传感器遍布地球表面和周围空间，为世界提供数据。这些廉价的传感器是物联网背后的驱动力之一，也是我们社会现在面临的数字革命。然而，连接到传感器并从传感器获取数据并不总是直截了当或容易的。这里有五个提示，可以帮助工程师第一次与传感器连接。
1 .使用传感器融合库
   许多芯片制造商可提供称为“传感器融合库”的整个库，以帮助开发人员快速，甚至更好地加速，以防止他们重新发明轮子。许多传感器可以组合成常见的类型和类别，这使得驱动程序开发如果做得恰当，几乎是通用的或至少可重复使用。寻找这些传感器融合库并了解它们的优点和缺点。
2.从总线工具开始
   任何工程师在第一次接触传感器时应采取的第一步是使用总线工具限制未知数。总线工具通过I2C，SPI或传感器可能正在通话的任何其他协议连接到PC然后连接到传感器。与总线工具相关联的PC应用程序提供了用于发送和接收数据的已知工作源，而不是未知的未经测试的嵌入式MCU驱动程序。在总线工具的工作环境中，开发人员可以发送和接收消息，以便在尝试在嵌入级别操作之前了解部件的工作原理。
3.用Python编写接口代码
   一旦开发人员使用总线工具试验了传感器，下一步就是为传感器编写应用程序代码。但是，不要直接跳到MCU代码，而是先用Python编写应用程序代码。许多总线工具都带有插件和用于编写脚本的示例代码。Python通常是与.Net一起使用的语言之一。使用Python编写应用程序既快速又简单，并提供了一种在应用程序环境中再次测试传感器的方法，而不会妨碍嵌入式环境的复杂性。拥有高级代码使非嵌入式工程师可以轻松挖掘脚本并试验传感器，而无需嵌入式软件工程师进行跟踪配合。
4. 利用传感器供应商代码
   任何可以从传感器制造商处掠夺的示例代码都可以很好地理解传感器的工作原理。不幸的是，许多传感器供应商并不是嵌入式软件设计方面的专家，所以不要指望找到一个生产就绪的精美架构和优雅的例子。获取供应商代码，了解该部件的工作原理，然后重新构建它，直到它可以干净利落地整合到嵌入式软件中。它可以从意大利面开始，但利用制造商对其传感器如何工作的理解将有助于减少在产品推出之前有多少周末被破坏。
5.使用Micro Python测试传感器
   在Python中编写第一个剪切应用程序代码的一个优点是，可以通过调用Micro Python轻松替换对总线工具API的应用程序调用。Micro Python在许多传感器工程师已经认识到的实时嵌入式软件限制内运行。Micro Python在Cortex-M4处理器上运行，是调试应用程序代码的理想环境。它不仅更简单，而且不需要编写I2C或SPI驱动程序，因为它们作为Micro Python库的一部分包含在内。
   有许多方法可以帮助提高传感器集成到嵌入式系统中的速度和易用性。开发人员永远不会出错，从高级抽象开始，并在将传感器集成到低级系统之前了解传感器的工作原理。

又见Python语言，据说这种语言简单快速，应用是越来越多了吧

说的是研发方面的事 我是应用者 便是没看懂啊

我一个IT同事喜欢用C#，我们很多上位机都是C#开发的。。。

不反对楼主的观点。但......
本胖还有一点儿想法，就是传感器的库什么的，本胖的理解就是个驱动（程序），这个要看传感器用到哪里，或者说跟什么系统连接。比如：本胖原来从事的钢铁行业，传感器是要直接或者间接进入PLC的，这个驱动就要看PLC支持什么语言了。
   如果是西门子的PLC，传感器又支持DP/PN接口，那么西门子已经提供了驱动，如我在国义特钢的二号高炉，料车位置测量选择了德国施克的多圈绝对值编码器，接口是DP，这个可以直接连到416-2DP（CPU）上，驱动不需要自己写了。
   如果传感器不支持PLC内置的驱动，那么就需要自己编写一个小程序来实现了。如我在国义特钢帮一个承包商（这家承包商以极低的价格拿下了项目，但发现自己不会做了，晕不晕啊）做的全公司煤气安全监测报警系统，一共89个电化学一氧化碳传感器，modbus-RTU接口（485），我选了224XP，好像是6个吧，用485口（自由口）连接那些传感器，然后走的光纤介质以太网传送到生产部，用工控机带了一个sharp的40寸电视当显示器。这个驱动就需要自己写了，Modbus虽然是标准的通信协议，但每家的传感器的内部寄存器可没有什么标准，还是需要自己编一段，还得换算一下。
   如果传感器根本不支持通讯，而是输出的4~20mA、mV、电阻等等信号，那就得选对应的AI模块或者用转换器跟PLC连接了，驱动的原理跟上面完全不同了。
   当然，本胖也觉得Python不错，近期准备学习，还请楼主给点儿指点。