- Giroscopio
- Acelerómetro
- Magnetómetro
- Temperatura
- Presión barométrica
- Humedad
En este artículo, le mostraré cómo crear una aplicación web de estación meteorológica basada en la API de Python utilizando el temperatura , presión barométrica , y humedad sensores del Raspberry Pi Sense Hat. Para seguir este artículo, necesitará lo siguiente:
- Una Raspberry Pi 3 o Raspberry Pi 4 con conectividad de red.
- Un módulo Raspberry Pi Sense Hat.
- Un adaptador de corriente micro-USB (Raspberry Pi 3) o USB Type-C (Raspberry Pi 4).
- Una tarjeta microSD de 16 GB o 32 GB con sistema operativo Raspberry Pi.
- Una computadora portátil o de escritorio para acceso de escritorio remoto VNC o acceso SSH a la Raspberry Pi.
NOTA: En este artículo, nos conectaremos a la Raspberry Pi de forma remota a través de VNC o SSH utilizando la configuración sin cabeza de la Raspberry Pi. Si no desea acceder a su Raspberry Pi de forma remota a través de SSH o VNC, deberá conectar un monitor, un teclado y un mouse a su Raspberry Pi.
Para aprender cómo flashear la imagen del sistema operativo Raspberry Pi en una tarjeta microSD, consulte Cómo instalar y usar Raspberry Pi Imager. Si necesita ayuda para instalar el sistema operativo Raspberry Pi en su Raspberry Pi, lea Cómo instalar el sistema operativo Raspberry Pi en Raspberry Pi 4 . Si necesita ayuda con la configuración sin cabeza de Raspberry Pi, consulte Cómo instalar y configurar el sistema operativo Raspberry Pi en Raspberry Pi 4 sin monitor externo.
Conexión de Raspberry Pi Sense Hat a Raspberry Pi
El kit Raspberry Pi Sense Hat viene con la placa complementaria Raspberry Pi Sense Hat, un cabezal macho a hembra de 40 pines y algunos tornillos y espaciadores.
Antes de que pueda conectar la placa Sense Hat a la Raspberry Pi, debe conectar el encabezado de 40 pines al Sense Hat. Conecte los pines macho del cabezal macho-hembra de 40 pines al Sense Hat como se muestra en las imágenes a continuación.
Las computadoras de placa única Raspberry Pi tienen 4 orificios que se pueden usar para conectar placas adicionales o una carcasa. Para colocar la placa complementaria, inserte los tornillos de la parte posterior de la Raspberry Pi, como se muestra en las imágenes a continuación.
Luego, conecte un espaciador al tornillo.
Una vez que agregue los cuatro tornillos y espaciadores, su Raspberry Pi debería verse como se muestra en la imagen a continuación.
Conecte el Raspberry Pi Sense Hat al encabezado macho GPIO de 40 pines de la Raspberry Pi, como se muestra en las imágenes a continuación.
NOTA: Tenga cuidado al desconectar el Raspberry Pi Sense Hat del encabezado GPIO de 40 pines de Raspberry Pi para evitar doblar los pines del GPIO de Raspberry Pi.
Con los cuatro tornillos restantes, apriete el Raspberry Pi Sense Hat, como se muestra en las imágenes a continuación.
Encendido de la Raspberry Pi
Ahora que el Raspberry Pi Sense Hat está conectado al Raspberry Pi, inserte la tarjeta microSD con el sistema operativo Raspberry Pi en la ranura para tarjetas microSD del Raspberry Pi, conecte el cable de alimentación al Raspberry Pi y enciéndalo.
Instalación de la biblioteca Python de Raspberry Pi Sense Hat
Para usar Raspberry Pi Sense Hat en Raspberry Pi, el sentido-sombrero La biblioteca de Python debe estar instalada en el sistema operativo Raspberry Pi. los sentido-sombrero La biblioteca está disponible en el repositorio oficial de paquetes de Raspberry Pi OS.
Para instalar la Raspberry Pi sentido-sombrero Biblioteca de Python en el sistema operativo Raspberry Pi, primero actualice la caché del repositorio de paquetes APT con el siguiente comando:
$ sudo apt actualización 
Luego, ejecute el siguiente comando:
$ sudo apt install sense-hat -y 
Instalación de la biblioteca Python de Flask Micro Web Framework
Usaremos el marco Flask Python para crear nuestra aplicación meteorológica. Puede instalar Flask desde el repositorio oficial de paquetes de Raspberry Pi OS con el siguiente comando:
$ sudo apt install python3-flask -y 
Crear un directorio de proyectos
Es una buena idea crear un directorio de proyecto para organizar los archivos de su proyecto. Para crear un directorio de proyecto ~ / trabajo , use el siguiente comando:
$ mkdir ~ / trabajo 
Una vez que se crea el directorio del proyecto, navegue al directorio del proyecto de la siguiente manera:
$ cd ~ / trabajo 
Probando el Raspberry Pi Sense Hat
Para probar si Raspberry Pi Sense Hat está funcionando, podemos escribir una secuencia de comandos Python de prueba simple. Puede crear una nueva secuencia de comandos de Python llamada test.py con el nano editor de texto de la siguiente manera:
$ nano test.py 
Ingrese el siguiente código en el test.py expediente. Importaciones de la línea 1 SenseHat desde el sense_hat módulo, la línea 3 crea un SenseHat objeto y almacena una referencia en el sentido variable, y las líneas 5-6 establecen el color de todos los LED de 8 × 8 en rojo. Una vez que haya terminado, presione + X seguido por Y y .
Puedes ejecutar el test.py Script de Python con el siguiente comando:
$ python3 test.py 
La matriz de LED de 8 × 8 debe brillar en color rojo como se muestra en la imagen a continuación.
Para apagar los LED del Sense Hat, ejecute el claro() método sin ningún valor de color en el test.py Secuencia de comandos de Python, como se muestra en la captura de pantalla a continuación, y ejecute el test.py Secuencia de comandos de Python de nuevo.
Los LED del Sense Hat ahora deberían estar apagados, como se muestra en la imagen a continuación.
Si el Sense Hat funciona correctamente, pase a la siguiente sección.
Obtener datos meteorológicos de Sense Hat
Puede obtener datos del sensor del Sense Hat muy fácilmente utilizando el sentido-sombrero Biblioteca de Python. Para recuperar los datos del sensor de Sense Hat, puede crear una nueva secuencia de comandos de Python read_sensor_data.py como sigue:
$ nano read_sensor_data.py 
Ingrese el siguiente código en el read_sensor_data.py Archivo de Python.
desense_hatimportarSenseHatde tiempo importardormir
sentido=SenseHat()
sentido.claro()
tiempo Cierto:
tempC=sentido.get_temperature()
tempF=tempC *(9/5)+32
presión=sentido.get_pressure()
humedad=sentido.get_humidity()
impresión('Temperatura:% .2f ° C /%. 2f ° F orte'%(tempC,tempF))
impresión('Presión:% .2f mb orte'%(presión))
impresión('Humedad:% .2f %% orte orte'%(humedad))
dormir(5)
Una vez que haya terminado, presione + X seguido por Y y .
En el código anterior, las líneas 1 y 2 importan todas las bibliotecas requeridas, la línea 4 crea un SenseHat objeto, y la línea 5 apaga todos los LED del Sense Hat usando el claro() método. El ciclo while en la línea 7 es un ciclo infinito que ejecutará el código en las líneas 8-16 para siempre.
En la línea 8, el get_temperature () El método se utiliza para leer los datos de temperatura (en grados Celsius) del sensor de humedad del Sense Hat. En la línea 9, los datos de temperatura se convierten de grados Celsius a grados Fahrenheit. En la línea 10, el get_pressure () El método se utiliza para leer los datos de presión de aire (en milibares) del sensor de presión del Sense Hat. En la línea 11, el get_humidity () El método se utiliza para leer los datos de humedad (en%) del sensor de humedad del Sense Hat.
Las líneas 13-15 se utilizan para imprimir los datos del sensor en la consola, y la línea 16 se utiliza para esperar 5 segundos antes de volver a leer los datos del sensor.
Puedes ejecutar el read_sensor_data.py Secuencia de comandos de Python de la siguiente manera:
$ python3 read_sensor_data.py 
Una vez que se ejecuta el script, los datos del sensor se imprimirán en la consola.
Ahora que podemos leer los datos del sensor del Sense Hat, presione + C para detener el programa.
Creación de una aplicación web de estación meteorológica
En esta sección, le mostraremos cómo utilizar el marco web Python Flask para crear una API meteorológica y una aplicación meteorológica. La aplicación meteorológica accederá a la API de datos meteorológicos y mostrará los datos meteorológicos en tiempo real. Todo el código discutido en esta sección está disponible en GitHub en shovon8 / raspberry-pi-sense-hat-aplicación-meteorológica .
Primero, crea un server.py Secuencia de comandos de Python en el directorio del proyecto de la siguiente manera:
$ nano server.py 
Ingrese el siguiente código en el server.py Archivo de Python.
dematrazimportarMatrazdematrazimportarjsonify
dematrazimportarrender_template
dematrazimportarurl_for
desense_hatimportarSenseHat
aplicación=Matraz(__nombre__)
aplicación.config['SEND_FILE_MAX_AGE_DEFAULT'] = 0
sentido=SenseHat()
sentido.claro()
conaplicación.test_request_context():
url_for('estático',nombre del archivo='style.css')
url_for('estático',nombre del archivo='app.js')
@aplicación.ruta('/fuego')
deffuego():
tempC=sentido.get_temperature()
tempF=tempC *(9/5)+32
presión=sentido.get_pressure()
presiónPsi=presión *0.0145038
presiónP=presión *100
humedad=sentido.get_humidity()
regresojsonify({
'temperatura':{ 'C': tempC, 'F': tempF},
'presión':{ 'mb': presión, 'hPa': presión,
'psi': presiónPsi, 'PAG': presiónP},
'humedad': humedad
})
@aplicación.ruta('/')
defhogar():
regresorender_template('./home.html')
Entonces presione + X seguido por Y y para salvar el server.py Secuencia de comandos de Python.
En el código anterior, las líneas 1 a 5 importan todas las bibliotecas necesarias, la línea 7 crea una aplicación Flask, la línea 11 crea un objeto SenseHat y la línea 12 apaga todos los LED del Sense Hat. La línea 8 deshabilita el almacenamiento en caché web para la aplicación Flask. Debido a que esta aplicación es liviana, no es necesario almacenar en caché. Si desea modificar la aplicación, deshabilitar el almacenamiento en caché web hará que las pruebas sean mucho más fáciles.
Las líneas 18 a 31 leen los datos del sensor de Sense Hat y devuelven los datos de la API en formato JSON en la solicitud HTTP GET en el /fuego punto final del servidor web. Las líneas 37 a 39 devuelven la página de inicio de la aplicación web del tiempo en el / punto final del servidor web. La página de inicio se representa desde el home.html archivo, que debe estar en el plantillas/ directorio del directorio del proyecto.
Las líneas 14-16 se utilizan para permitir el acceso a la style.css y app.js archivos estáticos. Estos archivos deben estar en el estático/ directorio del directorio del proyecto. los style.css archivo se utiliza para diseñar el home.html página de inicio, y la app.js El archivo se utiliza para solicitar los datos de la API del /fuego endpoint y actualice los datos meteorológicos en el home.html página cada 5 segundos.
Crea el estático/ y plantillas/ directorio en el directorio del proyecto de la siguiente manera:
$ mkdir -v {estático, plantillas} 
Crear un home.html archivo en el plantillas/ directorio de la siguiente manera:
$ nano templates / home.html 
Ingrese el siguiente código en el home.html expediente.
< html >
< cabeza >
< meta nombre='viewport' contenido='width = device-width, initial-scale = 1.0'>
< título >Estación meteorológica Raspberry Pi</ título >
< Enlace rel='hoja de estilo' escribe='texto / css'
href='{{url_for (' static ', filename =' style.css ')}}'/>
</ cabeza >
< cuerpo >
< div identificación='contenido'>
< h1 >Estación meteorológica Raspberry Pi</ h1 >
< div clase='contenido de datos'>
< h2 >Temperatura</ h2 >
< div clase='fila de datos'>
< div clase='celda de datos' identificación='TempC'>
...
</ div >
< div clase='celda de datos' identificación='tempF'>
...
</ div >
</ div >
</ div >
< div clase='contenido de datos'>
< h2 >Presión</ h2 >
< div clase='fila de datos'>
< div clase='celda de datos' identificación='presiónMb'>
...
</ div >
< div clase='celda de datos' identificación='presiónPsi'>
...
</ div >
</ div >
< div clase='fila de datos'>
< div clase='celda de datos' identificación='presiónHpa'>
...
</ div >
< div clase='celda de datos' identificación='presiónP'>
...
</ div >
</ div >
</ div >
< div clase='contenido de datos'>
< h2 >Humedad</ h2 >
< div clase='fila de datos'>
< div clase='celda de datos' identificación='humedad'>
...
</ div >
</ div >
</ div >
</ div >
< texto escribe='texto / javascript' src='{{url_for (' static ', filename =' app.js ')}}'></ texto >
</ cuerpo >
</ html >
Entonces presione + X seguido por Y y para salvar el home.html expediente.
Crear un style.css archivo en el estático/ directorio de la siguiente manera:
$ nano static / style.css 
Ingrese los siguientes códigos en el style.css expediente.
@importar url('https://fonts.googleapis.com/css2?family=Roboto&display=swap');* {
relleno: 0;
margen: 0;
Familia tipográfica: 'Robot', sans-serif;
}
cuerpo{
antecedentes: #737373;
}
h1{
monitor: cuadra;
color: # 79DC7B;
texto alineado: centrar;
peso de la fuente: 400;
antecedentes: #000;
relleno: 0.5em 0;
}
h2{
monitor: cuadra;
antecedentes: #000;
color: #fff;
texto alineado: centrar;
peso de la fuente: 400;
tamaño de fuente: 1em;
}
.data-contenido {
margen: 10px;
frontera: 2px sólido negro;
radio de borde: 5px;
color de fondo: # 79DC7B;
}
.data-fila {
monitor:flexionar;
dirección flexible:hilera;
}
.data-celda {
ancho: 100%;
altura: 80px;
monitor:flexionar;
alinear-elementos: centrar;
justificar el contenido: centrar;
peso de la fuente: negrita;
tamaño de fuente: 1.5em;
color: #006902;
}
.data-celda:flotar {
antecedentes: # FFE891;
color: # AA8600;
cursor: puntero;
}
Entonces presione + X seguido por Y y para salvar el style.css expediente.
Crear un app.js archivo en el estático/ directorio de la siguiente manera:
$ nano static / app.js 
Ingrese el siguiente código en el app.js expediente.
ventana.addEventListener('carga',principal);funciónprincipal() {
funcióngetAPIData() {
dóndehttp= nuevoXMLHttpRequest();
http.onreadystatechange = función() {
si(esta.readyState === 4 && esta.estado === 200) {
actualizar(JSON.analizar gramaticalmente(esta.responseText));
}
}
http.abierto('OBTENER', '/fuego', cierto);
http.enviar();
}
funciónactualizar(apiData) {
dóndetempC=documento.getElementById('TempC');
dóndetempF=documento.getElementById('tempF');
dóndepresiónMb=documento.getElementById('presiónMb');
dóndepresiónPsi=documento.getElementById('presiónPsi');
dóndepresiónHpa=documento.getElementById('presiónHpa');
dóndepresiónP=documento.getElementById('presiónP');
dóndehumedad=documento.getElementById('humedad');
tempC.innerHTML =parseFloat(apiData.temperatura.C).toFixed(2) + '°C';
tempF.innerHTML =parseFloat(apiData.temperatura.F).toFixed(2) + '° F';
presiónMb.innerHTML =parseFloat(apiData.presión.mb).toFixed(2) + ' mb';
presiónPsi.innerHTML =parseFloat(apiData.presión.psi).toFixed(2) + 'psi';
pressureHpa.innerHTML =parseFloat(apiData.presión.hPa).toFixed(2) + 'hPa';
presiónP.innerHTML =parseFloat(apiData.presión.PAG).toFixed(2) + ' PAG';
humedad.innerHTML =parseFloat(apiData.humedad).toFixed(2) + ' %';
}
funciónaplicación() {
ventana.setInterval(función() {
getAPIData();
}, 5000);
}
aplicación();
}
Entonces presione + X seguido por Y y para salvar el app.js expediente.
Aquí, la línea 1 corre el principal() funcionará cuando la página web termine de cargarse. En el principal() función, la getAPIData () La función obtiene los datos de la API meteorológica mediante AJAX y llama al actualizar() función (en la línea 10) una vez que los datos se hayan obtenido con éxito. los actualizar() La función actualiza el elemento de la página web utilizando los datos de la API.
En la línea 20, el document.getElementById () El método se usa para obtener la referencia del elemento de la página web con el id. tempC . La línea 28 se usa para reemplazar el contenido del elemento de la página web que tiene la identificación tempC con la temperatura (en grados Celsius) de la API. De la misma manera, el contenido de todos los elementos web (líneas 21-26) se reemplaza con sus respectivos datos API.
En el aplicación () función, la getAPIData () se llama cada 5 segundos (5000 milisegundos) para mantener actualizados los datos meteorológicos en la aplicación meteorológica. Finalmente, en la línea 46, el aplicación () se ejecuta la función.
Para probar la aplicación web, ingrese el siguiente comando:
$ FLASK_APP = server.py matraz ejecutar --host = 0.0.0.0 
La aplicación meteorológica debería ejecutarse en el puerto 5000 (de forma predeterminada).
Para probar si la API de Weather está funcionando, ejecute el siguiente comando:
$ curl -s http: // localhost: 5000 / api | json_pp 
Como puede ver, los datos de la API meteorológica se imprimen en la consola. Por lo tanto, la API está funcionando.
Para probar la aplicación Weather, visite http: // localhost: 5000 desde un navegador web Chromium. La aplicación Weather debe cargarse en el navegador web, pero al principio no se deben mostrar datos meteorológicos.
Después de unos segundos, la aplicación meteorológica debería terminar de obtener los datos meteorológicos de la API y mostrarlos.
En cualquier momento, puede presionar + C para detener el servidor web.
Creación de un servicio Systemd para la aplicación web Weather
En esta sección, le mostraremos cómo crear un archivo de servicio systemd para la aplicación meteorológica para que se inicie automáticamente al arrancar.
Primero, crea un servicio de estación meteorológica archivo en el directorio de su proyecto de la siguiente manera:
$ nano weather-station.service 
Ingrese las siguientes líneas de código en el servicio de estación meteorológica expediente.
[Unidad]Descripción = Aplicación web de la estación meteorológica Raspberry Pi con Raspberry Pi Sense Hat
Después = network.target
[Servicio]
WorkingDirectory = / inicio / pi / trabajo
Entorno = FLASK_APP = server.py
Entorno = FLASK_ENV = producción
ExecStart = / usr / bin / flask run --host = 0.0.0.0
StandardOutput = heredar
StandardError = heredar
Reiniciar = siempre
Usuario = pi
[Instalar en pc]
WantedBy = multi-user.target
Entonces presione + X seguido por Y y para salvar el servicio de estación meteorológica expediente.
Copia el servicio de estación meteorológica archivo al / etc / systemd / system / directorio con el siguiente comando:
$ sudo cp -v weather-station.service / etc / systemd / system / 
Vuelva a cargar los demonios systemd para que los cambios surtan efecto de la siguiente manera:
$ sudo systemctl daemon-reload 
los estación meteorológica El servicio systemd debería estar inactivo en este momento, como se muestra en la captura de pantalla a continuación.
$ sudo systemctl status weather-station.service 
Iniciar el estación meteorológica service con el siguiente comando:
$ sudo systemctl start weather-station.service 
Como puede ver, el estación meteorológica el servicio ahora se está ejecutando.
$ sudo systemctl status weather-station.service 
Ahora que el estación meteorológica El servicio está funcionando, puede agregarlo al inicio del sistema de Raspberry Pi OS con el siguiente comando:
$ sudo systemctl enable weather-station.service 
Reinicie su Raspberry Pi con el siguiente comando:
$ sudo reiniciar 
Una vez que arranca tu Raspberry Pi, el estación meteorológica el servicio debería estar ejecutándose, como se muestra en la captura de pantalla a continuación.
$ sudo systemctl status weather-station.service 
Acceso a la aplicación Weather desde otros dispositivos
Para acceder a la aplicación meteorológica desde otros dispositivos en su red doméstica, necesita conocer la dirección IP de su Raspberry Pi. Puede encontrar la dirección IP de su Raspberry Pi 4 en la interfaz de administración web de su enrutador doméstico. En nuestro caso, la dirección IP es 192.168.0.103, pero esta dirección será diferente para usted, así que asegúrese de reemplazar esta dirección con la suya en todos los pasos posteriores.
Si tiene acceso a la consola Raspberry Pi, también puede ejecutar el siguiente comando para encontrar la dirección IP.
$ nombre de host -I 
Una vez que conozca la dirección IP de su Raspberry Pi, podrá acceder a ella desde cualquier dispositivo de su red doméstica. Como se muestra en la captura de pantalla a continuación, hemos accedido a la aplicación meteorológica desde un teléfono inteligente Android.
Conclusión
En este artículo, le mostramos cómo usar Raspberry Pi Sense Hat para construir una estación meteorológica Raspberry Pi. Usamos el sentido-sombrero Biblioteca de Python para extraer datos meteorológicos de Raspberry Pi Sense Hat. Luego, usamos el marco micro web Flask Python para crear una API meteorológica y una aplicación web. La aplicación web obtiene los datos meteorológicos de la API meteorológica cada 5 segundos para mantener la aplicación web actualizada con los datos meteorológicos más recientes.