在使用 OPC UA 客户端与服务器交互时，动态检测和转换自定义方法的输入参数类型至关重要。本文将介绍如何通过读取方法节点的 "0:InputArguments" 属性，获取参数类型信息，并将其转换为 Python 类，以便正确调用 OPC UA 方法。本文提供示例代码，帮助开发者理解类型转换过程，并解决动态客户端场景下的参数处理难题。
在 OPC UA 中，调用方法时需要将参数转换为服务器期望的类型。对于标准类型，opcua-asyncio 等库通常会自动处理。但对于自定义类型，则需要手动进行转换。本文将介绍如何动态地获取方法所需的参数类型，并将其转换为相应的 Python 类，从而实现动态调用方法。
获取方法参数类型信息
OPC UA 方法的参数信息存储在其 "0:InputArguments" 属性中。该属性的值是一个 Argument 对象的列表，每个对象描述一个参数。Argument 对象包含参数的名称、数据类型等信息。
可以使用 read_value() 方法读取 "0:InputArguments" 属性的值：
input_arguments = await node.get_child("0:InputArguments").read_value()input_arguments 将是一个 Argument 对象的列表。每个 Argument 对象都有一个 dataType 属性，它是一个 NodeId 对象，表示参数的数据类型。
将 NodeId 转换为 Python 类
NodeId 对象只是数据类型的标识符，我们需要将其转换为相应的 Python 类才能创建参数值。opcua-asyncio 库提供了一些内置的类型映射，但对于自定义类型，我们需要手动进行映射。
以下代码展示了如何将 NodeId 转换为 Python 类：
from asyncua.ua import ObjectIds
from asyncua import ua
base_type_list = {
ua.NodeId(ObjectIds.Null): None,
ua.NodeId(ObjectIds.Boolean): bool,
ua.NodeId(ObjectIds.SByte): ua.SByte,
ua.NodeId(ObjectIds.Byte): ua.Byte,
ua.NodeId(ObjectIds.Int16): ua.Int16,
ua.NodeId(ObjectIds.UInt16): ua.UInt16,
ua.NodeId(ObjectIds.Int32): ua.Int32,
ua.NodeId(ObjectIds.UInt32): ua.UInt32,
ua.NodeId(ObjectIds.Int64): ua.Int64,
ua.NodeId(ObjectIds.UInt64): ua.UInt64,
ua.NodeId(ObjectIds.Float): ua.Float,
ua.NodeId(ObjectIds.Double): ua.Double,
ua.NodeId(ObjectIds.String): ua.String,
ua.NodeId(ObjectIds.DateTime): ua.DateTime,
ua.NodeId(ObjectIds.Guid): ua.Guid,
ua.NodeId(ObjectIds.ByteString): ua.ByteString,
ua.NodeId(ObjectIds.XmlElement): ua.XmlElement,
ua.NodeId(ObjectIds.NodeId): ua.NodeId,
ua.NodeId(ObjectIds.ExpandedNodeId): ua.ExpandedNodeId,
ua.NodeId(ObjectIds.StatusCode): ua.StatusCode,
ua.NodeId(ObjectIds.QualifiedName): ua.QualifiedName,
ua.NodeId(ObjectIds.LocalizedText): ua.LocalizedText,
ua.NodeId(ObjectIds.Structure): ua.ExtensionObject,
ua.NodeId(ObjectIds.DataValue): ua.DataValue,
ua.NodeId(ObjectIds.BaseVariableType): ua.Variant,
ua.NodeId(ObjectIds.DiagnosticInfo): ua.DiagnosticInfo,
}
def get_class_from_nodeid(datatype_nodeid):
# check all type dicts
sources = [base_type_list, ua.basetype_by_datatype, ua.extension_objects_by_datatype, ua.enums_by_datatype]
cls = None
for src in sources:
cls = src.get(datatype_nodeid, None)
if cls is not None:
return cls
return clsget_class_from_nodeid 函数接收一个 NodeId 对象作为参数，并返回相应的 Python 类。该函数首先检查 base_type_list 字典，该字典包含了 OPC UA 标准类型到 Python 类的映射。如果 NodeId 不在 base_type_list 中，则检查 ua.basetype_by_datatype，ua.extension_objects_by_datatype 和 ua.enums_by_datatype 字典，这些字典包含了 opcua-asyncio 库内置的类型映射。如果仍然找不到 NodeId 对应的 Python 类，则返回 None。
创建参数值
有了 Python 类，就可以创建参数值了。例如，如果参数类型是 ua.Int32，则可以创建一个 ua.Int32 对象：
param_class = get_class_from_nodeid(argument.dataType)
if param_class == ua.Int32:
param_value = ua.Int32(123)对于自定义类型，需要根据类型的定义创建相应的对象。例如，如果自定义类型是一个结构体，则需要创建一个包含结构体所有字段的对象。
调用方法
创建好所有参数值后，就可以调用方法了：
result = await node.call_method('method_name', *param_values)param_values 是一个包含所有参数值的列表。
注意事项
- 确保 get_class_from_nodeid 函数能够正确地将 NodeId 转换为 Python 类。对于自定义类型，需要手动添加映射。
- 在创建参数值时，需要根据参数类型设置正确的值。
- 如果方法调用失败，可以查看服务器的日志，了解错误原因。
总结
本文介绍了如何动态地检测和转换 OPC UA 方法的输入参数类型。通过读取 "0:InputArguments" 属性，获取参数类型信息，并将其转换为 Python 类，可以实现动态调用方法。这种方法对于动态客户端场景非常有用，因为客户端可以在运行时确定参数类型，而无需预先知道。
