步骤 8：运行设备客户端脚本

在本教程中，您没有使用实际设备来报告数据。取而代之的是，你运行一个脚本来使用 CPU 和内存使用情况更新你的 Amazon IoT 设备影子，以模仿真实的传感器数据。要运行该脚本，必须先安装所需的Python软件包。在此过程中，您将安装所需的Python软件包，然后运行设备客户端脚本。

配置和运行设备客户端脚本

导航到 Amazon IoT 控制台。
在左侧导航窗格底部，选择设置。
保存您的自定义终端节点以便与设备客户端脚本一起使用。您可以使用此终端节点与事物影子进行交互。此终端节点对您在当前区域中的账户是唯一的。

您的自定义终端节点应与以下示例类似。
```
identifier.iot.region.amazonaws.com
```
打开命令行并运行以下命令以导航到之前创建的教程目录。
```
cd iot-sitewise-rule-tutorial
```
运行以下命令来安装 Amazon IoT Device SDK for Python。
```
pip3 install AWSIoTPythonSDK
```
有关更多信息，请参阅 Amazon IoT 开发人员指南中的 Amazon IoT Device SDK for Python。
运行以下命令来安装 psutil，这是一个跨平台的进程和系统实用程序库。
```
pip3 install psutil
```
有关更多信息，请参阅 Python Package 索引中的 psutil。

在 iot-sitewise-rule-tutorial 目录中创建一个名为 thing_performance.py 的文件，然后将以下 Python 代码复制到该文件中。


import AWSIoTPythonSDK.MQTTLib as AWSIoTPyMQTT

import json
import psutil
import argparse
import logging
import time


# Configures the argument parser for this program.
def configureParser():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument(
        "-e",
        "--endpoint",
        action="store",
        required=True,
        dest="host",
        help="Your AWS IoT custom endpoint",
    )
    parser.add_argument(
        "-r",
        "--rootCA",
        action="store",
        required=True,
        dest="rootCAPath",
        help="Root CA file path",
    )
    parser.add_argument(
        "-c",
        "--cert",
        action="store",
        required=True,
        dest="certificatePath",
        help="Certificate file path",
    )
    parser.add_argument(
        "-k",
        "--key",
        action="store",
        required=True,
        dest="privateKeyPath",
        help="Private key file path",
    )
    parser.add_argument(
        "-p",
        "--port",
        action="store",
        dest="port",
        type=int,
        default=8883,
        help="Port number override",
    )
    parser.add_argument(
        "-n",
        "--thingName",
        action="store",
        required=True,
        dest="thingName",
        help="Targeted thing name",
    )
    parser.add_argument(
        "-d",
        "--requestDelay",
        action="store",
        dest="requestDelay",
        type=float,
        default=1,
        help="Time between requests (in seconds)",
    )
    parser.add_argument(
        "-v",
        "--enableLogging",
        action="store_true",
        dest="enableLogging",
        help="Enable logging for the AWS IoT Device SDK for Python",
    )
    return parser


# An MQTT shadow client that uploads device performance data to AWS IoT at a regular interval.
class PerformanceShadowClient:
    def __init__(
        self,
        thingName,
        host,
        port,
        rootCAPath,
        privateKeyPath,
        certificatePath,
        requestDelay,
    ):
        self.thingName = thingName
        self.host = host
        self.port = port
        self.rootCAPath = rootCAPath
        self.privateKeyPath = privateKeyPath
        self.certificatePath = certificatePath
        self.requestDelay = requestDelay

    # Updates this thing's shadow with system performance data at a regular interval.
    def run(self):
        print("Connecting MQTT client for {}...".format(self.thingName))
        mqttClient = self.configureMQTTClient()
        mqttClient.connect()
        print("MQTT client for {} connected".format(self.thingName))
        deviceShadowHandler = mqttClient.createShadowHandlerWithName(
            self.thingName, True
        )

        print("Running performance shadow client for {}...\n".format(self.thingName))
        while True:
            performance = self.readPerformance()
            print("[{}]".format(self.thingName))
            print("CPU:\t{}%".format(performance["cpu"]))
            print("Memory:\t{}%\n".format(performance["memory"]))
            payload = {"state": {"reported": performance}}
            deviceShadowHandler.shadowUpdate(
                json.dumps(payload), self.shadowUpdateCallback, 5
            )
            time.sleep(args.requestDelay)

    # Configures the MQTT shadow client for this thing.
    def configureMQTTClient(self):
        mqttClient = AWSIoTPyMQTT.AWSIoTMQTTShadowClient(self.thingName)
        mqttClient.configureEndpoint(self.host, self.port)
        mqttClient.configureCredentials(
            self.rootCAPath, self.privateKeyPath, self.certificatePath
        )
        mqttClient.configureAutoReconnectBackoffTime(1, 32, 20)
        mqttClient.configureConnectDisconnectTimeout(10)
        mqttClient.configureMQTTOperationTimeout(5)
        return mqttClient

    # Returns the local device's CPU usage, memory usage, and timestamp.
    def readPerformance(self):
        cpu = psutil.cpu_percent()
        memory = psutil.virtual_memory().percent
        timestamp = time.time()
        return {"cpu": cpu, "memory": memory, "timestamp": timestamp}

    # Prints the result of a shadow update call.
    def shadowUpdateCallback(self, payload, responseStatus, token):
        print("[{}]".format(self.thingName))
        print("Update request {} {}\n".format(token, responseStatus))


# Configures debug logging for the AWS IoT Device SDK for Python.
def configureLogging():
    logger = logging.getLogger("AWSIoTPythonSDK.core")
    logger.setLevel(logging.DEBUG)
    streamHandler = logging.StreamHandler()
    formatter = logging.Formatter(
        "%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"
    )
    streamHandler.setFormatter(formatter)
    logger.addHandler(streamHandler)


# Runs the performance shadow client with user arguments.
if __name__ == "__main__":
    parser = configureParser()
    args = parser.parse_args()
    if args.enableLogging:
        configureLogging()
    thingClient = PerformanceShadowClient(
        args.thingName,
        args.host,
        args.port,
        args.rootCAPath,
        args.privateKeyPath,
        args.certificatePath,
        args.requestDelay,
    )
    thingClient.run()

在命令行中运行 thing_performance.py及以下参数：
- -n, --thingName - 您的事物名称，例如 SiteWiseTutorialDevice1。
- -e，--endpoint— 您在本过程前面保存的自定义 Amazon IoT 终端节点。
- -r，--rootCA— Amazon IoT 根 CA 证书的路径。
- -c，--cert— 你的 Amazon IoT 事物证书的路径。
- -k，--key— 你的 Amazon IoT 东西证书私钥的路径。
- -d, --requestDelay -（可选）每个设备影子更新之间等待的时间（以秒为单位）。默认值为 1 秒。
- -v, --enableLogging -（可选）如果存在此参数，则脚本将从 Amazon IoT Device SDK for Python打印调试消息。
您的命令应类似于以下示例。
```
python3 thing_performance.py \
  --thingName SiteWiseTutorialDevice1 \
  --endpoint identifier.iot.region.amazonaws.com \
  --rootCA AmazonRootCA1.pem \
  --cert device1/thing-id-certificate.pem.crt \
  --key device1/thing-id-private.pem.key
```
如果您正在为其他 Amazon IoT 内容运行脚本，请相应地更新事物名称和证书目录。
尝试打开和关闭设备上的程序，了解 CPU 利用率和内存使用量如何变化。脚本会打印每个 CPU 利用率和内存使用量读数。如果脚本成功将数据上传到 Device Shadow 服务，则脚本的输出应与以下示例类似。
```
[SiteWiseTutorialDevice1]
CPU:    24.6%
Memory: 85.2%

[SiteWiseTutorialDevice1]
Update request e6686e44-fca0-44db-aa48-3ca81726f3e3 accepted
```
请按照以下步骤操作，验证脚本是否正在更新设备影子：
1. 导航到 Amazon IoT 控制台。
2. 在左侧导航窗格中选择所有设备，然后选择事物。
3. 选择你的东西，SiteWiseTutorialDevice。
4. 选择设备影子选项卡，选择经典影子，然后核实影子状态是否与以下示例类似。
```
{
  "reported": {
    "cpu": 24.6,
    "memory": 85.2,
    "timestamp": 1579567542.2835066
  }
}
```
  如果你的东西的影子状态为空或者看起来不像前面的示例，请检查脚本是否正在运行并成功连接 Amazon IoT。如果脚本在连接时继续超时 Amazon IoT，请检查您的事物策略是否已根据本教程进行配置。
请按照以下步骤操作，验证规则操作是否正在将数据发送到 Amazon IoT SiteWise：
1. 导航到 Amazon IoT SiteWise 控制台。
2. 在左侧导航窗格中，选择资产。
3. 选择设备队列资产 (SiteWise Tutorial Device Fleet 1 1) 旁边的箭头以展开其资产层次结构，然后选择设备资产 (SiteWise Tutorial Device 1)。
4. 选择 测量值。
5. 验证 最新值 单元格是否具有 CPU Usage 和 Memory Usage 属性的值。
6. 如果 CPU Usage 和 Memory Usage 属性没有最新值，请刷新页面。如果在几分钟后没有显示值，请参阅排查规则问题。
您已完成本教程。如果要探索数据的实时可视化效果，可以在 Amazon IoT SiteWise Monitor中配置门户。有关更多信息，请参阅使用监控数据 Amazon IoT SiteWise Monitor。否则，您可以在命令提示符下按 Ctrl+C 停止设备客户端脚本。该 Python 程序发送的消息应该不足以产生费用，但完成后最好将其停止。

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步骤 7：向设备发送数据

步骤 9：清理资源