Python 代码实现高性能异构分布式并行智慧果园管理系统
数据采集模块
负责从果园中的各种传感器(如温度、湿度、光照、土壤湿度等)实时采集数据。 数据传输采用分布式通信机制,保证高效和低延迟的数据传输。
import time
import random
class Sensor:
def __init__(self, sensor_type):
self.sensor_type = sensor_type
def read_data(self):
return random.uniform(20.0, 30.0) if self.sensor_type == 'temperature' else random.uniform(40.0, 60.0)
class DataCollector:
def __init__(self, sensors):
self.sensors = sensors
def collect_data(self):
data = {}
for sensor in self.sensors:
data[sensor.sensor_type] = sensor.read_data()
return data
if __name__ == "__main__":
sensors = [Sensor('temperature'), Sensor('humidity')]
collector = DataCollector(sensors)
while True:
data = collector.collect_data()
print(f"Collected Data: {data}")
time.sleep(5)
数据存储模块
数据需要在分布式文件系统中进行高效存储,并且支持快速检索和查询。 采用数据库或分布式文件系统如HDFS。
import sqlite3
class DataStorage:
def __init__(self, db_name='orchard.db'):
self.conn = sqlite3.connect(db_name)
self.create_table()
def create_table(self):
self.conn.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS ORCHARD_DATA
(ID INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
TEMPERATURE REAL NOT NULL,
HUMIDITY REAL NOT NULL,
TIMESTAMP DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP);''')
def store_data(self, temperature, humidity):
self.conn.execute("INSERT INTO ORCHARD_DATA (TEMPERATURE, HUMIDITY) VALUES (?, ?)", (temperature, humidity))
self.conn.commit()
if __name__ == "__main__":
storage = DataStorage()
storage.store_data(25.3, 45.7)
数据处理与分析模块
负责对采集的数据进行实时处理,包括过滤、聚合、异常检测等。 使用分布式计算框架如Apache Spark进行数据分析。
from pyspark.sql import SparkSession
class DataProcessor:
def __init__(self):
self.spark = SparkSession.builder.appName("OrchardDataProcessing").getOrCreate()
def process_data(self, data):
df = self.spark.createDataFrame(data)
df.show()
if __name__ == "__main__":
processor = DataProcessor()
data = [(25.3, 45.7), (26.1, 46.2)]
processor.process_data(data)
智能决策模块
基于处理后的数据,使用机器学习和人工智能算法对果园的管理提供智能决策建议,如灌溉、施肥、病虫害防治等。 采用分布式机器学习框架,如TensorFlow或PyTorch进行训练和预测。
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
class DecisionMaker:
def __init__(self):
self.model = LinearRegression()
def train_model(self, X, y):
self.model.fit(X, y)
def predict(self, X):
return self.model.predict(X)
if __name__ == "__main__":
decision_maker = DecisionMaker()
X = np.array([[25], [26], [27]])
y = np.array([1, 2, 3])
decision_maker.train_model(X, y)
prediction = decision_maker.predict(np.array([[28]]))
print(f"Prediction: {prediction}")
控制与执行模块
根据智能决策模块的建议,自动控制果园中的设备(如灌溉系统、风扇、加热器等)。 支持实时控制和远程控制。
class DeviceController:
def __init__(self, device_type):
self.device_type = device_type
def execute(self, command):
print(f"Executing {command} on {self.device_type}")
if __name__ == "__main__":
controller = DeviceController('Irrigation System')
controller.execute('Start')
用户接口模块
提供给用户使用的管理界面,支持移动端和Web端。 展示果园的实时数据、分析结果,并允许用户进行手动控制。
from flask import Flask, render_template
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def index():
return render_template('index.html', data={"temperature": 25.3, "humidity": 45.7})
if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True)
安全与权限管理模块
负责系统的安全性,包括数据的加密传输、用户的权限管理等。
class SecurityManager:
def __init__(self):
self.users = {"admin": "password123"}
def authenticate(self, username, password):
return self.users.get(username) == password
if __name__ == "__main__":
manager = SecurityManager()
is_authenticated = manager.authenticate("admin", "password123")
print(f"Authenticated: {is_authenticated}")
C++ 代码实现高性能异构分布式并行智慧果园管理系统
数据采集模块
负责从果园中的各种传感器(如温度、湿度、光照、土壤湿度等)实时采集数据。 数据传输采用分布式通信机制,保证高效和低延迟的数据传输。
#include <iostream>
#include <random>
#include <thread>
#include <chrono>
class Sensor {
public:
Sensor(const std::string& type) : sensor_type(type) {}
double read_data() {
std::default_random_engine generator;
std::uniform_real_distribution<double> distribution(20.0, 30.0);
return distribution(generator);
}
private:
std::string sensor_type;
};
class DataCollector {
public:
DataCollector(const std::vector<Sensor>& sensors) : sensors(sensors) {}
std::map<std::string, double> collect_data() {
std::map<std::string, double> data;
for (const auto& sensor : sensors) {
data[sensor.sensor_type] = sensor.read_data();
}
return data;
}
private:
std::vector<Sensor> sensors;
};
int main() {
std::vector<Sensor> sensors = {Sensor("temperature"), Sensor("humidity")};
DataCollector collector(sensors);
while (true) {
auto data = collector.collect_data();
for (const auto& [key, value] : data) {
std::cout << key << ": " << value << std::endl;
}
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(5));
}
return 0;
}
数据存储模块
数据需要在分布式文件系统中进行高效存储,并且支持快速检索和查询。 采用数据库或分布式文件系统如HDFS。
#include <sqlite3.h>
#include <iostream>
class DataStorage {
public:
DataStorage(const std::string& db_name = "orchard.db") {
int rc = sqlite3_open(db_name.c_str(), &db);
if (rc) {
std::cerr << "Can't open database: " << sqlite3_errmsg(db) << std::endl;
} else {
create_table();
}
}
~DataStorage() {
sqlite3_close(db);
}
void store_data(double temperature, double humidity) {
std::string sql = "INSERT INTO ORCHARD_DATA (TEMPERATURE, HUMIDITY) VALUES (" +
std::to_string(temperature) + ", " + std::to_string(humidity) + ");";
char* errmsg;
int rc = sqlite3_exec(db, sql.c_str(), 0, 0, &errmsg);
if (rc != SQLITE_OK) {
std::cerr << "SQL error: " << errmsg << std::endl;
sqlite3_free(errmsg);
}
}
private:
sqlite3* db;
void create_table() {
std::string sql = "CREATE TABLE IF NOT EXISTS ORCHARD_DATA("
"ID INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,"
"TEMPERATURE REAL NOT NULL,"
"HUMIDITY REAL NOT NULL,"
"TIMESTAMP DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP);";
char* errmsg;
int rc = sqlite3_exec(db, sql.c_str(), 0, 0, &errmsg);
if (rc != SQLITE_OK) {
std::cerr << "SQL error: " << errmsg << std::endl;
sqlite3_free(errmsg);
}
}
};
int main() {
DataStorage storage;
storage.store_data(25.3, 45.7);
return 0;
}
数据处理与分析模块
负责对采集的数据进行实时处理,包括过滤、聚合、异常检测等。 使用分布式计算框架如Apache Spark进行数据分析。
#include <iostream>
#include <vector>
class DataProcessor {
public:
void process_data(const std::vector<std::pair<double, double>>& data) {
for (const auto& [temperature, humidity] : data) {
std::cout << "Processing Temperature: " << temperature
<< ", Humidity: " << humidity << std::endl;
}
}
};
int main() {
DataProcessor processor;
std::vector<std::pair<double, double>> data = {{25.3, 45.7}, {26.1, 46.2}};
processor.process_data(data);
return 0;
}
智能决策模块
基于处理后的数据,使用机器学习和人工智能算法对果园的管理提供智能决策建议,如灌溉、施肥、病虫害防治等。 采用分布式机器学习框架,如TensorFlow或PyTorch进行训练和预测。
#include <iostream>
#include <vector>
class DecisionMaker {
public:
double predict(double temperature) {
// 简单线性回归模型
double slope = 0.5;
double intercept = 10.0;
return slope * temperature + intercept;
}
};
int main() {
DecisionMaker decision_maker;
double prediction = decision_maker.predict(28.0);
std::cout << "Prediction: " << prediction << std::endl;
return 0;
}
控制与执行模块
根据智能决策模块的建议,自动控制果园中的设备(如灌溉系统、风扇、加热器等)。 支持实时控制和远程控制。
#include <iostream>
class DeviceController {
public:
DeviceController(const std::string& device_type) : device_type(device_type) {}
void execute(const std::string& command) {
std::cout << "Executing " << command << " on " << device_type << std::endl;
}
private:
std::string device_type;
};
int main() {
DeviceController controller("Irrigation System");
controller.execute("Start");
return 0;
}
用户接口模块
提供给用户使用的管理界面,支持移动端和Web端。 展示果园的实时数据、分析结果,并允许用户进行手动控制。
#include <iostream>
class UserInterface {
public:
void display_data(double temperature, double humidity) {
std::cout << "Temperature: " << temperature << "°C, "
<< "Humidity: " << humidity << "%" << std::endl;
}
};
int main() {
UserInterface ui;
ui.display_data(25.3, 45.7);
return 0;
}
安全与权限管理模块
负责系统的安全性,包括数据的加密传输、用户的权限管理等。
#include <iostream>
#include <unordered_map>
class SecurityManager {
public:
SecurityManager() {
users["admin"] = "password123";
}
bool authenticate(const std::string& username, const std::string& password) {
return users.find(username) != users.end() && users[username] == password;
}
private:
std::unordered_map<std::string, std::string> users;
};
int main() {
SecurityManager manager;
bool is_authenticated = manager.authenticate("admin", "password123");
std::cout << "Authenticated: " << (is_authenticated ? "Yes" : "No") << std::endl;
return 0;
}