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Ich habe dieses Python-Paket geschrieben, um ML-Modelle und prädiktive Steuerungsalgorithmen direkt an industrielle I/O-Hardware anzubinden, ohne Implementierung zusätzlicher schnittellen mit Hersteller-Toolchains.
Klar, Python-Scripte sind nicht ohne weiteres für Millisekunden-Zykluszeiten und hochverfügbare Produktionssysteme geigtet. Aber in Anwendungen mit entspanntem Timing erlaubt es superschnelle Iterationen des Setups - ideal fürs Prototyping.
Das Paket ist einfach zu verwenden und hat außer Python keine Dependencies. Der code ist komplett Type-annotiert und Open Source.
Intern nutzt es ModBus/TCP für die Kommunikation mit der Hardware. Die Schnittelle ist zugänglich, sodas das Paket auch als universeller ModBus/TCP-Client genutzt werden kann.
Ich freue mich über eure Anwendungsfälle, Feature-Ideen und generelles Feedback!
Repo: https://github.com/Nonannet/pyhoff
Docs: https://nonannet.github.io/pyhoff
Klar, Python-Scripte sind nicht ohne weiteres für Millisekunden-Zykluszeiten und hochverfügbare Produktionssysteme geigtet. Aber in Anwendungen mit entspanntem Timing erlaubt es superschnelle Iterationen des Setups - ideal fürs Prototyping.
Das Paket ist einfach zu verwenden und hat außer Python keine Dependencies. Der code ist komplett Type-annotiert und Open Source.
Intern nutzt es ModBus/TCP für die Kommunikation mit der Hardware. Die Schnittelle ist zugänglich, sodas das Paket auch als universeller ModBus/TCP-Client genutzt werden kann.
Ich freue mich über eure Anwendungsfälle, Feature-Ideen und generelles Feedback!
Repo: https://github.com/Nonannet/pyhoff
Docs: https://nonannet.github.io/pyhoff
