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5.8 KiB
Python
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import influxdb_api
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import globals
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from datetime import datetime, timedelta, timezone
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import schedule
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import os
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import logging
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from logging.handlers import TimedRotatingFileHandler
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import time
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from influxdb_client import InfluxDBClient, BucketsApi, WriteApi, OrganizationsApi, Point, QueryApi
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import influxdb_info
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import project_info
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def setup_logger():
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# 创建日志目录
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log_dir = "logs"
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os.makedirs(log_dir, exist_ok=True)
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# 配置基础日志格式
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log_format = "%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"
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formatter = logging.Formatter(log_format)
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# 创建主 Logger
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logger = logging.getLogger()
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logger.setLevel(logging.INFO) # 全局日志级别
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# --- 1. 按日期分割的日志文件 Handler ---
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log_file = os.path.join(log_dir, "scada.log")
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file_handler = TimedRotatingFileHandler(
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filename=log_file,
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when="midnight", # 每天午夜轮转
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interval=1,
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backupCount=7,
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encoding="utf-8"
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)
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file_handler.suffix = "scada-%Y-%m-%d.log" # 文件名格式
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file_handler.setFormatter(formatter)
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file_handler.setLevel(logging.INFO) # 文件记录 INFO 及以上级别
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# --- 2. 控制台实时输出 Handler ---
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console_handler = logging.StreamHandler() # 默认输出到 sys.stderr (控制台)
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console_handler.setFormatter(formatter)
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console_handler.setLevel(logging.INFO) # 控制台仅显示 INFO 及以上级别
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# 将 Handler 添加到 Logger
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logger.addHandler(file_handler)
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# logger.addHandler(console_handler)
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return logger
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logger = setup_logger()
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# 2025/02/01
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def get_next_time() -> str:
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"""
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获取下一个1分钟时间点，返回格式为字符串'YYYY-MM-DDTHH:MM:00+08:00'
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:return: 返回字符串格式的时间，表示下一个1分钟的时间点
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"""
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# 获取当前时间，并设定为北京时间
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now = datetime.now() # now 类型为 datetime，表示当前本地时间
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# 获取当前的分钟，并且将秒和微秒置为零
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current_time = now.replace(second=0, microsecond=0) # current_time 类型为 datetime，时间的秒和微秒部分被清除
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return current_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S+08:00')
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# 2025/02/06
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def get_next_period_time() -> str:
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"""
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获取下一个6小时时间点，返回格式为字符串'YYYY-MM-DDTHH:00:00+08:00'
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:return: 返回字符串格式的时间，表示下一个6小时执行时间点
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||
"""
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# 获取当前时间，并设定为北京时间
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now = datetime.now() # now 类型为 datetime，表示当前本地时间
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# 获取当前的小时数并计算下一个6小时时间点
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next_period_hour = (now.hour // 6 + 1) * 6 - 6 # next_period_hour 类型为 int，表示下一个6小时时间点的小时部分
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# 如果计算的小时大于23，表示进入第二天，调整为00:00
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if next_period_hour >= 24:
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next_period_hour = 0
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now = now + timedelta(days=1) # 如果超过24小时，日期增加1天
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# 将秒和微秒部分清除，构建出下一个6小时点的datetime对象
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next_period_time = now.replace(hour=next_period_hour, minute=0, second=0, microsecond=0)
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return next_period_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S+08:00') # 格式化为指定的字符串格式并返回
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# 2025/02/06
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def store_non_realtime_SCADA_data_job() -> None:
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"""
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定义的任务2，每6小时执行一次，在0点、6点、12点、18点执行，执行时，更新get_history_data_end_time并调用store_non_realtime_SCADA_data_to_influxdb函数
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:return: None
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"""
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# 获取当前时间
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current_time = datetime.now()
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# 只在0点、6点、12点、18点执行任务
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# if current_time.hour % 6 == 0 and current_time.minute == 0:
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if current_time.minute % 10 == 0:
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logger.info(f"{current_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')} -- Start store non realtime SCADA data task.")
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# 获取下一个6小时的时间点，并更新get_history_data_end_time
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get_history_data_end_time: str = get_next_time() # get_history_data_end_time 类型为 str，格式为'2025-02-06T12:00:00+08:00'
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# print(get_next_time)
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# 调用函数执行任务
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influxdb_api.store_non_realtime_SCADA_data_to_influxdb(get_history_data_end_time)
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logger.info('{} -- Successfully store non realtime SCADA data.'.format(datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')))
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else:
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logger.info(f"{current_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')} -- Skipping store non realtime SCADA data task.")
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# 2025/02/06
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def store_non_realtime_SCADA_data_task() -> None:
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"""
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定时执行6小时的任务，使用schedule库每分钟执行一次store_non_realtime_SCADA_data_job函数。
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该任务会一直运行，定期调用store_non_realtime_SCADA_data_job获取SCADA数据。
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:return:
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"""
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# 等待到整分对齐
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now = datetime.now()
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wait_seconds = 60 - now.second
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time.sleep(wait_seconds)
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try:
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# 每分钟检查一次，执行store_non_realtime_SCADA_data_job
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schedule.every(1).minute.at(":00").do(store_non_realtime_SCADA_data_job)
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# 持续执行任务，检查是否有待执行的任务
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while True:
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schedule.run_pending() # 执行所有待处理的定时任务
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time.sleep(1) # 暂停1秒，避免过于频繁的任务检查
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pass
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except Exception as e:
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logger.error(f"Error occurred in store_non_realtime_SCADA_data_task: {e}")
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if __name__ == "__main__":
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url = influxdb_info.url
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token = influxdb_info.token
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org_name = influxdb_info.org
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client = InfluxDBClient(url=url, token=token)
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# step2: 先查询pg数据库中scada_info的信息，然后存储SCADA数据到SCADA_data这个bucket里
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influxdb_api.query_pg_scada_info_non_realtime(project_info.name)
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# 自动执行
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store_non_realtime_SCADA_data_task()
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