Einführung

Produktionsprozess

Ringo, der ab April aus irgendeinem Grund einer Webfirma beigetreten ist Am Ende berührte ich Laravel, MySQL und Ansible, die ich im Training noch nie berührt hatte. Nach dem Studium werde ich den Raum mit der Raspeltorte und dem Sensor visualisieren, die sich im Raum befanden. Es scheint, dass Sie mit dem Titel Erstellen eines Temperaturüberwachungs-Bots mit ESP8266 und Raspberry Pi etwas Ähnliches gemacht haben.

Spezifikationen festlegen

Ich werde versuchen, die folgenden Bedingungen grob zu erfüllen.

Überwachen Sie Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Druck ――Ich möchte sowohl von außen als auch von innen sehen können ――Ich möchte nicht nur die aktuellen Daten grafisch anzeigen, sondern auch Änderungen am Tag.

Verfassung

Was zu verwenden

--Razpai, 3b + wurde in diesem Artikel verwendet

Temperatur- und Feuchtigkeitssensor BME280
0,96 Zoll OLED

Gesamtstruktur

Betrachten Sie die Konfiguration basierend auf den Spezifikationen. Der Sensor und die OLED sind durch I2C-Kommunikation durch Durchstechen des Steckbretts verbunden. Die erfassten Daten werden in Raspeye gespeichert und an die auf CONOHA eingerichtete Instanz gesendet. Das Verarbeitungsverfahren ist wie folgt.

Erfassung und Verarbeitung von Daten vom Sensor
Anzeige auf dem LCD
Speichern Sie in csv
Werfen Sie Daten in die Cloud
In DB speichern
Auf der Webseite anzeigen

Ich werde einen Prozess nach dem Verfahren von machen. In diesem Artikel werde ich 1-3 erklären.

Sensor

Verdrahtung

Da es sich um I2C-Kommunikation handelt, schließen Sie einfach SDI und SCK an, und das Modul ist 3,3 V, seien Sie also vorsichtig. Es ist in Ordnung, wenn es von "i2cdetect -y 1" bestätigt und erkannt wird

Im Bild gibt es andere Verbindungen, aber 0x3C ist die OLED-Adresse und 0x76 ist die BME280-Adresse.

In I2C gibt es verschiedene Dinge, wie z. B. das Hochziehen, aber ich gehe davon aus, dass es sich auf der Platine auf der Sensorseite befindet. Die I2C-Kommunikation selbst ist jedoch nicht rauschresistent. Daher ist es möglicherweise besser, sie nicht zu stark zu dehnen.

Wert erhalten

Die Bibliothek verwendete das SWITCH CIENCE-Beispiel. SWITCHSCIENCE/BME280 Es ist für Python2 geschrieben, also werde ich es ein bisschen bearbeiten. Zur Abwechslung

Schreiben Sie die Schreibmethode des Druckteils für Python3 neu
Geändert, damit es als Rückgabewert erfasst werden kann, sodass es einfach ist, das zu verwenden, was in der Funktion gedruckt wurde, die die erfassten Rohdaten korrigiert.

Der bearbeitete Code lautet hier. Sie benötigen auch smbus, um es auszuführen.

Ich konnte die Erfassung des Wertes am Terminal bestätigen.

Anzeige auf dem LCD

Der verwendete Flüssigkristall ist ein OLED-Modul, das mit SSD1306 ausgestattet ist. Ich kann nicht schreiben, weil ich mich nicht erinnere, wo ich es gekauft habe, aber ich denke, es ist fast das gleiche, egal wo ich es gekauft habe. Ich habe die von Adafruit veröffentlichte Bibliothek benutzt. adafruit/Adafruit_Python_SSD1306

Ich brauche ein paar Tipps, um es zu bewegen. Verschieben Sie den Beispielcode der organischen EL-Anzeige mit Raspeye Lesen Sie den obigen Artikel und installieren Sie die erforderlichen Bibliotheken auf pyenv, damit Sie OLED verwenden können. Fügen Sie die Verarbeitung von bme280 hinzu, indem Sie auf Adafruit_Python_SSD1306 / examples / stats.py verweisen.

#Bildschirm löschen
draw.rectangle((0,0,width,height), outline=0, fill=0)
sensor_data = bme280.readData() #Erfassung von Sensordaten
temp = "%6.2f" % (sensor_data[0])
draw.text((x, top), "Temp =" + temp + " °C", font = font, fill = 255)
press = "%7.2f" % (sensor_data[1])
draw.text((x, top + 8), "Press = " + press + " hPa", font = font, fill = 255)
hum = "%6.2f" % (sensor_data[2])
draw.text((x, top + 16), "Hum =" + hum + " %", font = font, fill = 255)
#Bildschirmanzeige
disp.image(image)
disp.display()

Extrahierte die Verarbeitung in der while-Schleife. Was den Inhalt des Prozesses betrifft, werden Daten vom Sensor erfasst und zeilenweise angezeigt.

Ich konnte die erfassten Daten auf der OLED anzeigen.

In CSV speichern

Ich sagte Speichern in der Cloud, aber ich werde es vorerst in CSV speichern.

#Dateischreibvorgang
date = str(datetime.date.today())
nowtime = datetime.datetime.now()
#Überschreiben, wenn eine Datei vorhanden ist
if(os.path.exists(path + date +".csv")):
    f = open(path + date +".csv", 'a')
    f.write(str(nowtime.hour) + ':' + str(nowtime.minute) + ':' + str(nowtime.second) + ',')
    f.write(temp + ',' + press + ',' + hum + ' \n')
    f.close()
#Generieren Sie, wenn nicht
else:
    f = open(path + date +".csv", 'w')
    f.write("date,Temp,Press,Hum\n")
    f.write(str(nowtime.hour) + ':' + str(nowtime.minute) + ':' + str(nowtime.second) + ',')
    f.write(temp + ',' + press + ',' + hum + ' \n')
    f.close()

Ich habe den Prozess geschrieben, um nach Datum zu trennen und in CSV zu speichern. Wenn das Ausgabediagramm in Excel angezeigt wird, sieht es so aus.

abschließend

Das endgültige Programm ist im Kern veröffentlicht. raspi_logger.py Nächstes Mal werde ich versuchen, eine API mit Laravel und der Cloud zu erstellen und das Diagramm im Browser anzuzeigen.

[PYTHON] Stellen wir uns den Raum mit Raspeltorte vor, Teil 1