(yīng)用中，可能需要使用loop_start()或loop_forever()等非阻塞方式#并