使用你的树莓派作为数据记录器

Coding the Raspberry Pi in a web emulator

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Opensource.com

数据记录可以用于各种原因。在之前的文章中，我写了关于如何监控我家用电量。树莓派平台非常适合此类应用，因为它允许与多种模拟和数字传感器通信。本文展示了如何记录树莓派的 CPU 温度，并按需创建基于电子表格的报告。记录 CPU 温度不需要任何额外的板或传感器。

即使没有树莓派，您也可以按照此处描述的步骤进行操作，只需替换代码的特定部分。

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设置

该代码基于 Pythonic，一个图形化的 Python 编程前端。开始使用 Pythonic 最简单的方法是下载并刷写树莓派镜像。如果你没有树莓派，请使用 GitHub 页面上提到的其他安装方法之一（例如，Docker 或 Pip）。

安装完成后，将树莓派连接到本地网络。接下来，通过导航到 http://pythonicrpi:7000/，在浏览器中打开基于 Web 的 GUI。

现在您应该看到以下屏幕

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^{(Stephan Avenwedde, CC BY-SA 4.0)}

下载并解压缩 GitHub 上提供的示例。该存档包含多种文件类型。

使用绿色标记的按钮上传current_config.json，使用黄色标记的按钮上传 XLSX 文件和其余的 *.py 文件。

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上传文件后，您应该看到这样的配置

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实现

该应用程序可以分为两个逻辑部分：日志记录和报告生成。这两部分彼此独立运行。

日志记录

配置的顶部可以概括为日志记录设置

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涉及的元素

ManualScheduler - 0x0412dbdc：在启动时（或手动）触发连接的元素。
CreateTable - 0x6ce104a4：组装一个 SQL 查询，该查询创建工作表（如果尚不存在）。
Scheduler - 0x557616c2：每 5 秒触发后续元素。
DataAcquisition - 0x0e7b8360：在这里，我们收集 CPU 温度并组装一个 SQL 查询。
SQLite - 0x196f9a6e: 表示一个 SQLite 数据库，接受 SQL 查询。

我将仔细研究 *DataAcquisition - 0x0e7b8360*。通过导航到 http://pythonicrpi:8000/ 打开内置的 Web 编辑器 (code-server)。您可以在左侧窗格中看到所有与元素相关的 *.py 文件。 DataAcquisition 元素基于 Generic Pipe 类型。打开具有相关 ID 的文件

generic_pipe_0x0e7b8360.py

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^{(Stephan Avenwedde, CC BY-SA 4.0)}

在此元素中，负责读取 CPU 温度，您可以根据您是否在树莓派上运行它来取消注释代码行。

上面的代码生成一个 SQL 查询，该查询在表 *my_table* 中插入一行，其中包含 Unix 时间戳（以秒为单位）和实际 CPU 温度（或随机数）。代码由之前的元素 (Scheduler - 0x557616c2) 每 5 秒触发一次。 SQL 查询字符串被转发到连接的 SQLite - 0x196f9a6e 元素，该元素将查询应用于文件系统上的相关 SQLite 数据库。该过程以每秒 1/5 个样本的采样率将 CPU 温度记录在数据库中。

报告生成

底部网络按需生成报告

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涉及的元素

ManualScheduler - 0x7c840ba9：在启动时（或手动）激活连接的 Telegram 机器人。
Telegram - 0x2e4148e2：Telegram 机器人，提供请求和提供报告的界面。
GenericPipe- 0x2f78d74c：组装一个包含报告数据的 SQL 查询。
SQLite - 0x5617d487:
ReportGenerator- 0x13ad992a：基于数据创建基于 XLSX 的报告。

示例代码包含一个电子表格模板 (report_template.xlsx)，它也属于此配置。

注意：要使 Telegram 机器人运行，请提供一个 Telegram 机器人令牌以与服务器通信。 core.telegram.org 描述了创建机器人令牌的过程。

当用户请求报告时，Telegram 元素将请求作为 Python 字符串输出。接收到请求的 GenericPipe- 0x2f78d74c 元素组装一个 SQL 查询，该查询被转发到 SQLite - 0x5617d487 元素。现在，基于 SQL 查询读取的实际数据被发送到 ReportGenerator- 0x13ad992a，我将对此进行更仔细的观察

generic_pipe_13ad992a.py

def execute(self):

	path = Path.home() / 'Pythonic' / 'executables' / 'report_template.xlsx'

	try:
		wb = load_workbook(path)
	except FileNotFoundError as e:
		recordDone = Record(PythonicError(e), 'Template not found')
		self.return_queue.put(recordDone)
		con.close()
		return
	except Exception as e:
		recordDone = Record(PythonicError(e), 'Open log for details')
		self.return_queue.put(recordDone)
		con.close()
		return

	datasheet = wb['Data']

	# create an iterator over the rows in the datasheet
	rows = datasheet.iter_rows(min_row=2, max_row=999, min_col=0, max_col=2)

在第一部分中，我使用 load_workbook() of the openpyxl 库来加载电子表格模板。如果加载成功，我会在 datasheet 变量中获取对实际工作表的引用。之后，我在 datasheet 中创建一个关于行的迭代器，该迭代器存储在变量 rows 中。

	# Convert unix time [s] back into a datetime object, returns an iterator
	reportdata_dt = map(lambda rec: (datetime.datetime.fromtimestamp(rec[0]), rec[1]), self.inputData)
	
	# iterate till the first iterator is exhausted
	for (dt, val), (row_dt, row_val) in zip(reportdata_dt, rows):
		row_dt.value = dt
		row_val.value = val

	reportDate = datetime.datetime.now().strftime('%d_%b_%Y_%H_%M_%S')
	filename = 'report_{}.xlsx'.format(reportDate)
	filepath = Path.home() / 'Pythonic' / 'log' / filename
	wb.save(filepath)
	wb.close()
	
	recordDone = Record(filepath, 'Report saved under: {}'.format(filename))
	self.return_queue.put(recordDone)

最后一部分以变量 reportdata_dt 开头：该变量保存一个迭代器，当使用时，将来自 SQLite 数据库 (self.inputdata) 的输入数据的原始 Unix 时间戳转换回 Python datetime 对象。接下来，我使用先前创建的 rows 迭代器 zip reportdata_dt 迭代器，并迭代直到其中第一个耗尽，这应该是 reportdata_dt。在迭代期间，我用时间戳和值填充每行的列。在最后一步中，我使用由实际日期和时间组成的文件名保存电子表格，并将文件名转发到 Telegram - 0x2e4148e2 元素。

然后，Telegram - 0x2e4148e2 从磁盘将文件加载回内存，并将其发送给请求报告的用户。此视频显示了整个过程