python mqtt 客户端的实现代码实例

yipeiwu_com5年前Python基础

这篇文章主要介绍了python mqtt 客户端代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

安装paho-mqtt

pip install paho-mqtt -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

python消息收发实现

import paho.mqtt.client as mqtt
from multiprocessing import Process
import camera_person_num

MQTTHOST = "172.19.4.4"
MQTTPORT = 1883
mqttClient = mqtt.Client()
# 连接MQTT服务器
def on_mqtt_connect():
  mqttClient.connect(MQTTHOST, MQTTPORT, 60)
  mqttClient.loop_start()
# 消息处理函数
def on_message_come(lient, userdata, msg):
  print(msg.topic + ":" + str(msg.payload.decode("utf-8")))
  # 消息处理开启多进程
  p = Process(target=talk, args=("/camera/person/num/result", msg.payload.decode("utf-8")))
  p.start()
# subscribe 消息订阅
def on_subscribe():
  mqttClient.subscribe("test", 1) # 主题为"test"
  mqttClient.on_message = on_message_come # 消息到来处理函数
# publish 消息发布
def on_publish(topic, msg, qos):
  mqttClient.publish(topic, msg, qos);
# 多进程中发布消息需要重新初始化mqttClient
def talk(topic, msg):
  cameraPsersonNum = camera_person_num.CameraPsersonNum(msg)
  t_max, t_mean = cameraPsersonNum.personNum()
  mqttClient = mqtt.Client()
  mqttClient.connect(MQTTHOST, MQTTPORT, 60)
  mqttClient.loop_start()
  mqttClient.publish(topic, '{"max":' + str(t_max) + ',"mean:"' + str(t_mean) + '}', 1)
def main():
  on_mqtt_connect()
  on_subscribe()
  while True:
    pass
if __name__ == '__main__':
  main()

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

使用TensorFlow实现二分类的方法示例

使用TensorFlow实现二分类的方法示例

使用TensorFlow构建一个神经网络来实现二分类,主要包括输入数据格式、隐藏层数的定义、损失函数的选择、优化函数的选择、输出层。下面通过numpy来随机生成一组数据,通过定义一种正负...

基于Python_脚本CGI、特点、应用、开发环境(详解)

基于Python_脚本CGI、特点、应用、开发环境(详解)

CGI CGI 目前由NCSA维护,NCSA定义CGI如下: CGI(Common Gateway Interface),通用网关接口,它是一段程序,运行在服务器上如:HTTP服务器,提...

Python分治法定义与应用实例详解

本文实例讲述了Python分治法定义与应用。分享给大家供大家参考,具体如下: 分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征: 1) 该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决 2) 该问题...

Python后台管理员管理前台会员信息的讲解

问题:  1. 后台管理员只有一个用户: admin, 密码: admin  2. 当管理员登陆成功后, 可以管理前台会员信息.  3. 会员信息管理包含:...

python接口调用已训练好的caffe模型测试分类方法

python接口调用已训练好的caffe模型测试分类方法

训练好了model后,可以通过python调用caffe的模型,然后进行模型测试的输出。 本次测试主要依靠的模型是在caffe模型里面自带训练好的结构参数:~/caffe/models/...