4、第一个ROS2节点：Python发布者与订阅者

终于到了动手写代码的时候了。说实话，每次带新人入门ROS2，我最怕的就是一上来就扔出一堆概念——节点、话题、发布订阅、DDS……听着就头大。所以这一章，咱们直接写两个节点，一个说话，一个听话。跑通了，你自然就懂了。

4.1 理解发布者与订阅者模型

ROS2的通信模型，说白了就是“广播”模式。发布者（Publisher）只管往话题（Topic）上扔数据，它不知道谁在听。订阅者（Subscriber）只管从话题上收数据，它不知道谁在发。这种解耦设计，在机器人系统里特别实用——你想加个传感器节点，完全不用改其他节点的代码。

我刚开始做多传感器融合时，就是靠这个模型把激光雷达、IMU、里程计的数据全串起来的。每个传感器一个节点，各自发布数据，融合节点只管订阅就行。

下面这张图，把整个流程串起来了：

4.2 编写Python发布者节点

先创建一个工作空间。我个人习惯把代码都放在 ~/ros2_ws/src 下，这样好管理。

mkdir -p ~/ros2_ws/src
cd ~/ros2_ws/src
ros2 pkg create --build-type ament_python py_pubsub

这个命令会生成一个Python包的基本结构。进去看看：

cd py_pubsub
tree

你会看到 py_pubsub 目录、setup.py、package.xml 这些文件。现在，在 py_pubsub/py_pubsub/ 下新建一个 talker.py：

import rclpy
from rclpy.node import Node
from std_msgs.msg import String

class TalkerNode(Node):
    def __init__(self):
        super().__init__('talker')
        self.publisher_ = self.create_publisher(String, 'chatter', 10)
        self.timer = self.create_timer(1.0, self.timer_callback)
        self.count = 0

    def timer_callback(self):
        msg = String()
        msg.data = f'Hello ROS2: 第{self.count}次'
        self.publisher_.publish(msg)
        self.get_logger().info(f'发布: "{msg.data}"')
        self.count += 1

def main(args=None):
    rclpy.init(args=args)
    node = TalkerNode()
    rclpy.spin(node)
    node.destroy_node()
    rclpy.shutdown()

if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码干了三件事：

1. 创建一个名为 talker 的节点
2. 在 chatter 话题上创建一个发布者，消息类型是 String
3. 每1秒触发一次回调，发布一条消息

4.3 编写Python订阅者节点

同样在 py_pubsub/py_pubsub/ 下新建 listener.py：

import rclpy
from rclpy.node import Node
from std_msgs.msg import String

class ListenerNode(Node):
    def __init__(self):
        super().__init__('listener')
        self.subscription = self.create_subscription(
            String, 'chatter', self.listener_callback, 10)
        self.subscription  # 防止被垃圾回收

    def listener_callback(self, msg):
        self.get_logger().info(f'收到: "{msg.data}"')

def main(args=None):
    rclpy.init(args=args)
    node = ListenerNode()
    rclpy.spin(node)
    node.destroy_node()
    rclpy.shutdown()

if __name__ == '__main__':
    main()

订阅者的代码更简单——它只等着收消息，收到就打印出来。注意那个 self.subscription 赋值，我刚开始写的时候忘了这行，结果节点一启动就崩了。后来查文档才知道，Python的垃圾回收会把没人引用的订阅对象给收掉。

4.4 配置入口点并编译

代码写好了，得告诉ROS2怎么启动它们。编辑 setup.py，找到 entry_points 部分：

entry_points={
    'console_scripts': [
        'talker = py_pubsub.talker:main',
        'listener = py_pubsub.listener:main',
    ],
},

然后编译：

cd ~/ros2_ws
colcon build --packages-select py_pubsub
source install/setup.bash

编译成功后，开两个终端，都 source install/setup.bash。一个跑发布者，一个跑订阅者：

# 终端1
ros2 run py_pubsub talker

# 终端2
ros2 run py_pubsub listener

你会看到订阅者终端里，每秒打印一条消息。嗯，跑通了。

4.5 C++节点与Python节点的差异

很多初学者会问：到底用Python还是C++？我的建议是——原型用Python，产品用C++。下面这张表，是我多年项目经验的总结：

对比维度	Python节点	C++节点
开发速度	快，不用编译，改完就能跑	慢，每次改代码都要编译
运行性能	中等，适合控制频率≤100Hz	高，适合高频控制、大计算量
内存管理	自动GC，但要注意引用丢失	手动管理，但更可控
包构建	ament_python，无需CMake	ament_cmake，需要CMakeLists.txt
适用场景	原型验证、工具脚本、教学	实时控制、SLAM、导航

我记得有一次做激光雷达的实时SLAM，用Python写的节点，CPU直接飙到80%。换成C++重写后，降到15%。但反过来，做数据可视化工具时，Python的快速迭代优势就体现出来了。

4.6 使用colcon编译与运行

colcon 是ROS2的官方构建工具。常用的命令就这几个：

# 编译整个工作空间
colcon build

# 只编译某个包（省时间）
colcon build --packages-select py_pubsub

# 编译时忽略测试（加快速度）
colcon build --packages-select py_pubsub --cmake-args -DBUILD_TESTING=OFF

# 编译并符号链接（Python包推荐）
colcon build --packages-select py_pubsub --symlink-install

编译完别忘了 source install/setup.bash。我见过太多人编译完直接跑，结果报错说找不到包——其实就是忘了source。

运行节点用 ros2 run 命令：

ros2 run <包名> <节点名>

比如我们刚才的：

ros2 run py_pubsub talker
ros2 run py_pubsub listener

如果想看话题在发什么数据，可以开第三个终端：

ros2 topic echo /chatter

这个命令会实时打印话题上的所有消息，调试时特别好用。

4.7 本章小结

这一章，我们从零开始写了一个发布者节点和一个订阅者节点。你学会了：

• ROS2的发布-订阅通信模型
• 用Python编写Publisher和Subscriber
• 配置 setup.py 的入口点
• 使用 colcon 编译和 ros2 run 运行
• Python节点与C++节点的差异

说实话，这两个节点虽然简单，但它们是ROS2机器人开发的基石。后面所有的传感器驱动、SLAM算法、导航控制，本质上都是在这个模型上叠加更复杂的逻辑。把这个跑通了，后面的路就好走了。