OPC（OLE for Process Control）定义：指为了给工业控制系统应用程序之间的通信建立一个接口标准，在工业控制设备与控制软件之间建立统一的数据存取规范。它给工业控制领域提供了一种标准数据访问机制，将硬件与应用软件有效地分离开来，是一套与厂商无关的软件数据交换标准接口和规程，主要解决过程控制系统与其数据源的数据交换问题，可以在各个应用之间提供透明的数据访问。实际项目中“设备”就变成一个可以访问的OPC Server和它的Tag位号值，更多的详情请参考OPC基金会官网：http://opcfoundation.cn/。
上一小节我们首先通过一个简单的json格式来完成数据到UI端的传输，UI端解析Json数据，并通过JQuery渲染到div上来完成数据的显示，最后ajax轮询实现了数据的实时刷新。本小节我们把Domo进一步迭代改进，首先规范数据传输的格式，然后，实现实时读取模拟OPC Server的tag位号值。
1.1. 界面UI与Json数据结构
采用面向对象的模式来定义数据传输Json格式，“设备”对象包含多个“tag”属性值。上一小节例子中，我们从后台获取的数据格式是一个Json字符串，只定义了tank4C9的相关属性。
tank4C9={ 'Status': random.randint(0,1), #设备运行状态 'OverheadFlow':random.randint(1,10) ,#'顶流量', 'ButtomsFlow': random.randint(1,10), #'低流量' 'Power': random.randint(10000,100000), #功率 }
实际项目中的监控界面会涉及到多个设备和多个监控tag位号，为了便于数据的规范管理和更新，Json数据格式构造采用面向对象的模式进行构建如下：
tank4C9={ 'DeviceId': 1, 'DeviceName':'1#反应罐', 'Status': random.randint(0,1), #设备运行状态 'OverheadFlow':random.randint(1,10) ,#'顶流量', 'ButtomsFlow': random.randint(1,10), #'低流量' 'Power': random.randint(10000,100000), #功率 }
Json代码就构建了一个图例反应罐主要监控数据，注意多出来的设备状态点，也就是用来体现设备是运行状态还是停机状态。另外，为了体现这个设备来自那个一个OPC Server服务，更好地体现现场设备与采集器（OPC Server）的关系，再增加一层关于采集器的Json结构python代码如下：
tank4C9={ 'DeviceId': 1, 'DeviceName':'1#反应罐', 'Status': random.randint(0,1), #设备运行状态 'OverheadFlow':random.randint(1,10) ,#'顶流量', 'ButtomsFlow': random.randint(1,10), #'低流量' 'Power': random.randint(10000,100000), #功率 } Collector={ 'CollectorId': 1, 'CollectorName':'1#采集器', 'Status': 0, 'DeviceList':[tank4C9], }
从上述代码的数据关系上，我们能看出来设备“1#反应罐”属于“1#采集器”，数据采集器本身也有自己的设备运行状态位号，来标识采集设备自身是否正常运行。
1.2. 重构Collector APP代码
接下来我们重构Collector APP代码，增加一个getCollectorData函数来返回连接器数据。
1.Collector APP views 增加函数getCollectorData代码如下：
def getCollectorData(request): tank4C9={ 'DeviceId': 1, 'DeviceName':'1#反应罐', 'Status': random.randint(0,1), #设备运行状态 'OverheadFlow':random.randint(1,10) ,#'顶流量', 'ButtomsFlow': random.randint(1,10), #'低流量' 'Power': random.randint(10000,100000), #功率 } Collector={ 'CollectorId': 1, 'CollectorName':'1#采集器', 'Status': 0, 'DeviceList':[tank4C9], } return HttpResponse( json.dumps(Collector));
2.修改项目urls文件urlpatterns ，发布getCollectorData path
from django.urls import path from Collector import views urlpatterns = [ # Uncomment the next line to enable the admin: #path('admin/', admin.site.urls) path('getTank4C9Data/', views.getTank4C9Data), path('getCollectorData/', views.getCollectorData), ]
项目调试状态我们可以通过浏览器直接访问url查看webAPI结果。http://127.0.0.1:8090/getCollectorData/
注意：Json数据格式的变化，图中数据体现出了基于面向对象模式的层次结构“1#采集器”下面有一个包含的“设备对象列表”DeviceList属性。
1.3. 修改UI代码
现在修改tank4C9.html文件里面的getData异步获取数据函数代码修改为读取上面getCollectorData函数如下：
调试运行http://127.0.0.1:8090/tank4C9/ UI同样的实时自动刷新后台数据的浏览效果。
重点：代码重构的要点的功能不变的情况下，优化代码结构。
代码的结构优化，优先保证功能不变，尽量不要试图在一次迭代中引入过多的变量，这样只会导致编程工作杂乱无章的进行。Json格式代码重构完成后，接下来我们把代码调整成读取OPC Server服务的Tag点。
1.4. 从OPC Server读取Tag值
现在我们重构getCollectorData函数代码，通过OPC服务读取真正的设备值，当然dome的例子是读取一个模拟OPC服务，实际项目中读取设备发布的OPC服务即可，代码如下：