实时读取串口数据的缓冲区管理方法

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0 下载量 190 浏览量 更新于2024-11-06 收藏 247KB RAR 举报
资源摘要信息:"Comdata.rar_串口 缓冲_读串口数据" 在计算机领域,串口通信是一种常见的通信方式,尤其在嵌入式系统和工业控制领域中应用广泛。串口,也称作串行接口(Serial Port),是计算机与其他设备进行串行通信的接口。在本资源中,主题为"Comdata.rar_串口 缓冲_读串口数据",涉及的主要知识点包括串口通信、缓冲机制以及如何读取串口数据。 首先,串口通信的原理基于串行通信协议,即数据以位(bit)的形式逐个按顺序通过单个通道发送。这种方式相较于并行通信,在长距离传输和简化硬件设计方面有优势。串口通信可以通过RS-232、RS-485等标准实现,其中RS-232是最常见的串口标准之一。 在串口通信中,为了实现数据的有效接收,通常会在接收端设置缓冲区。缓冲区(Buffer)是计算机内存中用于临时存放输入/输出数据的区域,它可以提高数据处理的效率,尤其是处理异步或批量数据时。在本资源中,特别提到了串口缓冲区,这是指在读取串口数据时,操作系统或串口驱动程序为了提高处理效率而创建的临时存储区域。 读取串口数据的程序通常需要关注以下几个方面: 1. 打开串口:程序需要使用操作系统提供的API函数或库来打开指定的串口设备,例如在Windows中使用CreateFile函数。 2. 配置串口:在进行数据交换之前,必须设置串口的工作参数,如波特率(Baud Rate)、数据位(Data Bits)、停止位(Stop Bits)和校验位(Parity Bit)等,以匹配通信双方的设置。 3. 设置缓冲区:配置好串口后,需要设置缓冲区的大小,并准备读取数据。在某些编程环境中,可以设置为自动读取缓冲区内的数据。 4. 读取数据:当有数据到达时,程序通过读取缓冲区来获取数据。这通常涉及到阻塞或非阻塞的读取操作,阻塞模式会等待数据到达,而非阻塞模式则可以立即返回,不管缓冲区是否有数据。 5. 处理数据:获取到串口数据后,程序需要对数据进行解析和处理,如转换成用户可读的格式或进行进一步的分析处理。 6. 关闭串口:数据读取完成后,应关闭串口以释放资源。 压缩包子文件的文件名称列表中包含"***.txt"和"串口温度数据采集并实时显示",这些文件可能包含上述知识点的示例代码、具体的应用场景描述或是相关的教学材料。例如,"***.txt"可能指向PuTTY Download Page的一个文本文件,其中包含了与PuTTY有关的信息,PuTTY是一个免费的SSH、Telnet、RLogin和Serial端口连接软件,它也可能被用于串口通信。而"串口温度数据采集并实时显示"文件名则表明,这个资源可能与通过串口进行温度数据的实时监控和显示有关,涉及串口数据读取及图形化界面显示的编程实现。 在实际应用中,读取串口数据的程序通常用C/C++、Python、Java等编程语言实现,并依赖于各自操作系统提供的串口编程接口。例如,在Linux系统中,通常使用termios库来控制串口的各种属性;在Windows系统中,则会用到Win32 API中的串口通信函数。此外,还有许多第三方库和工具,如PySerial(Python的串口库)、LabVIEW等,它们简化了串口编程的复杂度,使得开发者能够更容易地实现数据读取和设备控制。

public Map<String, Object> kaoYanAllStation() { Map<String, Object> map = new HashMap<>(); //获取上个月月份 String month = DateUtil.month(DateUtil.lastMonth()) + 1 + ""; //获取历年同期降水数据 Double historyPreValue = ComData.historyPre().get(month); //获取历年同期温度数据 Double historyTemValue = ComData.historyTem().get(month); //获取去年同期降水数据 List<JSONObject> lastYearPre = prodBookmarkValueService.tableData(ComData.getLastYearDate(), "SUM_PRE_Time_2020"); //获取上月降水数据 List<JSONObject> lastMonthPre = prodBookmarkValueService.tableData(ComData.getLastMonthDate(), "SUM_PRE_Time_2020"); //获取去年同期温度数据 List<JSONObject> lastYearTem = prodBookmarkValueService.tableData(ComData.getLastYearDate(), "AVG_TEM_Avg"); //获取上月温度数据 List<JSONObject> lastMonthTem = prodBookmarkValueService.tableData(ComData.getLastMonthDate(), "AVG_TEM_Avg"); //定义比较器 Comparator<JSONObject> comparator = Comparator.comparing(o -> o.getStr("Station_Id_C")); lastMonthPre.sort(comparator); lastYearPre.sort(comparator); lastYearTem.sort(comparator); lastMonthTem.sort(comparator); // List<String> stationName = lastMonthPre.stream().map(o -> o.getStr("Station_Name")).collect(Collectors.toList()); //上月降水 { //上月降水 List<Double> sumPre = lastMonthPre.stream().map(o -> o.getDouble("SUM_PRE_Time_2020")).collect(Collectors.toList()); //较历年 List<Double> hisPre = lastMonthPre.stream().map(o -> o.getDouble("SUM_PRE_Time_2020") - historyPreValue).collect(Collectors.toList()); //较去年 List<Double> lastYearSumPre = lastYearPre.stream().map(o -> o.getDouble("SUM_PRE_Time_2020")).collect(Collectors.toList()); List<Double> lastYearPreList = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < sumPre.size(); i++) { lastYearPreList.add(sumPre.get(i) - lastYearSumPre.get(i)); } map.put("sumPre", sumPre); map.put("hisPre", hisPre); map.put("lastYearPreList", lastYearPreList); } { //上月温度 List<Double> tem = lastMonthTem.stream().map(o -> o.getDouble("AVG_TEM_Avg")).collect(Collectors.toList()); //较历年 List<Double> hisTem = lastMonthTem.stream().map(o -> o.getDouble("AVG_TEM_Avg") - historyTemValue).collect(Collectors.toList()); //较去年 List<Double> lastYearSumTem = lastYearTem.stream().map(o -> o.getDouble("AVG_TEM_Avg")).collect(Collectors.toList()); List<Double> lastYearTemList = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < tem.size(); i++) { lastYearTemList.add(tem.get(i) - lastYearSumTem.get(i)); } map.put("tem", tem); map.put("hisTem", hisTem); map.put("lastYearTemList", lastYearTemList); } // map.put("stationName", stationName); return map; } 以上代码如何优化.请用中文回答我

2023-02-17 上传