Python之cantools

Python之cantools

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cantools简介

cantools是一个Python库，用于解析和编码CAN（控制器局域网）协议。它提供了一组工具，用于解析CAN网络中的数据，以及创建和发送自己的CAN消息。

以下是cantools的一些主要功能：

  1. 解析和编码CAN消息：cantools可以解析CAN总线上的原始数据，并将其转换为易于理解的格式。它还可以将用户定义的数据编码为CAN消息，以便在CAN总线上发送。
  2. 转换CAN数据：cantools可以转换CAN消息的格式，例如将CAN矩阵格式转换为CSV格式，或将CSV格式转换为CAN矩阵格式。
  3. 过滤和搜索CAN数据：cantools可以帮助用户在CAN数据中搜索特定信息，例如搜索所有包含特定标识符的消息。它还可以帮助用户过滤掉不感兴趣的消息，以便更好地分析有用的数据。
  4. 记录和分析CAN数据：cantools可以帮助用户记录CAN总线上的数据，以便进行后续分析。它还可以生成有关CAN网络活动的统计信息，例如每个消息的出现次数或每个标识符的使用情况。
  5. 可视化CAN数据：cantools可以与matplotlib等库集成，以帮助用户可视化CAN数据。例如，它可以帮助用户绘制CAN消息的数量或标识符的使用情况。

总之，cantools是一个功能强大的Python库，可以帮助用户更好地理解和分析CAN协议数据。

cantools代码举例1

在Python中解析DBC文件（CAN通信协议）可以使用cantools库。以下是一个简单的代码示例：

import cantools  
  
# 加载DBC文件  
db = cantools.db.load_file('your_file.dbc')  
  
# 访问DBC中的消息  
for message in db.messages:  
    print(f"Message: {message.name}")  
    print(f"ID: {message.frame_id}")  
    for signal in message.signals:  
        print(f"Signal: {signal.name}")  
        print(f"Start bit: {signal.start}")  
        print(f"Length: {signal.length}")  
        print(f"Factor: {signal.factor}")  
        print(f"Offset: {signal.offset}
")

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在这段代码中，我们首先加载DBC文件，然后遍历其中的所有消息。每个消息都会打印出其名称和ID。然后，对于每个消息中的每个信号，我们会打印出其名称、起始位、长度、因子和偏移量。

请注意，你需要先安装cantools库才能运行此代码。你可以使用以下命令进行安装：

pip install cantools

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同时，将上述代码中的’your_file.dbc’替换为你要解析的DBC文件的实际路径和文件名。

cantools代码举例2

以下是一个使用cantools库解析和编码CAN消息的示例代码：

import cantools  
  
# 加载CAN数据库  
db = cantools.db.load_file('your_file.dbc')  
  
# 解析CAN消息  
msg = cantools.message.Message(arbitration_id=0x123, data=[0x12, 0x34, 0x56, 0x78], is_extended_id=False)  
decoded_msg = db.decode_message(msg)  
print(decoded_msg)  
  
# 编码CAN消息  
data = {'EngineSpeed': 2000, 'RPM': 3000}  
encoded_msg = db.encode_message('EngineSpeed', data)  
print(encoded_msg)

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在这个示例中，我们首先加载了一个CAN数据库，该数据库包含有关CAN协议的信息。然后，我们创建了一个原始的CAN消息，并使用数据库将其解码为易于理解的格式。接下来，我们使用数据库将一组数据编码为CAN消息，并将其发送到CAN总线上。

cantools代码举例3

下面是一个使用cantools库解析DBC文件的Python代码示例：

import cantools  
  
# 加载DBC文件  
db = cantools.db.load_file('your_file.dbc')  
  
# 获取消息  
message = db.get_message_by_name('MessageName')  
  
# 获取信号  
signal = message.get_signal_by_name('SignalName')  
  
# 解析信号值  
value = cantools.database.decode_signal(signal, raw_value)  
  
# 打印信号值  
print(value)

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在上面的代码中，我们首先使用cantools库加载DBC文件。然后，我们使用get_message_by_name()方法获取名为MessageName的消息。接下来，我们使用get_signal_by_name()方法获取名为SignalName的信号。最后，我们使用cantools.database.decode_signal()方法将原始信号值解码为实际值，并将其打印出来。

cantools代码举例4

以下是一个将CAN矩阵DBC格式转换为CSV格式的Python代码示例：

import csv  
import cantools  
  
# 加载DBC文件  
db = cantools.db.load_file('your_file.dbc')  
  
# 将DBC格式转换为CSV格式  
with open('can_matrix_output.csv', 'w', newline='') as f:  
    writer = csv.writer(f)  
    writer.writerow(['ID', 'Name', 'Signal', 'Start', 'Length', 'Factor', 'Offset', 'Min', 'Max', 'Unit'])  
    for message in db.messages:  
        id_ = '{}.{}.{}'.format(message.frame_id, message.sender, message.name)  
        for signal in message.signals:  
            writer.writerow([id_, message.name, signal.name, signal.start, signal.length, signal.factor, signal.offset, signal.min, signal.max, signal.unit])

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这个代码片段首先使用cantools库加载DBC文件，然后将DBC格式的数据转换为CSV格式并写入一个输出文件（can_matrix_output.csv）。转换后的CSV文件包含以下列：ID、Name、Signal、Start、Length、Factor、Offset、Min、Max和Unit。

cantools代码举例5

以下是一个将CAN矩阵DBC格式转换为Excel格式的Python代码示例：

import pandas as pd  
import cantools  
  
# 加载DBC文件  
db = cantools.db.load_file('your_file.dbc')  
  
# 将CAN矩阵DBC格式转换为Excel格式  
data = []  
for message in db.messages:  
    id_ = '{}.{}.{}'.format(message.frame_id, message.sender, message.name)  
    for signal in message.signals:  
        data.append([id_, message.name, signal.name, signal.start, signal.length, signal.factor, signal.offset, signal.min, signal.max, signal.unit])  
df = pd.DataFrame(data, columns=['ID', 'Name', 'Signal', 'Start', 'Length', 'Factor', 'Offset', 'Min', 'Max', 'Unit'])  
  
# 保存Excel格式文件  
df.to_excel('can_matrix.xlsx', index=False)

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这个代码片段首先使用cantools库加载DBC文件，然后将CAN矩阵DBC格式的数据转换为Excel格式，并将其存储在一个pandas DataFrame对象中。最后，将DataFrame对象保存为Excel文件。请注意，此代码假设DBC文件具有与CAN矩阵相同的列名和数据格式。

cantools代码举例6

以下是一个将Excel格式转换为CAN矩阵DBC格式的Python代码示例：

import pandas as pd  
import cantools  
  
# 读取Excel文件  
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')  
  
# 将Excel格式转换为CAN矩阵DBC格式  
db = cantools.db.Database()  
for index, row in df.iterrows():  
    message = cantools.db.Message(row['ID'], row['Name'], row['Signal'], row['Start'], row['Length'], row['Factor'], row['Offset'], row['Min'], row['Max'], row['Unit'])  
    db.add_message(message)  
  
# 保存CAN矩阵DBC格式文件  
db.save('can_matrix.dbc')

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这个代码片段使用pandas库读取Excel文件，并将每行数据转换为CAN矩阵DBC格式的消息。然后，将所有消息添加到一个CAN矩阵数据库中，并将数据库保存为DBC文件。请注意，此代码假设Excel文件具有与CAN矩阵相同的列名和数据格式。

cantools代码举例7

以下是一个将CSV格式转换为CAN矩阵DBC格式的Python代码示例：

import csv  
import cantools  
  
# 读取CSV文件  
with open('your_file.csv', 'r') as f:  
    reader = csv.reader(f)  
    next(reader)  # 跳过标题行  
    data = [row for row in reader]  
  
# 将CSV格式转换为CAN矩阵DBC格式  
db = cantools.db.Database()  
for row in data:  
    message = cantools.db.Message(row[0], row[1], row[2], int(row[3]), int(row[4]), float(row[5]), float(row[6]), float(row[7]), float(row[8]), row[9])  
    db.add_message(message)  
  
# 保存CAN矩阵DBC格式文件  
db.save('can_matrix.dbc')

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这个代码片段首先使用csv库读取CSV文件，并将每行数据存储在一个列表中。然后，将每行数据转换为CAN矩阵DBC格式的消息，并将所有消息添加到一个CAN矩阵数据库中。最后，将数据库保存为DBC文件。请注意，此代码假设CSV文件具有与CAN矩阵相同的列名和数据格式。

cantools代码举例8

提供一些使用cantools库的Python代码示例。

1.解析和编码CAN消息：

import cantools  
  
# 加载DBC文件  
db = cantools.db.load_file('your_file.dbc')  
  
# 解析CAN消息  
can_message = cantools.message.Message(arbitration_id=0x123, data=[0x12, 0x34, 0x56, 0x78], is_extended_id=False)  
decoded_message = db.decode_message(can_message)  
print(decoded_message)  
  
# 编码CAN消息  
encoded_message = db.encode_message(decoded_message)  
print(encoded_message)

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2.转换CAN数据：

import cantools  
  
# 加载DBC文件  
db = cantools.db.load_file('your_file.dbc')  
  
# 转换CAN数据格式  
can_matrix = db.to_can_matrix()  
print(can_matrix)

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3.过滤和搜索CAN数据：

import cantools  
  
# 加载DBC文件  
db = cantools.db.load_file('your_file.dbc')  
  
# 过滤CAN数据  
filtered_data = []  
for message in db.messages:  
    if message.name == 'MyMessage':  
        filtered_data.append(message)  
  
# 搜索CAN数据  
searched_data = []  
for message in db.messages:  
    if any(signal.name == 'MySignal' for signal in message.signals):  
        searched_data.append(message)

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4.记录和分析CAN数据：

import cantools  
import logging  
  
# 配置日志记录器  
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s %(levelname)s %(message)s')  
logger = logging.getLogger(__name__)  
  
# 记录CAN数据  
can_bus = cantools.interface.Bus(channel='can0', bustype='socketcan')  
for message in can_bus:  
    logger.info(message)

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5.可视化CAN数据：

import cantools  
import matplotlib.pyplot as plt  
  
# 加载DBC文件  
db = cantools.db.load_file('your_file.dbc')  
  
# 解析CAN数据并可视化  
data = []  
for message in db.messages:  
    if message.name == 'MyMessage':  
        data.append(message)  
        plt.plot(message.timestamp, message.data)  
plt.show()

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《AUTOSAR谱系分解(ETAS工具链)》之总目录

注：本文转载自blog.csdn.net的PlutoZuo的文章"https://blog.csdn.net/PlutoZuo/article/details/133637800"。版权归原作者所有，此博客不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如有侵权，请联系我们删除。
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