Python使用线程池连接多个S7-1200实现读写

如果你需要同时连接多个S7-1200并实现读写，可以使用线程池来实现。线程池是一组预先创建的线程，可以用于执行多个并发任务。以下是一个示例代码，可以使用线程池连接多个S7-1200并从它们读取数据：

import snap7
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor


# 定义连接S7-1200的函数
def connect_plc(ip, port):
    plc = snap7.client.Client()
    plc.connect(ip, port)
    return plc


# 定义读取S7-1200数据的函数
def read_data(plc):
    data = plc.read_area(snap7.types.Areas.DB, 1, 0, 10)
    return data


# 定义S7-1200的IP地址和端口号
plc_ips = ['192.168.0.10', '192.168.0.20']
plc_ports = [102, 102]

# 创建线程池，并连接到S7-1200
with ThreadPoolExecutor(max_workers=len(plc_ips)) as executor:
    plcs = list(executor.map(connect_plc, plc_ips, plc_ports))

# 读取S7-1200的数据
with ThreadPoolExecutor(max_workers=len(plcs)) as executor:
    data_list = list(executor.map(read_data, plcs))

# 输出读取的数据
for i, data in enumerate(data_list):
    print('Data from PLC', i+1, ':', data)

# 关闭连接
for plc in plcs:
    plc.disconnect()

在这个示例中，我们首先定义了两个S7-1200的IP地址和端口号，并将它们存储在plc_ips和plc_ports变量中。然后，我们使用线程池连接到这些S7-1200，并将连接的结果存储在plcs列表中。接下来，我们使用线程池从每个S7-1200的DB1区域读取了10个字节的数据，并将其存储在data_list列表中。最后，我们输出读取的数据并关闭连接。

值得注意的是，我们使用max_workers参数来设置线程池的最大工作线程数。在这个示例中，我们设置它为连接的S7-1200数量。这样可以确保我们的程序不会创建过多的线程，从而导致系统资源不足。