串口数据读取存储测试源码.zip

在本文中，我们将深入探讨如何使用Python进行串口数据读取和存储，特别是在与STM89C51等微控制器开发板配合使用时。通过这个名为"串口数据读取存储测试源码.zip"的压缩包，我们可以获取到一套完整的Python代码示例，用于接收从开发板上的传感器通过串口发送的数据，并将其存储为多种格式。 Python中的串口通信通常依赖于第三方库`pyserial`。这个库提供了与串行端口交互的接口，允许我们设置波特率、校验位、数据位和停止位等参数。要安装`pyserial`，可以使用以下命令： ```bash pip install pyserial ``` 在Python代码中，我们需要导入`serial`模块来建立串口连接： ```python import serial ``` 接着，我们创建一个`Serial`对象，指定串口号（如`/dev/ttyUSB0`在Linux中，`COM1`或`COM3`在Windows中）和波特率： ```python ser = serial.Serial('/dev/ttyUSB0', 9600) ``` 然后，我们可以使用`readline()`或`read_all()`方法从串口读取数据。例如，每秒读取一次数据： ```python while True: data = ser.readline().decode().strip() # 解码为字符串并去除末尾换行符 print(data) # 输出数据 time.sleep(1) # 暂停1秒 ``` 在描述中提到了传感器采集数据，这通常会以特定的格式发送，比如ASCII或者二进制。因此，我们需要根据实际数据格式进行解析。例如，如果数据是以逗号分隔值（CSV）形式发送的，可以使用`csv`模块解析： ```python import csv data_csv = data.split(',') # 对数据进行处理 ``` 至于存储数据，Python提供了多种方式。最简单的是将数据写入文本文件： ```python with open('data.txt', 'a') as f: f.write(data + '\n') ``` 如果需要更复杂的数据结构，如JSON或CSV，可以使用`json`和`pandas`库： ```python import json import pandas as pd data_dict = {'timestamp': time.time(), 'value': float(data)} with open('data.json', 'a') as f: json.dump(data_dict, f, ensure_ascii=False) f.write('\n') df = pd.DataFrame([data_dict]) df.to_csv('data.csv', index=False, mode='a') ``` 此外，还可以使用数据库如SQLite存储数据，但这需要额外的数据库操作知识。 这个压缩包提供的代码示例展示了如何利用Python进行串口通信，接收传感器数据并以多种格式存储。对于进行嵌入式系统开发或者数据分析的工程师来说，这些都是非常实用的技能。通过学习和实践这些代码，你可以更好地理解和掌握Python在硬件接口交互和数据处理方面的应用。