【Python爬虫(82)】开启物联网数据爬取之旅

【Python爬虫】专栏简介：本专栏是 Python 爬虫领域的集大成之作，共 100 章节。从 Python 基础语法、爬虫入门知识讲起，深入探讨反爬虫、多线程、分布式等进阶技术。以大量实例为支撑，覆盖网页、图片、音频等各类数据爬取，还涉及数据处理与分析。无论是新手小白还是进阶开发者，都能从中汲取知识，助力掌握爬虫核心技能，开拓技术视野。

目录

• 一、物联网设备通信协议
• • [1.1 MQTT 协议详解](#1.1 MQTT 协议详解)
  • [1.2 CoAP 协议探秘](#1.2 CoAP 协议探秘)
• 二、从物联网设备中安全地爬取数据
• • [2.1 传感器数据采集要点](#2.1 传感器数据采集要点)
  • [2.2 安全爬取策略与实践](#2.2 安全爬取策略与实践)
• 三、物联网数据的实时处理与分析
• • [3.1 实时处理技术与工具](#3.1 实时处理技术与工具)
  • [3.2 结合时间序列分析技术](#3.2 结合时间序列分析技术)
• 四、总结与展望

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一、物联网设备通信协议

在物联网的庞大体系中，设备之间的通信至关重要，而通信协议则是实现这一通信的关键桥梁。不同的物联网应用场景对通信协议有着不同的要求，下面将详细介绍两种常见的物联网设备通信协议：MQTT 和 CoAP。

1.1 MQTT 协议详解

MQTT（Message Queuing Telemetry Transport），即消息队列遥测传输协议 ，是一种基于发布 / 订阅（Publish/Subscribe）模式的 "轻量级" 通讯协议，构建于 TCP/IP 协议之上。该协议由 IBM 在 1999 年发布，其最大的优点在于能够以极少的代码和有限的带宽，为连接远程设备提供实时可靠的消息服务 ，在物联网、小型设备、移动应用等领域应用广泛。

MQTT 的工作原理基于发布 / 订阅模型，该模型中有三个主要角色：发布者（Publisher）、代理（Broker）和订阅者（Subscriber）。发布者负责产生消息，并将消息发布到特定的主题（Topic）；代理作为中心服务器，负责接收发布者发布的消息，并根据订阅关系将消息转发给订阅了相应主题的订阅者；订阅者则对感兴趣的主题进行订阅，以接收相关消息。例如，在一个智能家居系统中，温度传感器可以作为发布者，将实时温度数据发布到 "home/temperature" 主题；而智能温控设备则作为订阅者，订阅该主题，从而获取温度数据并进行相应的调控。

MQTT 协议定义了三种服务质量（QoS，Quality of Service）级别，以满足不同场景下对消息可靠性和传输效率的需求：

• QoS 0（最多一次）：消息发布后，不进行任何确认和重传机制，消息可能会丢失或重复。适用于对消息可靠性要求不高，如环境传感器数据采集场景，偶尔丢失一次读记录影响不大，因为不久后还会有新的数据发送。
• QoS 1（至少一次）：消息发布后，接收者必须返回一个确认消息（PUBACK）给发布者，如果发布者没有收到确认消息，则会重传消息，确保消息至少被传递一次，但可能会出现重复传递的情况。例如在智能交通系统中，车辆位置信息的传输可以使用 QoS 1，即使偶尔出现重复消息，也不会对整体系统造成严重影响，但能保证位置信息不会丢失。
• QoS 2（只有一次）：消息发布和传递过程中进行了多次握手和确认，通过 PUBLISH、PUBREC、PUBREL、PUBCOMP 四个报文的交互，确保消息只被传递一次且不会重复。在金融交易、医疗数据传输等对数据准确性和完整性要求极高的场景中，QoS 2 级别能保证消息可靠且唯一地传输，避免因消息重复或丢失导致的严重后果。

MQTT 协议在物联网数据传输中具有诸多优势。首先，它具有极低的协议开销，固定长度的头部仅 2 字节，相比其他协议大大减少了网络流量，这对于资源受限的物联网设备尤为重要；其次，MQTT 采用持久连接，能很好地适应不稳定的网络环境，从诸如断开连接之类的故障中恢复，无需额外的代码要求；再者，MQTT 专为低功耗目标设计，适合电池供电的物联网设备，能有效延长设备的续航时间；此外，MQTT 协议支持大量客户端连接，如 IBM 的 MessageSight 单机架安装服务器，经测试可通过 MQTT 处理多达一百万个并发设备，满足了物联网大规模设备连接的需求。

MQTT 的应用场景广泛，在工业物联网中，可用于设备状态监控、远程控制等；在车联网中，实现车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）之间的通信；在智能家居领域，实现各种智能设备之间的互联互通，用户可以通过手机应用远程控制家中的设备，如开关灯、调节温度等。

1.2 CoAP 协议探秘

CoAP（Constrained Application Protocol），即受限应用协议，是一种专为物联网设备设计的应用层协议，特别适用于资源受限的设备，如传感器和嵌入式系统。

CoAP 协议具有以下显著特点：

• 轻量级：CoAP 协议设计非常简单，头部与选项字段少，占用网络带宽与资源较少，最小的数据包仅为 4 字节，能够在资源受限的嵌入式设备上高效运行，适用于低带宽、高延迟的网络环境。
• 基于 UDP：CoAP 协议基于 UDP 协议运行，UDP 具有无连接、低延迟和高效率的通信特点，适合物联网设备对实时性的要求。同时，CoAP 通过消息层提供重传机制，弥补了 UDP 传输的不可靠性，通过确认消息（ACK）和重传机制，确保重要数据的可靠传输。
• RESTful 风格：CoAP 支持类似 HTTP 的 RESTful 接口，使用 GET、POST、PUT、DELETE 等方法来进行资源的读取、创建、更新以及删除操作，使得设备之间的通信更加简单和直观，与现有的互联网应用和服务集成更加方便。例如，客户端可以通过发送 GET 请求获取传感器的当前数据，或者使用 POST 请求向设备发送控制指令。
• 支持观察模式：在 CoAP 协议中，观察模式允许物联网设备注册对特定资源的观察。当资源状态发生变化时，服务器会主动向设备发送通知，从而实现实时监控。例如，在智能农业中，传感器可以实时监测土壤湿度、温度等信息，一旦数据发生变化，就会及时通知相关设备或系统，以便采取相应的措施。
• IP 多播：CoAP 协议允许一对多通信，在物联网中可实现多个设备同时接收数据，提高了数据传输的效率，适用于需要向多个设备广播消息的场景，如智能家居系统中向多个智能设备发送统一的控制指令。
• 可扩展性：CoAP 协议允许在消息头中包含自定义选项，以满足特定应用的需求，为不同的物联网应用提供了灵活的扩展能力。

CoAP 协议采用双层结构，即消息层和请求 / 响应层。消息层处理端点之间的数据交换，并为 CON（Confirmable Message，可确认的消息）、NON（Non-Confirmable Message，不可确认的消息）、ACK（Acknowledgement Message，应答消息）和 RST（Reset Message，重置消息）报文类型提供重传机制，以弥补 UDP 传输的不可靠性；请求 / 响应层定义了 Client 侧通过 URI 向服务端的资源发出操作请求和服务端响应的规则。

CoAP 协议有三种工作模式：

• 携带模式：ACK 报文 中包含响应负载，响应负载为文本形式。在这种模式下，客户端发送 CON 请求报文，服务器收到后直接在 ACK 报文中携带响应数据返回给客户端，适用于响应数据量较小的情况。
• 分离模式：总共产生两组 CON 报文和 ACK 报文。相比携带模式，分离模式需要进行 4 次交互。当服务器无法立即处理请求并返回响应时，会先返回一个 ACK 报文确认收到请求，待处理完成后再发送一个 CON 报文携带响应数据，客户端再返回一个 ACK 报文确认收到响应，适用于处理复杂或耗时较长的请求。
• 非确认模式：使用 NON 报文，不需要等待对方的回复，但需要注意可能存在信息丢失的问题。适用于对数据可靠性要求不高，如一些实时性要求较低的传感器数据上传场景，即使偶尔丢失部分数据也不影响整体应用。

CoAP 协议在物联网中扮演着重要的角色，实现了资源受限设备之间的通信，通过简单的 RESTful 接口和较低的头部开销，有效地减少了通信数据量，提高了设备之间的互操作性。在智能家居、工业物联网、智能农业等领域都有广泛的应用。例如在智能家居中，可用于灯光控制、温度监控和安防系统等；在工业物联网中，可应用于设备监控、故障预测和生产优化；在智能农业中，用于采集土壤、气候等传感器数据，并将数据传输到云平台进行分析和处理。

二、从物联网设备中安全地爬取数据

物联网设备中的数据丰富多样，从传感器采集的环境数据到设备运行状态数据，这些数据对于各行业的分析和决策具有重要价值。但从物联网设备中爬取数据并非易事，需要在确保安全的前提下，准确、完整地采集数据。

2.1 传感器数据采集要点

在物联网中，传感器数据是最基础且重要的信息来源。传感器如同物联网的 "触角"，赋予了各种设备感知周围环境和自身状态的能力，在工业生产、智能家居、智能交通、环境监测等众多领域都发挥着关键作用。在工业生产中，压力传感器和温度传感器能够实时监测设备的运行状态，确保生产过程的安全和稳定；在智能家居系统里，温湿度传感器可以根据环境变化自动调节室内温湿度，为用户创造舒适的居住环境；在智能交通领域，车辆上的各类传感器能实时收集行驶速度、位置等信息，为交通管理和自动驾驶提供数据支持；在环境监测方面，传感器可以对空气质量、水质等进行实时监测，为环境保护和生态平衡提供数据依据。

常见的传感器类型繁多，不同类型的传感器有着各自独特的数据特点。温度传感器用于测量物体或环境的温度，输出的数据通常是连续的模拟量或经过数字化处理后的数值，在工业生产中，高精度的温度传感器能精确测量到小数点后几位的温度变化，确保生产工艺的温度要求；湿度传感器用于检测空气中的水蒸气含量，数据范围一般在 0% - 100% 相对湿度之间，在农业生产中，湿度传感器能帮助农民了解土壤和空气的湿度状况，合理安排灌溉和通风；压力传感器主要测量压力信号，其数据输出与所受压力大小成正比，在航空航天领域，压力传感器能监测飞机发动机的压力，保障飞行安全；光照传感器则对环境光线强度敏感，数据反映了光线的强弱程度，在智能照明系统中，光照传感器可根据光线变化自动调节灯光亮度，实现节能和舒适的照明效果。

数据采集的准确性和完整性对于后续的数据分析和应用至关重要。不准确的数据可能导致错误的决策，在医疗监测中，若心率传感器采集的数据不准确，可能会误导医生对患者病情的判断，从而延误治疗；不完整的数据则可能使分析结果片面，无法全面反映实际情况，在交通流量监测中，如果部分路段的传感器数据缺失，就无法准确评估整个交通网络的拥堵状况，影响交通疏导和规划。为了确保数据采集的准确性和完整性，需要对传感器进行定期校准，通过与标准设备进行比对，调整传感器的测量精度，以减少误差。同时，要建立合理的数据采集频率和存储机制，根据不同传感器的变化特性，设置合适的采集频率，避免数据丢失或过度采集，采用可靠的数据存储方式，确保数据的安全和可追溯性。

2.2 安全爬取策略与实践

从物联网设备中爬取数据面临着诸多安全挑战。在设备认证方面，物联网设备种类繁多，通信协议复杂，部分设备的认证机制可能不够完善，容易被攻击者利用，通过破解设备的认证信息，获取设备的控制权，进而窃取数据。数据加密也是一个关键问题，许多物联网设备在数据传输过程中缺乏有效的加密措施，数据以明文形式传输，这使得数据在传输过程中极易被窃取或篡改，黑客可以通过监听网络流量，获取敏感数据，如用户的个人信息、设备的控制指令等。

为了实现安全爬取，首先要确保合法获取授权，在爬取数据之前，必须获得设备所有者或相关管理机构的明确授权，签订合法的数据使用协议，明确数据的使用范围、期限和方式等，避免因未经授权的数据采集而引发法律纠纷。使用安全传输协议是保障数据传输安全的重要手段，如采用 SSL/TLS 协议对数据进行加密传输，该协议通过在客户端和服务器之间建立加密通道，确保数据在传输过程中的保密性和完整性，防止数据被窃取或篡改。在设备端，要加强设备的安全防护，设置强密码，避免使用默认密码或简单密码，定期更新设备的固件，修复可能存在的安全漏洞，防止黑客利用漏洞入侵设备。同时，建立数据访问控制机制，根据用户的角色和权限，限制对数据的访问级别，只有经过授权的用户才能访问特定的数据，从而保护数据的安全。

三、物联网数据的实时处理与分析

在物联网时代，数据如潮水般涌来，如何对这些数据进行实时处理与分析，挖掘其中的价值，成为了关键所在。实时处理与分析物联网数据，不仅能让我们及时了解设备的运行状态，还能为决策提供有力支持，在工业生产、智能交通、环境监测等众多领域都有着不可或缺的作用。在工业生产中，通过实时分析设备运行数据，能及时发现潜在故障，提前进行维护，避免生产中断；在智能交通领域，实时处理交通流量数据，有助于优化交通信号，缓解拥堵；在环境监测方面，实时分析空气质量、水质等数据，能及时发现环境污染问题，采取相应措施保护生态环境。

3.1 实时处理技术与工具

物联网数据的实时处理涵盖了一系列关键技术。数据清洗是第一步，它能去除数据中的噪声、重复数据和错误数据，提高数据的质量，在传感器采集的数据中，可能会存在因干扰导致的异常值，通过数据清洗可以将这些异常值剔除，确保数据的准确性。数据过滤则根据特定的规则筛选出感兴趣的数据，如在智能家居系统中，只关注温度超过设定阈值的数据，通过数据过滤可以快速获取这些关键信息。数据聚合是将多个数据点合并为一个摘要数据，以减少数据量并提取关键信息，在电力监测中，将一段时间内的用电量数据进行聚合，得到日用电量、月用电量等统计数据，便于分析用电趋势。

为了实现这些实时处理任务，有许多优秀的工具和框架可供选择。Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，具有高吞吐量、低延迟的特点，能够实时收集、存储和处理来自物联网设备的大量数据。它通过分区和副本机制，确保数据的高可用性和可靠性，即使部分节点出现故障，也能保证数据的正常处理。在智能工厂中，Kafka 可以收集各个生产设备的实时数据，如产量、质量检测数据等，为生产管理提供及时的数据支持。Apache Storm 是一个分布式实时计算系统，能够对数据流进行实时处理，实现复杂的实时计算任务，如实时数据分析、实时告警等。它具有高效的处理能力和良好的扩展性，能够满足不同规模的物联网应用需求。在智能安防系统中，Storm 可以实时分析监控视频流数据，检测异常行为，及时发出警报。

3.2 结合时间序列分析技术

时间序列分析在物联网数据处理中具有重要意义。物联网设备产生的数据通常是按时间顺序排列的，时间序列分析能够揭示数据随时间的变化规律，帮助我们预测未来趋势、发现异常情况。在智能电网中，通过对用电量的时间序列分析，可以预测不同时间段的用电需求，合理安排发电计划，提高能源利用效率；在设备健康监测中，对设备运行参数的时间序列分析，能够及时发现设备的异常变化，提前进行维护，降低设备故障率。

常见的时间序列分析方法包括趋势分析和季节性分析。趋势分析用于找出数据的长期变化趋势，如通过移动平均法，计算一定时间窗口内数据的平均值，以平滑数据，突出趋势，在分析某地区气温的时间序列时，使用移动平均法可以清晰地看到气温随时间的上升或下降趋势。季节性分析则用于发现数据中的周期性变化，如某些设备的使用量在一天中的不同时段、一周中的不同日子或一年中的不同季节会呈现出周期性的波动，通过季节性分析可以了解这些规律，为资源分配和调度提供依据，在分析电商平台的订单量时，发现周末和节假日的订单量明显高于平日，根据这一规律，商家可以提前做好库存准备和人员安排。

常用的时间序列分析算法有移动平均（Moving Average）和指数移动平均（Exponential Moving Average）。移动平均是一种简单的趋势分析方法，它通过将当前观测值与周围的一定数量的观测值求和，得到一个平均值，从而抑制短期波动，突出长期趋势。假设我们有一个时间序列数据集 x1, x2, dots, xn，其中 xi 表示第 i 个观测值，我们可以使用移动平均方法计算出一个新的时间序列数据集 y1, y2, dots, yn，其中 yi 是周围 k 个观测值的平均值，公式为：yi = fracxi - k + 1 + xi - k + 2 + dots + xi - 1 + xi + xi + 1 + dots + x_{i + k - 1}}2k + 1 。指数移动平均是移动平均的一种改进方法，它通过对移动平均值进行加权计算，使得更近期的观测值具有更大的影响力，从而更好地捕捉时间序列中的趋势。假设我们有一个时间序列数据集 x1, x2, dots, xn，并且已经计算出了一个移动平均数据集 y1, y2, dots, yn，我们可以使用指数移动平均方法计算出一个新的时间序列数据集 z1, z2, dots, zn，其中 zi 是周围 k 个观测值的加权平均值，公式为：zi = fracalphaxi + (1 - alpha) y_i 1 + alpha ，其中 alpha 是一个衰减因子，通常取值在 0.1 和 (0.3 之间。

下面通过 Python 代码示例展示如何进行时间序列分析：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

# 生成示例数据，假设这是某传感器按时间顺序采集的温度数据
date_rng = pd.date_range(start='1/1/2023', end='1/31/2023', freq='D')
data = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])
data['temperature'] = np.random.randint(20, 30, size=(len(date_rng)))
data.set_index('date', inplace=True)

# 绘制原始数据折线图
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(data['temperature'], label='Original Temperature')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Temperature')
plt.title('Original Sensor Data')
plt.legend()
plt.show()

# 进行时间序列分解，获取趋势、季节性和残差
decomposition = seasonal_decompose(data['temperature'], model='additive')
trend = decomposition.trend
seasonal = decomposition.seasonal
residual = decomposition.resid

# 绘制分解后的时间序列图
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.subplot(4, 1, 1)
plt.plot(data['temperature'], label='Original')
plt.legend(loc='best')
plt.subplot(4, 1, 2)
plt.plot(trend, label='Trend')
plt.legend(loc='best')
plt.subplot(4, 1, 3)
plt.plot(seasonal, label='Seasonality')
plt.legend(loc='best')
plt.subplot(4, 1, 4)
plt.plot(residual, label='Residuals')
plt.legend(loc='best')
plt.tight_layout()
plt.show()

# 计算移动平均，假设窗口大小为5
data['moving_avg'] = data['temperature'].rolling(window=5).mean()
# 绘制原始数据和移动平均后的折线图
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(data['temperature'], label='Original Temperature')
plt.plot(data['moving_avg'], label='Moving Average', linestyle='--')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Temperature')
plt.title('Original Data and Moving Average')
plt.legend()
plt.show()

在上述代码中，首先生成了一个包含日期和温度数据的示例数据集，然后绘制了原始数据的折线图，接着使用seasonal_decompose函数对时间序列进行分解，得到趋势、季节性和残差，并分别绘制了它们的图形，最后计算了窗口大小为 5 的移动平均，并将原始数据和移动平均后的数据进行对比绘制。通过这些操作，可以对物联网设备采集的时间序列数据进行初步的分析和理解。

四、总结与展望

物联网数据爬取作为获取物联网设备数据的重要手段，在当今数字化时代具有关键意义。我们深入了解了物联网设备通信协议，如 MQTT 和 CoAP，它们各自的特点、工作原理和适用场景，为我们与物联网设备进行通信和数据交互奠定了坚实的基础。在安全爬取数据方面，我们明确了传感器数据采集的要点，以及应对安全挑战的策略和实践方法，确保在合法、安全的前提下获取有价值的数据。实时处理与分析物联网数据，让我们能够及时挖掘数据中的信息，为各行业的决策提供有力支持，时间序列分析技术更是帮助我们揭示数据随时间的变化规律，预测未来趋势。

展望未来，随着物联网技术的持续发展，物联网设备数量将呈爆发式增长，数据量也将随之剧增。这将促使物联网数据爬取和分析技术不断创新和完善。在通信协议方面，可能会出现更高效、更安全的协议，以满足日益增长的物联网应用需求；在安全爬取方面，安全技术将不断升级，以应对愈发复杂的安全威胁；在数据处理与分析方面，人工智能、机器学习等技术将与物联网数据处理深度融合，实现更智能、更精准的数据分析和预测。

希望读者通过本文的学习，能够对物联网数据爬取有更深入的理解和认识，并将所学知识运用到实际的项目和实践中。在不断探索和实践的过程中，你会发现物联网数据爬取的广阔应用前景和无限潜力，为推动物联网技术的发展贡献自己的力量。