python pyqt5开发DoIP上位机【代码里是怎么获取诊断回复的？】

已于 2025-08-30 23:06:59 修改
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分类专栏： python在车载电子测试方面的应用 文章标签： python qt DoIP ECU UDS
于 2025-08-30 22:52:10 首次发布
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python pyqt5开发DoIP上位机【介绍】

python pyqt5开发DoIP上位机【代码里发送常用uds命令是怎么实现的？】

python pyqt5开发DoIP上位机【代码里是怎么获取诊断回复的？】

python pyqt5开发DoIP上位机【诊断回复的函数都是怎么调用的？】

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DoIP的基本信息（一）
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DoIP协议的基本 DoIP在传输层、传输速率、诊断仪与车辆的连接方式、诊断仪与车辆连接的物理要求。OBD2种接线方式。
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python pyqt5开发DoIP上位机【源码】
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python pyqt5开发DoIP上位机【发送DoIP报文】
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python pyqt5开发DoIP上位机【源码1】
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基于Python和PYQT5实现UDS功能，与ECU应用层软件交互
amsr2300的博客
01-21 5514
本人汽车应用层软件工程师一枚，今年入职新公司。年中突接任务，要通过上位机，实现和应用层软件标定量的交互功能（比如改标定参数，写入VIN码，更改工作时间等）。当时是一头雾水啊，毕竟入行以来一直从事的都是基于MATLAB实现应用层的逻辑搭建，根本没接触过上位机编程。没办法，再硬的骨头也只能啃啃看。由于我们ECU的供应商提供了底层UDS变量在应用层访问的可行性，又想着在前一家公司的时候，自学了一些python编程。因此初步定下了用pyqt5编写上位机界面，通过PCAN去连接ECU，用python代...
Python自动化测试框架开发
2509_93945719的博客
11-26 824
封装requests时踩过坑，最初简单包装成通用方法，后来发现不同模块需要不同的超时策略和重试机制。框架开发过程中最大的体会是：好的设计不是一次性完成的，而是在不断踩坑、重构中迭代出来的。记住，自动化测试的终极目标不是追求100%覆盖率，而是用最小成本快速发现质量问题。最直观的变化是测试周期从原来的3天缩短到8小时，版本发布再也不用全员熬夜了。pytest的夹具机制比unittest灵活太多，特别是parametrize参数化，能轻松实现数据驱动。决定动手搭个统一的测试框架，把乱七八糟的脚本规范起来。
Python Pandas多列合并成一长列(扁平化)
最新发布
视觉算法小趴菜的博客
11-29 234
本文介绍了Pandas中三种数据扁平化方法：melt()按变量名和值两列重组数据，concat()垂直拼接多列，stack()将多列转为单列。测试数据显示melt()保留原列名信息，concat()和stack()仅保留数值。三种方法各有特点，适用于不同的数据扁平化需求。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1616
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
收藏！软件测试面试题
2401_86705770的博客
11-26 635
作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路，如果你不想再体验一次学习时找不到资料，没人解答问题，坚持几天便放弃的感受的话，在这里我给大家分享一些自动化测试的学习资源，希望能给你前进的路上带来帮助。
基于Python与Go构建云原生微服务自动化运维平台的架构设计思路实践策略与性能优化方法全流程解析
2501_94114213的博客
11-26 763
Python 提供灵活的任务调度与编排能力，Go 提供高并发、高吞吐的任务执行与采集能力。两者结合构建的云原生微服务运维平台能够在大规模环境下实现：自动化高可靠弹性扩展可观测高性能随着企业上云进程加速，Python + Go 的混合运维平台将成为云原生运维的标准实践方案。
遗留Python包中的漏洞代码可通过域名劫持攻击Python包索引
FreeBuf_的博客
11-28 391
遗留Python包漏洞可致供应链攻击，域名劫持风险威胁PyPI生态。
python自动化脚本-下载最新最全LPR
zhang_ruiqiang的博客
11-27 629
本文介绍了一个Python自动化脚本，用于从中国人民银行官网批量获取贷款市场报价利率(LPR)数据。通过分析网页结构，发现LPR数据分布在4个索引页面中，每个页面包含多个带有特定标题的链接。脚本使用BeautifulSoup解析网页，自动提取并存储所有LPR数据到本地文件，解决了手动下载效率低、易出错的问题。核心功能包括：页面URL自动生成、目标链接定位、数据内容提取和结果保存。该方案显著提高了数据采集效率，为金融数据分析提供了便利。
Python抓取ZLibrary元数据实战指南
yiruo250的博客
11-29 361
本文介绍使用Python抓取ZLibrary电子书元数据的技术方案。首先说明准备工作，包括Python环境配置、网页结构分析和反爬策略。详细讲解两种抓取方法：静态页面使用requests+BeautifulSoup解析，动态内容通过Selenium模拟浏览器操作。提供数据存储示例（CSV/JSON格式）和清洗技巧，并介绍异步抓取、Scrapy框架等高级优化方案。特别强调法律合规性，包括遵守robots.txt、控制请求频率及版权注意事项。附完整代码示例链接，为电子书数据分析提供技术参考。
智慧城市空气质量监测与分析：Python与Go构建高效环境管理系统
2501_94114979的博客
11-26 341
通过Python与Go结合，开发者可以构建智慧城市空气质量监控系统，实现实时数据采集、分析和可视化。异步处理、缓存和消息队列保障系统高效稳定，为城市环境治理和公共健康提供技术支持。
探索PFC2D流固耦合：模拟煤层塌陷的奇妙之旅
2503_94141257的博客
11-27 324
该模型是模拟的煤层塌陷的pfc2D流固耦合：运用fipy（python）-pfc2d联合的方法实现。不仅方法创新，可修改，内容操作性强，调整内部代码可实现多边形区域的三角网格流域，灵活性强，还设置的有悬浮颗粒定向删除，点位移的实时监测等多内容，干货满满，你买这个一个代码，但里边不止这一个代码的内容。代码真实有效。内部包含：前后水头、位移、渗透系数等多个水力参数，内容丰富。
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