深入物联网世界：Python处理传感器数据与边缘计算的终极指南

目录
1. 物联网与边缘计算简介

1.1 物联网基础
1.2 边缘计算的概念与重要性

2. Python在物联网中的作用

2.1 Python在物联网应用中的优势

代码块展示
逻辑分析

2.2 Python与传感器数据交互

2.2.1 GPIO操作
2.2.2 I2C、SPI、UART等协议使用

2.3 Python在设备端编程的角色

代码块展示
逻辑分析

3. 传感器数据采集与预处理

3.1 传感器数据采集原理
3.2 Python与传感器接口

3.2.1 GPIO操作
3.2.2 I2C、SPI、UART等协议使用

3.3 数据预处理技巧

3.3.1 数据清洗
3.3.2 数据规范化
3.3.3 数据转换和格式化

4. 数据存储与管理

4.1 数据持久化方法

4.1.1 本地存储解决方案
4.1.2 云存储服务

4.2 数据库的选择与使用

4.2.1 关系型数据库 vs. 非关系型数据库
4.2.2 数据库操作与数据模型设计

4.3 数据存储与管理的优化策略
4.4 数据安全性与合规性

5. 边缘计算中的Python应用

5.1 边缘计算架构概述
5.2 Python在边缘节点的角色

5.2.1 数据处理与分析
5.2.2 边缘决策逻辑编写

5.3 边缘计算与云平台协同

5.3.1 与云平台的数据同步
5.3.2 云端控制命令的接收与执行

6. 实战项目：构建一个简单的物联网边缘应用

6.1 项目需求分析
6.2 系统设计与搭建

6.2.1 硬件选择与组装
6.2.2 软件架构设计

6.3 实现过程详细步骤

6.3.1 传感器数据采集实现
6.3.2 数据预处理与分析
6.3.3 边缘计算逻辑与决策

6.4 测试与优化

6.4.1 单元测试与系统测试
6.4.2 性能调优与问题解决

1. 物联网与边缘计算简介
1.1 物联网基础
物联网（Internet of Things, IoT）是指通过网络连接各种物理设备，并赋予它们“智能”的概念。这些设备可以收集和交换数据，通过互联网与其他设备进行通信和协同工作。物联网技术的发展为自动化和智能控制提供了广泛的应用场景，从家庭自动化到工业制造，再到环境监测，物联网正在改变我们的工作和生活方式。
1.2 边缘计算的概念与重要性
边缘计算是将计算任务从中心云转移到网络边缘的设备上，以靠近数据源头的一种新型计算架构。这种方法的优势在于能够减少延迟、降低带宽成本，并提高数据处理的实时性。在物联网环境中，边缘计算可以实现更快的响应时间，提升用户体验，同时也增强了数据的安全性和隐私性。随着物联网设备数量的激增，边缘计算在数据处理效率和网络安全方面的重要性日益凸显。
2. Python在物联网中的作用
2.1 Python在物联网应用中的优势
Python作为一门高级编程语言，在物联网（IoT）应用中的独特优势主要体现在以下几个方面：

易读性和简洁性：Python的语法简洁明了，使得开发者能够快速编写清晰易读的代码。
广泛的标准库支持：Python拥有强大的标准库，涵盖了网络编程、数据库操作、数据处理等各个方面，为物联网应用的快速开发提供了便利。
良好的跨平台支持：Python代码可以在多种操作系统上运行，包括Linux、Windows和macOS，这对于多种硬件平台的物联网应用来说非常实用。
庞大的开发社区：由于Python的普及，它拥有庞大的开发者社区和丰富的第三方库，这为解决物联网中的各种问题提供了丰富的资源和帮助。

代码块展示
下面是一个简单的Python示例，展示了如何使用socket库建立一个简单的TCP客户端，这个例子说明了Python在物联网通信方面的能力。
import socketdef create_tcp_client(host, port): with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s: s.connect((host, port)) s.sendall(b'Hello, server')create_tcp_client('127.0.0.1', 65432)登录后复制
这段代码创建了一个TCP客户端，连接到指定的主机和端口上，并发送了一个简单的消息。这种基本的网络通信能力是物联网设备间交换信息的基础。
逻辑分析
上述代码块首先导入了Python的socket模块，然后定义了一个函数create_tcp_client用于创建一个TCP客户端。在这个函数内，我们首先创建了一个socket对象，并指定使用IPv4地址族和TCP流套接字。使用connect方法连接到服务器的IP地址和端口上，最后通过s.sendall方法发送数据。这个过程涉及到了物联网应用中常见的客户端/服务器架构。
2.2 Python与传感器数据交互
在物联网应用中，Python能够直接与各种传感器进行数据交互，这得益于Python对硬件接口的广泛支持。
2.2.1 GPIO操作
通用输入输出（GPIO）是与各种硬件设备通信的基础方式，Python可以通过一些特定的库来实现对GPIO的操作。
import RPi.GPIO as GPIOimport time# 设置GPIO模式为BCMGPIO.setmode(GPIO.BCM)# 设置GPIO的工作方式（IN / OUT）pin = 18GPIO.setup(pin, GPIO.OUT)# 输出高电平到GPIO引脚GPIO.output(pin, True)time.sleep(2) # 暂停2秒GPIO.output(pin, False)登录后复制
在这段代码中，使用了RPi.GPIO库来控制树莓派上的GPIO引脚。首先设置引脚为输出模式，并输出高电平信号，然后延迟两秒，最后将信号变为低电平。
2.2.2 I2C、SPI、UART等协议使用
Python也支持多种通信协议，比如I2C、SPI和UART，这对于与不同类型的传感器进行通信至关重要。
import smbusimport timebus = smbus.SMBus(1) # 创建SMBus对象bus.write_byte_data(0x20, 0x01) # 向从地址为0x20的设备写入数据time.sleep(1)data = bus.read_byte(0x20) # 从同一设备读取数据print(data)登录后复制
这里展示的是如何使用smbus库在I2C总线上进行数据读写。首先创建了一个SMBus对象，然后向从设备发送数据并读取响应。
2.3 Python在设备端编程的角色
Python不仅仅可以作为与硬件交互的工具，它在设备端编程中也扮演着重要角色，特别是在数据处理和网络通信方面。
代码块展示
下面是一个使用Python进行设备端编程的例子，展示了如何获取环境数据并将其发送到远程服务器。
import requestsimport randomimport jsondef collect_data(): temperature = random.uniform(20.0, 30.0) humidity = random.uniform(40.0, 60.0) return {'temperature': temperature, 'humidity': humidity}def send_data_to_server(data): url = 'http://yourserver.com/iotdata' response = requests.post(url, data=json.dumps(data)) print(response.text)temperature_data = collect_data()send_data_to_server(temperature_data)登录后复制
这个简单的脚本首先模拟获取环境的温度和湿度数据，然后将这些数据通过HTTP POST请求发送到一个服务器。这个过程是在物联网设备上常见的数据处理和网络通信任务。
逻辑分析
首先，我们定义了collect_data函数，它生成了随机的温度和湿度数据。然后，我们定义了send_data_to_server函数，它接收这些数据并通过HTTP POST请求发送到指定的服务器。这里使用了requests库来处理HTTP请求，它提供了简单、直接的方法来发送网络请求。在实际应用中，服务器地址和数据格式需要根据实际的物联网架构进行定制。
3. 传感器数据采集与预处理
3.1 传感器数据采集原理
传感器数据采集是物联网应用中至关重要的一步。传感器设备能够在物理世界中检测各种环境变化并将其转换为电信号。这些电信号经过模数转换器(ADC)处理，被转换成数字信号供微控制器或其他数据处理设备使用。在边缘计算场景中，传感器数据的实时采集对于确保快速响应和降低传输延迟至关重要。
在此过程中，我们需要注意以下几点：

传感器的精确校准，以确保数据的准确性。
适当的采样频率，以避免混叠现象并准确反映信号的变化。
数据传输的安全性，特别是在无线传输中确保加密措施得到充分实施。

# 示例：使用Python读取模拟传感器数据import RPi.GPIO as GPIOimport time# 设置GPIO模式并创建一个通道用于ADCGPIO.setmode(GPIO.BCM)channel = 17# 初始化ADC设备adc = ADS1x15(0x48, gain=1)try: while True: # 读取通道的电压值 value = adc.read(channel, gain=1) print("Voltage: {} V".format(value)) time.sleep(0.5)except KeyboardInterrupt: GPIO.cleanup()登录后复制
在上述代码块中，我们使用了RPi.GPIO库来控制树莓派上的GPIO引脚，并通过ADS1x15库读取连接到树莓派上的模拟数字转换器(ADC)的电压值。每一行代码都有注释来解释其执行逻辑。
3.2 Python与传感器接口
3.2.1 GPIO操作
在物联网项目中，树莓派经常用于与传感器进行交互。通过GPIO引脚，可以控制传感器的电源、读取数据信号等。树莓派拥有GPIO库，允许开发者直接与GPIO引脚进行交互，实现设备的控制和数据读取。
下面的示例展示了如何使用Python脚本控制一个LED灯的亮和灭，该LED灯连接在GPIO引脚18上：
# 示例：使用Python控制GPIO引脚上的LED灯import RPi.GPIO as GPIOimport time# 设置GPIO模式为BCMGPIO.setmode(GPIO.BCM)# 设置GPIO引脚为输出模式GPIO.setup(18, GPIO.OUT)try: while True: # 打开LED灯 GPIO.output(18, GPIO.HIGH) time.sleep(1) # 关闭LED灯 GPIO.output(18, GPIO.LOW) time.sleep(1)except KeyboardInterrupt: GPIO.cleanup()登录后复制
3.2.2 I2C、SPI、UART等协议使用
传感器的通信方式多种多样，例如I2C、SPI、UART等。Python社区已经开发了多种库来支持这些通信协议，例如Adafruit_GPIO.I2C、spidev和pyserial等。以下代码展示了如何使用I2C通信协议来读取一个连接在树莓派上的加速度传感器的值。
import smbusimport timebus = smbus.SMBus(1)def read_accelerometer(): # I2C地址 address = 0x68 # 寄存器地址 acc_xout_h = 0x3B # 读取加速度计的X轴高8位和低8位 xout_h = bus.read_byte_data(address, acc_xout_h) xout_l = bus.read_byte_data(address, acc_xout_h+1) # 合并高8位和低8位 acceleration = (xout_h << 8) | xout_l acceleration = acceleration >> 2 # 转换成10位值 return accelerationtry: while True: acceleration = read_accelerometer() print("Acceleration in X axis: {}".format(acceleration)) time.sleep(1)except KeyboardInterrupt: pass登录后复制
在这段代码中，我们使用smbus库与I2C设备进行通信，并读取加速度计的值。每一行代码都有详细的注释来解释其作用。
3.3 数据预处理技巧
3.3.1 数据清洗
数据清洗是预处理的第一步，其目的是清除数据中的噪声和错误，确保数据质量。在物联网中，由于传感器误差、环境变化、电气干扰等原因，数据清洗显得尤为重要。常用的数据清洗方法包括去除异常值、填补缺失数据、平滑噪声数据等。
例如，在Python中，可以通过以下方式处理异常值：
import numpy as np# 假设我们有一组从传感器获取的温度数据data = [32, 34, 31, 33, 35, 100, 30] # 其中100是异常值# 使用Z-score方法去除异常值from scipy import statsimport numpy as npz_scores = np.abs(stats.zscore(data))data = data[(z_scores < 3)] # 移除3个标准差之外的数据print(data) # 输出清洗后的数据登录后复制
3.3.2 数据规范化
数据规范化是将不同范围的数据转换到统一的范围中，通常用于加速计算和提高算法的收敛性。常用的规范化方法包括最小-最大规范化、Z-score规范化等。以下示例展示了如何使用Python进行最小-最大规范化：
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# 使用最小-最大规范化，数据范围转换到[0, 1]data_normalized = (data - np.min(data)) / (np.max(data) - np.min(data))print(data_normalized)登录后复制
3.3.3 数据转换和格式化
数据转换和格式化通常用于将数据转换成适合分析和存储的格式。比如，我们可能需要将时间戳转换为更易读的日期和时间格式，或者根据需要进行数据类型转换。以下示例展示了如何在Python中将时间戳转换为人类可读的日期格式：
from datetime import datetime# 示例时间戳timestamp = 1617053581# 将时间戳转换为人类可读的日期格式date_format = datetime.fromtimestamp(timestamp)print(date_format.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))登录后复制
这一系列步骤不仅确保了数据的质量，也为后续的数据存储和分析工作打下了坚实的基础。在物联网应用中，对数据进行适当的预处理是不可或缺的步骤，对于边缘计算尤其重要，因为它减少了需要发送到云端的数据量，减轻了网络负担并提高了响应速度。
4. 数据存储与管理
4.1 数据持久化方法
4.1.1 本地存储解决方案
在物联网边缘计算场景中，数据存储是确保数据可用性和安全性的核心环节。在本地存储解决方案中，通常采用嵌入式数据库或文件系统，它们能够在设备级别快速访问和处理数据，而无需依赖外部网络。例如，SQLite是一个广泛使用的嵌入式数据库管理系统，它不依赖于服务器，且具有良好的跨平台性。
SQLite 示例代码
import sqlite3# 连接到SQLite数据库# 数据库文件是test.db，如果文件不存在，会自动生成conn = sqlite3.connect('test.db')cursor = conn.cursor()# 创建一个表格cursor.execute('CREATE TABLE user (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, name TEXT, age INTEGER)')# 插入数据def insert_user(name, age): cursor.execute('INSERT INTO user (name, age) VALUES (?, ?)', (name, age)) conn.commit()insert_user('Alice', 21)insert_user('Bob', 22)# 查询数据cursor.execute('SELECT * FROM user')rows = cursor.fetchall()for row in rows: print(row)# 关闭Cursor和Connectioncursor.close()conn.close()登录后复制
4.1.2 云存储服务
然而，本地存储有其局限性，例如容量有限，数据共享和备份困难。云存储服务提供了一种灵活、可扩展的数据存储解决方案。通过云存储服务，数据可以被存储在云端，并利用云服务提供商的高可用性、安全性及弹性特点。
云存储服务（以 AWS S3 为例）
import boto3# 创建 S3 客户端s3 = boto3.client('s3')# 上传文件到指定 S3 桶s3.upload_file('local_file.txt', 'my-bucket', 'remote_file.txt')# 下载文件从 S3 桶s3.download_file('my-bucket', 'remote_file.txt', 'local_file_copy.txt')登录后复制
4.2 数据库的选择与使用
4.2.1 关系型数据库 vs. 非关系型数据库
物联网边缘应用需要处理各种类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。选择合适的数据库是决定数据访问性能和数据管理策略的关键。
关系型数据库（如MySQL, PostgreSQL）适用于结构化数据，对数据的一致性和完整性要求高。而非关系型数据库（如MongoDB, Cassandra）则在处理大量分布式数据和快速查询时更为有效。
4.2.2 数据库操作与数据模型设计
数据库的设计需要基于数据的特点和应用需求。设计良好的数据库模式不仅能够提高查询效率，还能减少数据冗余，优化存储空间。
数据模型设计实例
假设我们需要设计一个用于存储设备状态信息的数据库。我们会创建一个表来保存设备ID、时间戳、温度、湿度等数据字段。
CREATE TABLE device_status ( device_id INT PRIMARY KEY, timestamp TIMESTAMP, temperature FLOAT, humidity FLOAT);登录后复制
4.3 数据存储与管理的优化策略
为了提升物联网边缘应用的性能和效率，可以采取一系列的优化措施。比如，使用缓存策略来减少数据的重复读取，或者通过数据分区和索引提高查询性能。
缓存策略示例
from functools import lru_cache@lru_cache(maxsize=128)def get_device_status(device_id): # 假设这里会进行数据库查询 pass登录后复制
通过应用缓存、数据库索引和分区技术，能够显著提升数据处理的速度和系统的稳定性，从而为复杂的物联网边缘应用提供一个更加健壮的数据管理架构。
4.4 数据安全性与合规性
在处理敏感数据时，数据安全和合规性至关重要。物联网边缘设备和应用必须遵守相关的数据保护法规，例如GDPR或其他地方法规。
数据安全措施

加密存储和传输中的数据
严格控制对敏感数据的访问权限
定期进行安全审计和风险评估

确保数据安全不仅是合规的要求，也是维护用户信任和企业声誉的必要措施。
综上所述，数据存储与管理是物联网边缘计算的重要组成部分。在设计和实施过程中，开发者需要根据应用的实际需求选择合适的存储方案，合理设计数据模型，并采取有效的优化策略以确保数据的安全性和合规性。通过这些措施，能够确保数据在整个生命周期中都是高效、安全且易于管理的。
5. 边缘计算中的Python应用
5.1 边缘计算架构概述
边缘计算是一种分布式计算架构，它将数据处理、存储和应用分散在靠近数据源头的网络边缘。这种架构的目的是减少数据传输到云中心的需要，从而降低延迟、节省带宽，并提高数据处理效率。边缘计算架构通常包括边缘节点、网关、云数据中心和网络连接等多个组成部分。
边缘节点是连接终端设备（如传感器、摄像头等）和网络的设备，它们负责初步的数据处理和分析。网关则是边缘节点和云中心之间的桥梁，它负责数据的转发、汇聚和路由。云数据中心在边缘计算架构中依然扮演着重要角色，它提供存储、大数据分析和人工智能等高级处理能力。
在边缘计算中，Python被广泛使用，其优势在于简洁的语法、丰富的库支持和跨平台特性。Python适用于编写边缘节点的数据处理逻辑，以及与网关和云中心进行通信的应用程序。
5.2 Python在边缘节点的角色
5.2.1 数据处理与分析
在边缘节点上，Python可以用来收集、处理和分析数据，以此来减少需要发送到云端的数据量。利用Python强大的数据处理库，如Pandas和NumPy，开发人员可以轻松地进行数据清洗、转换和分析。
import pandas as pd# 示例：使用Pandas进行数据清洗data = pd.read_csv('sensor_data.csv')cleaned_data = data.dropna() # 删除缺失值cleaned_data = cleaned_data[cleaned_data['temperature'] > 0] # 筛选有效温度数据登录后复制
在这个例子中，我们首先读取了一个CSV文件中的传感器数据，然后删除了任何含有缺失值的行，最后筛选出温度数据大于零的记录。
5.2.2 边缘决策逻辑编写
边缘节点还可以根据数据处理结果，独立做出决策。Python的简洁性使得开发人员能够快速实现复杂的业务逻辑。例如，边缘节点可以监控工厂中的机器状态，并在检测到异常时立即发出警报。
# 示例：简单的决策逻辑def check_machine_status(data): if data['vibration'] > 10: return 'Alert: Machine is vibrating too much!' return 'Machine status is normal.'# 假设我们从传感器获取了振动数据status_message = check_machine_status({'vibration': 12})print(status_message)登录后复制
上述代码定义了一个简单的函数，用于检查机器振动数据，并根据阈值返回相应的状态信息。
5.3 边缘计算与云平台协同
边缘计算并不意味着完全脱离云端。在很多情况下，边缘节点需要与云平台进行数据同步和任务协调。Python能够很好地实现边缘和云端的协同工作。例如，通过HTTPS或MQTT等协议，Python脚本可以将处理后的数据发送到云端，并从云端接收配置更新或控制命令。
import requests# 示例：将数据上传到云端服务器def upload_data_to_cloud(data): url = 'https://cloud.example.com/api/data' response = requests.post(url, json=data) return response.status_code# 假设我们要上传处理后的数据upload_status = upload_data_to_cloud(cleaned_data)print('Upload status:', upload_status)登录后复制
在此示例中，我们定义了一个函数来上传数据到云端的API。使用requests库发送HTTP POST请求，并打印出上传状态。
5.3.1 与云平台的数据同步
边缘节点需要定时与云平台进行数据同步，以确保本地数据与云端保持一致。Python提供了多种定时任务库（如schedule和APScheduler），能够轻松实现定时同步逻辑。
import scheduleimport timedef sync_with_cloud(): # 代码逻辑实现与云端的数据同步 print('Syncing data with cloud...')# 每天凌晨1点执行数据同步schedule.every().day.at("01:00").do(sync_with_cloud)while True: schedule.run_pending() time.sleep(1)登录后复制
上述代码使用schedule库设置了一个定时任务，每天凌晨1点执行数据同步到云端的操作。
5.3.2 云端控制命令的接收与执行
边缘节点需要能够接收云端的控制命令并执行。通常，这通过消息队列或实时通信协议实现，如MQTT。Python中有很多库（如paho-mqtt）可以用来实现这样的功能。
import paho.mqtt.client as mqttdef on_connect(client, userdata, flags, rc): print("Connected with result code "+str(rc)) client.subscribe("control/topic")def on_message(client, userdata, msg): print(msg.topic+" "+str(msg.payload)) if msg.payload == b'execute': # 执行从云端接收到的控制命令 execute_command()client = mqtt.Client()client.on_connect = on_connectclient.on_message = on_messageclient.connect("broker.hivemq.com", 1883, 60)client.loop_forever()登录后复制
在这个例子中，我们使用paho-mqtt库连接到一个公共MQTT代理，并订阅了一个控制主题。一旦收到消息，会检查消息内容，并在内容为"execute"时执行相应命令。
综上所述，Python在边缘计算架构中扮演了重要角色。无论是数据处理、边缘决策还是与云端的协同工作，Python都能够提供强大的支持。边缘计算与Python的结合，大大提高了物联网应用的效率和灵活性。
6. 实战项目：构建一个简单的物联网边缘应用
6.1 项目需求分析
在构建一个简单的物联网边缘应用之前，首先需要对项目的需求进行分析。本项目的目标是建立一个基于边缘计算的物联网系统，用于监测环境参数如温度和湿度，并将异常值实时报告给控制中心，同时将数据存储以便未来分析。

数据监测：收集环境中的温度和湿度数据。
边缘处理：对采集的数据进行实时分析，确定是否存在异常情况。
报告机制：当数据超出预设阈值时，系统需要发出警报。
数据存储：将所有数据保存下来，便于后期的数据分析和趋势预测。

6.2 系统设计与搭建
6.2.1 硬件选择与组装
为了实现上述需求，我们需要以下硬件组件：

传感器模块：DHT11传感器，用于监测温度和湿度。
微控制器：Raspberry Pi 4，作为边缘计算的节点。
显示模块：16x2字符LCD，用于显示实时数据和警报信息。
其他组件：电源、线缆、面包板等。

硬件连接如下：

将DHT11的VCC、DATA、GND和NC分别连接至Raspberry Pi的3.3V、GPIO 4、GND和GND。
将LCD的VCC、GND、SDA和SCL分别连接至Raspberry Pi的5V、GND、GPIO 2和GPIO 3。

6.2.2 软件架构设计
软件部分将使用Python进行开发，主要分为以下几个模块：

传感器数据采集模块：负责从DHT11传感器读取数据。
数据处理与决策模块：对数据进行实时分析，并根据分析结果触发警报。
数据存储模块：将收集的数据存储在本地SQLite数据库中。
用户界面模块：通过LCD显示实时数据和警报。

6.3 实现过程详细步骤
6.3.1 传感器数据采集实现
下面的Python代码展示了如何使用GPIO库来读取DHT11传感器的数据：
import Adafruit_DHTimport timedef read_dht11(sensor, pin): humidity, temperature = Adafruit_DHT.read_retry(sensor, pin) if humidity is not None and temperature is not None: print(f"Temp={temperature} *C, Humidity={humidity}%") else: print("Failed to retrieve data from humidity and temperature sensor") return humidity, temperature登录后复制
6.3.2 数据预处理与分析
获取到的数据可能需要进行一些预处理，例如去除噪声或异常值。以下是一个简单数据处理的例子：
# 伪代码，展示数据清洗的过程def preprocess_data(data): clean_data = [] for value in data: if value < 100: # 假设高于100的数据为异常 clean_data.append(value) return clean_data登录后复制
6.3.3 边缘计算逻辑与决策
接下来，我们需要编写边缘计算逻辑。当检测到数据超出正常范围时，我们将启动警报机制：
def edge_computing_logic(humidity, temperature, threshold=30.0): if temperature > threshold or humidity > threshold: print("Alert! Temperature or humidity above threshold.") # 这里可以扩展代码以触发警报（例如发送邮件或短信）登录后复制
6.4 测试与优化
6.4.1 单元测试与系统测试
对于每个模块，应该编写单元测试来验证功能的正确性。对于整个系统，执行全面的系统测试是必要的，以确保在边缘计算节点上一切按预期运行。
6.4.2 性能调优与问题解决
性能调优可能包括优化代码的执行效率，或者调整硬件以获取更好的数据读取速率。问题解决通常涉及调试和修复在测试阶段发现的任何问题。
通过这个实战项目的逐步构建和测试，我们不仅能够学习到物联网与边缘计算的理论知识，还能掌握实际应用中的操作技能，为未来更复杂的系统构建打下坚实的基础。