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零基础也能懂：用 Python 玩转 Modbus 通信，从请求到响应的完整旅程

你有没有遇到过这样的场景？
一台 PLC 在工厂角落默默运行，传感器数据不断产生，而你想把这些信息读出来——不是靠 HMI 触摸屏，而是自己写代码去“对话”。听起来很酷，但协议复杂、寄存器地址一堆十六进制数，让人望而却步？

别担心。今天我们就来拆解这个过程，用最简单的 Python 代码，带你一步步看懂 Modbus 是怎么工作的。核心工具就是pymodbus——一个纯 Python 实现的工业通信库。

重点不在于记住所有 API，而在于理解：主站是怎么发请求的？从站又是如何回应的？中间发生了什么？

为什么是 pymodbus？它解决了什么问题？

在工业自动化中，Modbus 就像设备间的“普通话”：简单、通用、历史悠久。无论是温湿度传感器、电表还是变频器，很多都支持 Modbus 协议。

传统的做法是用 C/C++ 调用底层驱动（比如 libmodbus），但这对初学者门槛太高。而pymodbus 的出现，让 Python 成为上位机开发的新选择。

它的优势非常明显：
- ✅ 纯 Python 编写，无需编译，跨平台（Windows/Linux/树莓派都能跑）
- ✅ 支持 Modbus TCP 和 RTU（串口），覆盖主流通信方式
- ✅ 内置模拟服务器功能，没有硬件也能动手实验
- ✅ 提供高级封装的同时，也允许你深入报文细节

换句话说：你可以先学会“说话”，再研究“语法结构”。

先跑通一个例子：看看“请求-响应”长什么样

我们不急着讲原理，先来个“Hello World”级别的实战。

第一步：安装依赖

pip install pymodbus

建议使用较新版本（如 3.6+），API 更统一，文档更清晰。

第二步：启动一个“假设备”——模拟 Modbus 从站

想象你要连接的是一台真实设备，但现在手头啥也没有。没关系，我们可以用代码造一个！

# server.py from pymodbus.server import StartTcpServer from pymodbus.datastore import ModbusSlaveContext, ModbusServerContext from pymodbus.datastore import ModbusSequentialDataBlock def run_server(): # 创建保持寄存器区域，预设一些测试数据 store = ModbusSlaveContext( hr=ModbusSequentialDataBlock(0, [100, 101, 102, 103] * 25) # 地址0开始，共100个寄存器 ) context = ModbusServerContext(slaves=store, single=True) print("🚀 Modbus Server 启动中... 监听 localhost:5020") StartTcpServer(context=context, address=("localhost", 5020)) if __name__ == "__main__": run_server()

这段代码做了三件事：
1. 定义了一块内存空间（4x 寄存器区），起始地址为 0，内容是[100, 101, 102, 103, ...]
2. 把这块内存挂载到一个虚拟从站上
3. 启动 TCP 服务，监听本地 5020 端口

📌 注意：这里的hr=表示 Holding Register（保持寄存器），对应 Modbus 功能码 0x03 和 0x06。

运行它，你就拥有了一个随时待命的“设备”。

第三步：作为主站发起请求，读取数据

新开一个终端，运行下面的客户端代码：

# client.py from pymodbus.client import ModbusTcpClient def read_data(): client = ModbusTcpClient('localhost', port=5020) if not client.connect(): print("❌ 连接失败，请检查服务是否已启动") return try: # 发起请求：读取地址0开始的4个保持寄存器 result = client.read_holding_registers(address=0, count=4, slave=0) if result.isError(): print(f"⚠️ 通信异常：{result}") else: print(f"✅ 成功读取数据：{result.registers}") # 应输出 [100, 101, 102, 103] finally: client.close() if __name__ == "__main__": read_data()

执行流程如下：
1. 主站建立 TCP 连接到localhost:5020
2. 构造一条“读保持寄存器”的指令，目标地址 0，数量 4
3. 从站收到后，在自己的数据区查找这四个值
4. 返回结果，主站解析并打印

一次完整的请求 → 响应流程就此完成。

💡 小技巧：如果你看到返回的是[0, 0, 0, 0]，可能是服务端还没启动；如果连接超时，检查防火墙或端口占用情况。

深入一点：这条请求背后到底发生了什么？

你以为只是调了个函数？其实背后有一整套协议在运转。

Modbus TCP 报文结构揭秘

Modbus TCP 并不只是发送几个数字那么简单。每条消息都包含两个部分：MBAP 头 + PDU 体

举个例子，当你调用：

client.read_holding_registers(address=0, count=4)

pymodbus 实际上会打包成这样一组字节（十六进制）：

00 01 00 00 00 06 01 03 00 00 00 04 ↑↑ ↑↑ ↑↑ ↑ ↑↑ ↑↑ ↑↑ ↑↑ TID PID Len UID FC Addr Count

当服务器收到后，也会原样回传一个响应包：

00 01 00 00 00 07 01 03 08 64 00 65 00 66 00 67 00 ←----------------→ 4个寄存器数据（每个占2字节）

其中64 00是 100 的大端格式（Big Endian），这也是 Modbus 默认的字节序。

⚠️ 坑点提醒：如果你发现读出来的数值不对，比如25600而不是100，那很可能是因为字节序没处理好！有些设备用小端模式，需要手动转换。

异常处理：不是每次通信都能成功

理想情况下，请求发出就能拿到数据。但现实中，各种问题层出不穷。

pymodbus 已经帮你把常见错误封装好了。只要判断.isError()就行：

result = client.read_holding_registers(0, 4) if result.isError(): print(f"出错了：{result}")

常见的异常类型包括：

这些错误都会导致返回的功能码最高位置 1。例如正常0x03，异常就变成0x83，后面紧跟一个异常码。

所以当你看到类似<Exception Response(131, 2)>的输出时，就知道这是个功能码 0x83（即 131），异常码 2——说明地址非法。

如何避免踩坑？这些经验值得收藏

我在调试过程中总结了几条实用建议，分享给你：

✅ 1. 给连接加超时，别让程序卡死

client = ModbusTcpClient('localhost', port=5020, timeout=3)

默认可能阻塞很久，设置 3 秒足够了。

✅ 2. 用with管理连接，防止资源泄漏

with ModbusTcpClient('localhost', 5020) as client: result = client.read_holding_registers(0, 4) if not result.isError(): print(result.registers)

自动关闭连接，更安全。

✅ 3. 批量读取，减少网络开销

不要一个个寄存器去读，尽量一次性读多个：

# ❌ 不推荐 for i in range(10): read_one_register(i) # ✅ 推荐 read_holding_registers(0, 10) # 一次搞定

✅ 4. 明确四种数据区的区别

搞不清容易写错地址，一定要查设备手册确认映射关系！

✅ 5. 开启日志，看清每一帧通信

调试时加上 logging，能看到完整的收发报文：

import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) # 输出示例： # DEBUG:pymodbus.transaction:SEND: 0x0 0x1 0x0 ... # DEBUG:pymodbus.transaction:RECV: 0x0 0x1 0x0 ...

这对分析通信失败特别有帮助。

进阶思路：做一个定时轮询器，像 SCADA 一样工作

现在你知道怎么读一次数据了，那能不能让它自动定时读？

当然可以！下面是一个简易轮询器：

import time from pymodbus.client import ModbusTcpClient class ModbusPoller: def __init__(self, host, port=5020): self.client = ModbusTcpClient(host, port, timeout=3) def connect(self): return self.client.connect() def poll(self, addr, count): result = self.client.read_holding_registers(addr, count) return None if result.isError() else result.registers def run(self, interval=2): if not self.connect(): print("无法连接，请检查服务状态") return print("开始轮询...") while True: data = self.poll(0, 4) if data: timestamp = time.strftime("%H:%M:%S") print(f"[{timestamp}] 当前数据: {data}") else: print("⚠️ 读取失败，继续下一轮") time.sleep(interval) # 使用 if __name__ == "__main__": poller = ModbusPoller("localhost") poller.run()

运行效果：

[14:23:01] 当前数据: [100, 101, 102, 103] [14:23:03] 当前数据: [100, 101, 102, 103] ...

这就是一个极简版的监控系统雏形。下一步你可以把它接入数据库、绘图界面，甚至做成 Web API。

总结一下：你真正学会了什么？

通过这篇文章，你不只是学会了怎么安装pymodbus或调用read_holding_registers()，更重要的是：

🧠你理解了一个典型的工业通信流程是如何运作的：

1. 主站构造请求（含功能码、地址、数量）
2. 协议栈自动封装成标准 Modbus TCP 报文
3. 通过网络发送给从站
4. 从站解析请求，在本地数据区查找对应值
5. 生成响应报文并返回
6. 主站解析数据或处理异常

这套请求-响应模型，不仅是 Modbus 的核心，也是大多数工业协议的基础（如 OPC UA、MQTT 等）。

🎯 对于零基础学习者来说，“先让它跑起来”比“完全弄明白”更重要。当你亲手让一段数据从“虚拟设备”中被读出来时，那种成就感会驱使你继续探索：能不能写寄存器？能不能支持多从站？能不能异步并发？

这些问题的答案，都在pymodbus的官方文档里等着你。

下一步你可以尝试……

• 🔁 试着修改服务器端的数据，每隔几秒自动更新寄存器值，模拟动态传感器
• ✍️ 添加写寄存器功能（write_register/write_registers），实现远程控制
• 🌐 把 server 部署到树莓派上，用手机或笔记本远程读取
• 🧩 结合 Flask 做个网页仪表盘，实时显示数据
• ⚡ 改用asyncio版本实现高并发采集（from pymodbus.async_io import AsyncModbusTcpClient）

技术的成长从来不是一蹴而就。每一个复杂的系统，都是由无数个“第一次成功通信”堆叠而成的。

你现在迈出的这一步，也许就是未来构建智能工厂、边缘网关、IoT 平台的第一块基石。

如果你在实践中遇到了其他问题，欢迎留言讨论，我们一起解决。