Veidojiet Raspberry Pi SUPER meteostaciju: 8 soļi (ar attēliem)

2024 Autors: John Day | [email protected]. Pēdējoreiz modificēts: 2024-01-30 10:52

Atzīsimies, mēs, cilvēki, daudz runājam par laika apstākļiem ⛅️. Vidēji cilvēks par laika apstākļiem runā četras reizes dienā, vidēji 8 minūtes un 21 sekundi. Dariet matemātiku, un tas kopā veido 10 jūsu dzīves mēnešus, ko pavadīsit, kliedzot par laika apstākļiem. Laika apstākļi tiek uzskatīti par sarunu iesācēju un neērtu klusuma pārtraukumu tēmu #1. Ja mēs par to tik daudz runāsim, mēs varētu arī pacelt savu laika apstākļu ielas kredītu pavisam jaunā līmenī. Šis īpaši jautrais un vienkāršais projekts izmantos lietu internetu (IoT) un Raspberry Pi, lai to izdarītu.

Mēs veidosim savu hiper-vietējo laika apstākļu IoT informācijas paneli, kas laika gaitā fiksēs laika apstākļus mūsu mājā un ārpus tās. Nākamreiz, kad kāds jums jautās "kā ir ar laika apstākļiem pēdējā laikā?", Jūs varēsit izspiest tālruni un atstāt elpu, izmantojot savu trako laika analīzes prasmi ☀️.

Kas jums būs nepieciešams kursa apgūšanai: 1. Raspberry Pi ar interneta savienojumu

2. Raspberry Pi SenseHAT

3. 6 collu 40 kontaktu IDE vīriešu un sieviešu pagarinājuma kabelis (pēc izvēles temperatūras precizitātei)

4. Sākotnējais valsts konts

5. Tieši tā!

Projekta līmenis: iesācējs

Aptuvenais izpildes laiks: 20 minūtes

Aptuvenais izklaides faktors: izslēgts no diagrammām

Šajā soli pa solim apmācībā jūs uzzināsit, kā sākotnējā stāvoklī izmantot Weatherstack API integrāciju, lai iegūtu vietējos laika apstākļus jūsu reģionā

- Uzziniet, kā lietot Raspberry Pi ar Sense HAT (https://www.raspberrypi.org/products/sense-hat/), lai savāktu laika apstākļu datus savā mājā

- Izveidojiet savu personīgo vietējo laika apstākļu informācijas paneli, kuram varat piekļūt no jebkura klēpjdatora vai mobilās ierīces tīmekļa pārlūkprogrammas

- Dodiet savam meteorologam naudu

Piegādes

Kas jums būs nepieciešams, lai apgūtu kursu:

1. Raspberry Pi ar interneta savienojumu

2. Raspberry Pi SenseHAT

3. 6 collu 40 kontaktu IDE vīriešu un sieviešu pagarinājuma kabelis (pēc izvēles temperatūras precizitātei)

4. Sākotnējais valsts konts

5. Tieši tā!

1. darbība. Darba sākšana

Mēs jau esam ieguldījuši lielu darbu, lai jūs varētu salikt kodu un sakārtot informāciju. Mums vienkārši būs jāveic daži pielāgojumi.

Lai izgūtu visu, ko mēs jums esam sagatavojuši, jums būs nepieciešams klonēt krātuvi no GitHub. Github ir lielisks pakalpojums, kas ļauj mums saglabāt, pārskatīt un pārvaldīt šādus projektus. Lai klonētu krātuvi, viss, kas mums jādara, ir jāiet mūsu Pi terminālī vai jūsu datora terminālī, kas ir SSH jūsu pi, un ierakstiet šo komandu:

$ git klons

Nospiediet taustiņu Enter un redzēsit šo informāciju:

pi@raspberrypi ~ $ git clone

Klonēšana “wunderground-sensehat”…

tālvadības pults: objektu skaitīšana: 28, darīts.

tālvadības pults: kopā 28 (delta 0), atkārtoti izmantots 0 (delta 0), iepakojumā atkārtoti izmantots 28

Objektu izpakošana: 100% (28/28), darīts.

Savienojuma pārbaude… darīts.

Kad esat to redzējis, apsveicam, jūs esat veiksmīgi klonējis Github Repo un jums ir visi nepieciešamie faili, lai izveidotu savu Super Weather Station. Pirms pāriet uz nākamo soli, veltīsim laiku, lai izpētītu šo direktoriju un apgūtu dažas komandrindas komandas.

Savā terminālī ierakstiet zemāk esošo komandu:

$ ls

Šajā komandā ir uzskaitīts viss, kas ir pieejams direktorijā, kurā pašlaik atrodaties. Šis saraksts parāda, ka mūsu Github Repo ir veiksmīgi klonēts mūsu direktorijā ar nosaukumu “wunderground-sensehat”. Apskatīsim, kas atrodas šajā direktorijā. Lai mainītu direktoriju, viss, kas jums jādara, ir ierakstīt “cd” un pēc tam ierakstīt tā direktorija nosaukumu, uz kuru vēlaties doties.

Šajā gadījumā mēs ierakstīsim:

$ cd wunderground-sensehat

Tiklīdz mēs nospiedīsim taustiņu Enter, jūs redzēsit, ka mēs tagad atrodamies katalogā wunderground-sensehat. Vēlreiz ierakstīsim ls, lai redzētu, kādus failus esam instalējuši savā pi.

README.md sensehat.py sensehat_wunderground.py wunderground.py

Šeit mēs redzam, ka mums ir savs readme dokuments un pāris dažādi python faili. Apskatīsim sensehat.py. Tā vietā, lai ieietu failā ar komandu cd, kā mēs to darījām direktoriju gadījumā, mēs izmantosim komandu nano. Komanda nano ļauj mums atvērt nano teksta redaktoru, kurā mums ir viss mūsu python kods katram šī projekta segmentam. Iet uz priekšu un ierakstiet:

$ nano sensehat.py

Šeit jūs varat redzēt visu kodu, ko mēs jums esam sagatavojuši šim projektam. Mēs pagaidām neveiksim nekādas izmaiņas šajā dokumentā, taču nekautrējieties ritināt apkārt un redzēt, ko mēs darīsim vēlāk šajā apmācībā.

2. darbība. Sākotnējais stāvoklis

Mēs vēlamies straumēt visus mūsu laika apstākļu datus mākoņa pakalpojumā, un šis pakalpojums pārvērš mūsu datus par jauku informācijas paneli, kuram varam piekļūt no klēpjdatora vai mobilās ierīces. Mūsu datiem ir nepieciešams galamērķis. Kā galamērķi mēs izmantosim sākotnējo valsti.

1. darbība. Reģistrējieties sākotnējā valsts kontam

Dodieties uz vietni https://www.initialstate.com/app#/register/ un izveidojiet jaunu kontu.

2. darbība: instalējiet ISStreamer

Instalējiet sākotnējā stāvokļa Python moduli savā Raspberry Pi: komandu uzvednē (vispirms neaizmirstiet SSH ievadīt savā Pi), izpildiet šādu komandu:

$ cd/home/pi/

$ / curl -sSL https://get.initialstate.com/python -o -| sudo bash

Drošības piezīme. Iepriekšminētajai komandai ir svarīga anatomija, kas lietotājam būtu jāzina.

1) Pirms čokurošanās ir pirms \. Tas ir svarīgi, lai nodrošinātu, ka netiek izveidots čokurošanās aizstājvārds, ja tāds tika izveidots. Tas palīdz mazināt risku, ka komanda dara vairāk, nekā paredzēts.

2) Komanda ir pārsūtīta komanda, tāpēc, palaižot, jūs pievienojat skripta izvadi no vietnes https://get.initialstate.com/python komandā sudo bash. Tas tiek darīts, lai vienkāršotu instalēšanu, tomēr jāatzīmē, ka šeit https ir svarīgs, lai palīdzētu nenodrošināt nekādas manipulācijas ar instalēšanas skriptu, jo īpaši tāpēc, ka skripts tiek palaists ar paaugstinātām privilēģijām. Tas ir izplatīts veids, kā vienkāršot instalēšanu un iestatīšanu, bet, ja esat nedaudz piesardzīgāks, ir dažas nedaudz mazāk ērtas alternatīvas: varat sadalīt komandu divās darbībās un izpētīt bash skriptu, kas tiek lejupielādēts no komandas curl, lai apdrošinātu tā ir uzticība VAI jūs varat sekot pip instrukcijām, jūs vienkārši nesaņemsiet automātiski ģenerētu skripta piemēru.

3. solis: izveidojiet automātisku

Pēc 2. darbības ekrānā redzēsit kaut ko līdzīgu šim izvadam:

pi@raspberrypi ~ $ / curl -sSL https://get.initialstate.com/python -o -| sudo bash

Parole: Sākot ISStreamer Python vienkāršu instalēšanu!

Tas var aizņemt pāris minūtes, lai to instalētu, paņemiet kafiju:)

Bet neaizmirstiet atgriezties, man būs jautājumi vēlāk!

Atrasts easy_install: setuptools 1.1.6

Atrasts pip: pip 1.5.6 no /Library/Python/2.7/site-packages/pip-1.5.6- py2.7.egg (python 2.7)

pip galvenā versija: 1

pip minor versija: 5

ISStreamer atrasts, tiek atjaunināts…

Prasība jau ir atjaunināta: ISStreamer /Library/Python/2.7/site-packages Notīra…

Vai vēlaties automātiski iegūt skripta piemēru? [y/N]

(izvade var būt atšķirīga un var aizņemt ilgāku laiku, ja nekad iepriekš neesat instalējis straumēšanas sākotnējā stāvokļa Python moduli)

Kad tiek prasīts automātiski iegūt skripta piemēru, ierakstiet y.

Tādējādi tiks izveidots testa skripts, kuru mēs varam palaist, lai nodrošinātu, ka mēs varam straumēt datus sākotnējā stāvoklī no mūsu Pi. Jums tiks piedāvāts:

Kur vēlaties saglabāt piemēru? [noklusējums:./is_example.py]:

Jūs varat ierakstīt pielāgotu vietējo ceļu vai nospiest taustiņu Enter, lai pieņemtu noklusējuma iestatījumu. Jums tiks prasīts ievadīt savu lietotājvārdu un paroli, ko tikko izveidojāt, reģistrējot sākotnējās valsts kontu. Ievadiet abus, un instalēšana tiks pabeigta.

4. darbība: piekļuves atslēgas

Apskatīsim izveidotā skripta piemēru. Tips:

$ nano is_example.py

15. rindā redzēsit rindu, kas sākas ar streamer = Streamer (bucket_…. Šīs rindas izveido jaunu datu kopu ar nosaukumu “Python Stream Example” un ir saistīta ar jūsu kontu. Šī saistība notiek piekļuves atslēgas =”… dēļ” parametru tajā pašā rindā. Šī garā burtu un ciparu sērija ir jūsu sākotnējās valsts konta piekļuves atslēga. Ja tīmekļa pārlūkprogrammā dodaties uz sākotnējās valsts kontu, augšējā labajā stūrī noklikšķiniet uz sava lietotājvārda un pēc tam dodieties uz “mans konts”, to pašu piekļuves atslēgu atradīsit lapas apakšā sadaļā “Piekļuves straumēšanas straumes”.

Katru reizi, kad izveidojat datu straumi, šī piekļuves atslēga novirzīs šo datu straumi uz jūsu kontu (tāpēc nekopīgojiet savu atslēgu nevienam).

5. darbība: izpildiet piemēru

Palaidiet testa skriptu, lai pārliecinātos, ka varam izveidot datu straumi jūsu sākotnējā stāvokļa kontā.

Izpildiet tālāk norādītās darbības

$ python is_example.py

6. solis: peļņa

Tīmekļa pārlūkprogrammā atgriezieties sākotnējā valsts kontā. Jūsu žurnāla plaukta kreisajā pusē vajadzēja parādīt jaunu datu kopu ar nosaukumu “Python Stream Example” (iespējams, lapa būs jāatsvaidzina). Noklikšķiniet uz šīs grupas un pēc tam noklikšķiniet uz ikonas Waves, lai skatītu testa datus.

Jūs vēlaties iepazīties ar Waves apmācību, lai iepazītos ar šī datu vizualizācijas rīka izmantošanu. Pēc tam skatiet datus flīzēs, lai šos pašus datus skatītu informācijas paneļa formā.

Tagad esat gatavs sākt reālu datu straumēšanu no Wunderground un citiem.

3. darbība: izprotiet cepuri

Sense HAT ir Raspberry Pi papildinājums, kas ir pilns ar sensoriem, gaismas diodēm un mazu kursorsviru. Šajā mazajā papildinājumā ir tik lieliski, ka to ir neticami viegli uzstādīt un lietot, pateicoties fantastiskai Python bibliotēkai, kuru varat ātri instalēt. Šim projektam Sense HAT izmantosim temperatūras, mitruma un barometriskā spiediena sensorus. Uzstādīsim to.

Pirmais solis, izmantojot Sense HAT, ir to fiziski instalēt savā Pi. Kad Pi ir izslēgts, pievienojiet HAT, kā parādīts attēlā.

Ieslēdziet savu Pi. Mums ir jāinstalē Python bibliotēka, lai būtu viegli nolasīt sensoru vērtības no Sense HAT. Pirmkārt, jums jāpārliecinās, ka jūsu Raspbian versijā viss ir atjaunināts, ierakstot:

$ sudo apt-get atjauninājums

Pēc tam instalējiet Sense HAT Python bibliotēku:

$ sudo apt-get install sense-hat

Pārstartējiet savu Pi

Mēs esam gatavi pārbaudīt Sense HAT, nolasot no tā sensora datus un nosūtot šos datus sākotnējam stāvoklim.

Pārbaudīsim Sense HAT, lai pārliecinātos, ka viss darbojas. Mēs izmantosim skriptu, kas atrodas vietnē https://github.com/InitialState/wunderground-sensehat/blob/master/sensehat.py. Jūs varat kopēt šo skriptu savā Pi failā vai piekļūt tam no mūsu Github krātuves, kuru mēs klonējām agrāk. Pārejiet uz savu wunderground-sensehat direktoriju un pēc tam nano savā sensehat.py failā, ierakstot:

$ nano sensehat.py

Ievērojiet pirmajā rindā, ka mēs skriptā importējam bibliotēku SenseHat. Pirms skripta palaišanas mums ir jāiestata mūsu lietotāja parametri.

# --------- Lietotāja iestatījumi --------- CITY = "Nashville"

BUCKET_NAME = ": semi_sunny:" + CITY + "Weather"

BUCKET_KEY = "sensehat"

ACCESS_KEY = "Jūsu_piekļuves_atslēga"

SENSOR_LOCATION_NAME = "Birojs"

MINUTES_BETWEEN_SENSEHAT_READS = 0,1

# ---------------------------------

Konkrēti, jums ir jāiestata ACCESS_KEY uz sākotnējā valsts konta piekļuves atslēgu. Ievērojiet, cik viegli ir nolasīt datus no Sense HAT vienā Python rindā (piem., Sense.get_temperature ()). Komandu uzvednē uz Pi palaidiet skriptu:

$ sudo python sensehat.py

Dodieties uz savu sākotnējā stāvokļa kontu un apskatiet Sense HAT izveidoto jauno datu kopu.

Tagad mēs esam gatavi to visu apvienot un izveidot mūsu vietējo laika apstākļu informācijas paneli!

4. darbība: vietējo laika apstākļu informācijas panelis

Pēdējais solis šajā projektā ir vienkārši mūsu laika apstākļu datu un mūsu Sense HAT skripta apvienošana vienā informācijas panelī. Lai to izdarītu, mēs izmantosim sākotnējo stāvokļa integrāciju ar Weatherstack, lai pievienotu laika apstākļu datus mūsu Sensehat informācijas panelim, kuru izveidojām pēdējā solī.

Weatherstack API izmantošana ir ļoti vienkārša. Agrāk šajā apmācībā mums bija jāizveido un jāizpilda skripts, lai iegūtu datus no laika apstākļu datu api, taču kopš šīs apmācības sākuma sākotnējā stāvoklī ir izveidots datu integrācijas tirgus laukums. Datu integrācijas tirgus laukums sniedz jums iespēju piekļūt un straumēt API sākotnējā stāvokļa informācijas panelī bez koda. Tas burtiski ir tikai daži peles klikšķi un BAM: laika apstākļu dati. Medijā esmu uzrakstījis padziļinātu apmācību par to, kā izmantot Weatherstack integrāciju un izveidot brīdinājumus par laikapstākļiem, bet es ātri uzskaitīšu, kā sākt.

Weatherstack integrācijas izmantošana

1. Piesakieties savā sākotnējās valsts kontā

2. Integrācijas lapas lodziņā Weatherstack noklikšķiniet uz detalizētās informācijas pogas. Šī lapa jums pateiks visu pamatinformāciju par integrāciju un tās izmantošanai nepieciešamo informāciju. Šādā gadījumā jums vienkārši būs nepieciešams tās vietas pasta indekss (vai platums un garums), kurā vēlaties novērot laika apstākļus, un jums jāzina, kādās vienībās vēlaties redzēt šos datus (metriskā, zinātniskā vai ASV imperatora).

3. Noklikšķiniet uz pogas Begin Setup (Sākt iestatīšanu), un ekrāna labajā pusē redzēsit modālu. Ir tikai dažas vienkāršas darbības, kas jāveic, lai mēs varētu sākt skatīties, kā tiek parādīti laika apstākļu dati.

4. Piešķiriet jaunajam informācijas panelim nosaukumu. Es nosaucu savu Nashville Weather. Pro padoms: Man patīk izmantot emocijzīmes savos informācijas paneļu nosaukumos, lai tiem piešķirtu nedaudz vairāk. Ātrs veids, kā Mac datorā izveidot emocijzīmes, ir Ctrl+Command+Space bar. Operētājsistēmā Windows turiet nospiestu Windows pogu un punktu (.) Vai semikolu (;). 2 5. Ierakstiet savu atrašanās vietu. Es izmantoju apgabala pasta indeksu, kuru vēlos izsekot, taču varat arī norādīt platumu un garumu precīzāk. Ir viegli atrast sava apgabala platumu un garumu, vienkārši dodoties uz Google Maps, meklējot vietu un pēc tam nokopējot platumu un garumu no pārlūkprogrammas un ielīmējot to veidlapā. Šobrīd var izmantot tikai ASV, Lielbritānijas un Kanādas atrašanās vietas.

6. Izvēlieties savas vienības. Es izvēlējos US/Imperial, jo dzīvoju ASV.

7. Izvēlieties izveidot jaunu kopu vai nosūtīt savus Weatherstack datus uz esošu kausu. Ja šajā apmācībā jau esat iestatījis savu Sense Hat, lai straumētu sākotnējā stāvoklī (pēdējā solī), tad vienkārši nosūtiet Weatherstack datus uz tas spainis.

8. Izvēlieties, vai vēlaties visus datus, ko nosūta Weatherstack, vai tikai konkrētus laika apstākļu datus, kas jānosūta uz jūsu informācijas paneli. Jūs vienmēr varat nosūtīt visus datus un vēlāk izņemt dažas flīzes.

9. Izvēlieties, cik bieži informācijas panelis jāatjaunina atbilstoši laika apstākļiem. Jūs varat izvēlēties ik pēc 15 minūtēm vai stundu pēc stundas. Paturiet prātā, ka datu sūtīšana ik pēc 15 minūtēm maksā papildu marķieri, salīdzinot ar to nosūtīšanu katru stundu. Tātad, ja vēlaties vienlaikus izmantot citas integrācijas tirgū, iespējams, vēlēsities vienkārši aptaujāt katru stundu. Jūs vienmēr varat pārtraukt datu sūtīšanu no integrācijas un sākt to no jauna vai mainīt datu sūtīšanas biežumu vēlāk. Tomēr, ja jūs to pārtraucat un sākat no jauna, jūsu datos būs nepilnības.

10. Noklikšķiniet uz Sākt integrāciju. Tagad jūs straumējat datus no Weatherstack! Noklikšķiniet uz pogas Skatīt IoT lietotnē, lai redzētu pirmos datu punktus.

11. Pielāgojiet savu informācijas paneli. Ja straumējat uz jaunu kopu, mēs esam izveidojuši jums veidni, lai sāktu darbu. Tomēr jums tas jāpadara savs! Nospiediet lejupvērsto bultiņu informācijas paneļa augšējā centrā, lai samazinātu laika skalu, noklikšķiniet uz Rediģēt flīzes, pārvietojiet dažas flīzes, mainiet to izmērus un mainiet fonu. Izveidojiet informācijas paneli tā, kā vēlaties, lai jums būtu viegli ievadīt apkopojamos datus. Šeit varat izmantot arī citas Weatherstack veidnes, kuras mēs jums esam izveidojuši. Lai informācijas panelim pievienotu nedaudz vairāk konteksta, varat pievienot arī karti, kas parāda atrašanās vietu, kur novērojat laika apstākļus. Jūsu informācijas panelis sākotnēji varētu šķist nedaudz tukšs, taču dodiet tam kādu laiku, un tas tiks aizpildīts ar skaistiem vēsturiskiem laika apstākļu datiem.

5. darbība. Kartes pievienošana informācijas panelim (bonuss)

Informācijas panelim mēs varam viegli pievienot kartes elementu, kurā parādīta mūsu laika plūsmas atrašanās vieta. Jūs varat uzzināt vairāk par interaktīvo kartes skatu flīzēs vietnē https://support.initialstate.com/knowledgebase/articles/800232-tiles-map-view. Mēs varētu vienkārši pievienot jaunu paziņojumu streamer.log mūsu Python skriptā (un šīs sadaļas beigās es paskaidrošu, kā jūs to varat izdarīt). Tā vietā mēs izmantosim šo iespēju, lai parādītu jums citu veidu, kā nosūtīt datus informācijas panelī.

1. darbība. Iegūstiet savas atrašanās vietas platuma/garuma koordinātas

Jums jāiegūst jūsu atrašanās vietas platuma/garuma koordinātas. Viens veids, kā to izdarīt, ir doties uz Google Maps, meklēt savu atrašanās vietu un tuvināt savu precīzo atrašanās vietu. Vietrādī URL redzēsit savas platuma/garuma koordinātas. Iepriekš minētajā piemērā manas koordinātas ir 35,925298, -86,8679478.

Kopējiet savas koordinātas (tās būs nepieciešamas 2. darbībā) un pārliecinieties, ka nejauši nekopējat papildu rakstzīmes no URL.

2. darbība. Izveidojiet vietrādi URL, lai nosūtītu datus informācijas panelī

Kausa plauktā zem kausa nosaukuma noklikšķiniet uz saites "iestatījumi". Tas parādīs ekrānu iepriekš. Kopējiet tekstu sadaļā API galapunkts un ielīmējiet to savā iecienītākajā teksta redaktorā. Mēs to izmantosim, lai izveidotu URL, ko mēs varam izmantot, lai nosūtītu datus mūsu esošajā segmentā un informācijas panelī. Manā segmentā kopētais teksts izskatās šādi: https://groker.initialstate.com/api/events?accessKey=bqHk4F0Jj4j4M4CrhJxEWv6ck3nfZ79o&bucketKey=shwu1 Jūsu vietrādim URL būs jūsu piekļuves atslēga un bucketKey. Lai pabeigtu URL, mums ir jāpievieno straumes nosaukums un vērtība URL parametriem.

Pievienojiet vietrādim URL "& MapLocation = YOUR_COORDINATES_FROM_STEP1"

(ievietojiet koordinātas no 1. soļa, bez atstarpēm un nekopējiet manējās !!)

Lūk, kā izskatās mans: https://groker.initialstate.com/api/events?accessKey=bqHk4F0Jj4j4M4CrhJxEWv6ck3nfZ79o&bucketKey=shwu1&MapLocation=35.925298, -86.8679478

Ielīmējiet pilnu URL pārlūkprogrammas adreses joslā un nospiediet taustiņu Enter (vai izmantojiet komandu “curl” komandu uzvednē), lai nosūtītu kartes koordinātas uz straumi “MapLocation” savā jaunajā segmentā.

Ja tagad skatāties savu informācijas paneli flīzēs (iespējams, jums būs jāatsvaidzina, ja jūtaties nepacietīgs), jaunai flīzei ar nosaukumu MapLocation vajadzēja parādīties tuvinātai jūsu pašreizējai atrašanās vietai.

2. darbība. Alternatīva: mainiet savu skriptu

Ja jums patiešām nepatīk iepriekš minētais 2. solis, varat vienkārši pievienot savam Python skriptam citu paziņojumu streamer.log. Vienkārši pievienojiet līniju

streamer.log ("MapLocation", "YOUR_COORDINATES_FROM_STEP1")

kaut kur def main (): skripta sensehat_wunderground.py funkcija (pievērsiet uzmanību ievilkumam b/c Python pieprasa ievērot stingrus atkāpes noteikumus). Piemēram, es tūlīt pēc 138. rindas pievienoju streamer.log ("MapLocation", "35.925298, -86.8679478").

6. darbība. Sense cepures temperatūras rādījuma fiksēšana

Jūs varat pamanīt, ka jūsu Sense HAT temperatūras rādījumi šķiet nedaudz augsti - tas ir tāpēc, ka tie ir. Vainīgais ir siltums, ko rada Pi centrālais procesors, sildot gaisu ap Sense HAT, kad tas sēž virs Pi.

Lai padarītu temperatūras sensoru noderīgu, mums vai nu jānoņem HAT no Pi (kas novērstu svarīgo priekšrocību, ka tas ir kompakts risinājums), vai arī jāmēģina kalibrēt temperatūras sensora rādījumus. CPU ir galvenais parazītu siltuma cēlonis, kas ietekmē mūsu temperatūras sensoru, tāpēc mums ir jānoskaidro korelācija. Pārskatot Enviro pHAT Pi Zero, mēs radījām vienādojumu, lai ņemtu vērā CPU temperatūru, kas ietekmē cepures temperatūras rādījumu. Mums ir nepieciešama tikai CPU temperatūra un mērogošanas koeficients, lai aprēķinātu kalibrēto temperatūru:

temp_kalibrēts = temp - ((cpu_temp - temp)/FACTOR)

Mēs varam atrast faktoru, ierakstot faktisko temperatūru un to atrisinot. Lai atrastu faktisko temperatūru telpā, mums ir nepieciešams cits temperatūras sensora iestatījums. Izmantojot DHT22 sensoru (iestatīšanas instrukcijas šeit un skripts šeit), mēs varam vienlaicīgi ierakstīt un vizualizēt abas temperatūras:

Rezultāts atklāj, ka Sense HAT lasījums ir diezgan konsekventi izslēgts par 5-6 grādiem pēc Fārenheita. Pievienojot CPU temperatūru maisījumam (ar šo skriptu), vispirms tiek parādīts, ka tas ir ārkārtīgi karsts, un, otrkārt, tiek atklāts sava veida vilnis, ko imitē Sense HAT mērījums.

Pēc ierakstīšanas apmēram 24 stundas es atrisināju koeficientu, izmantojot sešus dažādus rādījumus sešos dažādos laika punktos. Faktoru vērtību vidējā vērtība deva galīgo koeficienta vērtību 5,466. Piemērojot vienādojumu

temp_kalibrēts = temp - ((cpu_temp - temp) /5.466)

kalibrētā temperatūra sasniedza vienu grādu no faktiskās temperatūras rādījuma:

Šo kalibrēšanas korekciju var palaist pašā Pi, skripta wunderground_sensehat.py iekšpusē.

7. darbība: bonuss: konfigurējiet savus laika brīdinājumus

Izveidosim SMS brīdinājumu ikreiz, kad temperatūra nokrītas zem sasalšanas.

Mēs sekosim aktivizēšanas paziņojumu iestatīšanas procesam, kas aprakstīts atbalsta lapā.

Pārliecinieties, vai jūsu laika apstākļu datu kopa ir ielādēta.

Datu plauktā (zem tā nosaukuma) noklikšķiniet uz kopas iestatījumiem.

Noklikšķiniet uz cilnes Aktivizētāji.

Atlasiet aktivizējamo datu straumi (varat izmantot nolaižamo sarakstu, lai atlasītu no esošajām straumēm, kad datu kopa ir ielādēta, vai arī varat manuāli ievadīt straumes nosaukumu/atslēgu; *piezīme. Safari neatbalsta nolaižamos HTML5 sarakstus). Iepriekš redzamajā ekrānuzņēmuma piemērā es izvēlējos Temperatūra (F).

Atlasiet nosacīto operatoru, šajā gadījumā '<'.

Atlasiet aktivizētāja vērtību, kas aktivizēs darbību (manuāli ierakstiet vēlamo vērtību). Šādā gadījumā ierakstiet 32, kā parādīts iepriekš.

Noklikšķiniet uz pogas “+”, lai pievienotu aktivizētāja nosacījumu.

Atlasiet darbību (pašreizējās pieejamās darbības tiek paziņotas pa SMS vai e -pastu).

Lai pievienotu darbību, noklikšķiniet uz pogas “+”. Ievadiet jebkuru verifikācijas kodu, ja pievienojat jaunu tālruņa numuru vai e -pastu, lai pabeigtu iestatīšanu.

Jūsu aktivizētājs tagad ir aktīvs un aktivizēsies, kad nosacījums būs izpildīts. Noklikšķiniet uz darīts, lai atgrieztos galvenajā ekrānā.

PIR īsziņas

Kad temperatūra nokrītas zem 32, jūs saņemsit īsziņu. Jūs iestatāt brīdinājumus par visu, kas atrodas laika apstākļu datu grupā (*ņemiet vērā, ka jums ir jāizmanto emocijzīmju marķieri, nevis faktiskās emocijzīmes).

Piemēram, vienmēr, kad līst lietus

: mākonis: Laika apstākļi =: lietussargs:

Ikreiz, kad ir vējains

: domuzīme: Vēja ātrums (MPH)> 20

utt.

8. darbība

Otrā balva lietu interneta konkursā 2016