Raspberry Webcam Software Ausbau
Ich habe das bestehende Steckbord (Wetterdatensammler, siehe älterer Beitrag) durch eine Lötleiste ersetzt und wieder den DHT11 Temperatur/Feuchtigkeitssensor, DS18B20 Temperatursensor und den BMP085 Luftdrucksensor verbaut. Dadurch wurde die Messplatform wesentlich kleiner und robuster.
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In diesem Beitrag beschreibe ich das Datalogging mittels dem Luftdrucksensor BMP085.
Die Messwerte des Sensors sollen in einer Round Robin Datenbank gespeichert werden. Mit Hilfe dieser Datenbank sollen Kurven geplottet und als PNG-Datei auf dem Webserver abgelegt werden, um sie dann über eine Html-Seite abrufen zu können. Somit benötigen wir auf dem Raspberry einen Webserver und das RRD-Tool. Um das RRD-Tool über Python ansprechen zu können, gibt es eine Erweiterung. Das hat die ganze Sache sehr einfach gestaltet (Details):
$ sudo apt-get install apache2 rrdtool python-rrd
Ist das erledigt, erstellt ihr einen Ordner im WWW-Verzeichnis eures Servers, wo ihr später die Grafiken ablegt:
$ mkdir /var/www/plots
Des Weiteren habe ich in das gleiche Verzeichnis eine ganz einfache HTML-Datei hinterlegt, welche schon die richtigen Links zu den Grafiken beinhaltet und sich alle 60 Sekunden automatisch neu lädt:
Das Python-Script mit dem Hauptprogramm habe ich unter /home/pi/BMP085/ abgelegt, da sich dort auch die Bibliothek zum Ansprechen des Sensors befindet. Als globale Variablen habe ich den Datenbank-Name, den Filename, den Zeitintervall für die Messung, den Pfad für die Grafiken und die Schleifenbedingung deklariert.
Das Hauptprogramm ist – wie ich finde – selbsterklärend. Es werden die drei Werte ermittelt, anschließend in die RRD-Datei geschrieben und danach wird die Funktion zum Plotten der Grafik aufgerufen. Wichtig ist die richtige Höhe über Meer (Wohnort bei mir 510 m) einzutragen in der Formel. (Zeile 105!):
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 |
#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- # Library für den Sensor from Adafruit_BMP085 import BMP085 import rrdtool import sys import time import Adafruit_DHT # Festlegung globaler Variablen dbname = 'bmp085' # Name fuer Grafiken etc filename = dbname +'.rrd' # Dateinamen mit Datum steps = 60 # Zeitintervall fuer die Messung in Sekunden path = '/var/www/plots/' # absoluter Pfad zum Ablegen der Plots i = 0 # Schleifenbedingung für den Hauptteil DHT_TYPE = Adafruit_DHT.DHT11 DHT_PIN = 4 humidity, temp = Adafruit_DHT.read(DHT_TYPE, DHT_PIN) # RRD-Datenbank anlegen, wenn nicht vorhanden try: with open(filename): pass print "Datenbankdatei gefunden: " + filename i=1 except IOError: print "Ich erzeuge eine neue Datenbank: " + filename ret = rrdtool.create("%s" %(filename), "--step","%s" %(steps), "--start",'0', "DS:bmp085_temp:GAUGE:2000:U:U", "DS:bmp085_pres:GAUGE:2000:U:U", "DS:bmp085_alti:GAUGE:2000:U:U", "DS:bmp085_feuchte:GAUGE:2000:U:U", "RRA:AVERAGE:0.5:1:2160", "RRA:AVERAGE:0.5:5:2016", "RRA:AVERAGE:0.5:15:2880", "RRA:AVERAGE:0.5:60:8760",) i=1 # Sensor initialisieren bmp = BMP085(0x77, 3, debug=False) # Bildschirmausgabe def ausgabe(d,u,t,p,a,f): sys.stdout.write(str('Datum: ') + d + '\n') sys.stdout.write(str('Uhrzeit: ') + u + '\n') sys.stdout.write(str('Temperatur:' ) + str(t) + '\n') sys.stdout.write(str('Luftdruck: ') + str(p) + '\n') sys.stdout.write(str('Höhenlage: ') + str(a) + '\n') sys.stdout.write(str('Feuchtigkeit: ') + str(f) + '\n') def plotten(a): # Funktion zum Plotten der Grafiken # a: Wert, der geplottet werden soll # Beschriftung für die Grafiken festlegen if a == 'temp': title = 'Temperatur' label = 'in °C' elif a == 'pres': title = 'Luftdruck' label = 'in hPa' elif a == "alti": title = 'Hoehe' label = 'm über 0' elif a == "feuchte": title = 'Feuchtigkeit' label = 'in %' # Aufteilung in drei Plots for plot in ['daily' , 'weekly', 'monthly']: if plot == 'weekly': period = 'w' elif plot == 'daily': period = 'd' elif plot == 'monthly': period = 'm' # Grafiken erzeugen ret = rrdtool.graph("%s%s_%s-%s.png" %(path,dbname,a,plot), "--start", "-1%s" %(period), "--title=%s (%s)" %(title,plot), "--vertical-label=%s" %(label), '--watermark=Altstaetten', "-w 800", "--alt-autoscale", "--alt-y-grid", "--slope-mode", "DEF:%s=%s:%s_%s:AVERAGE" %(a, filename, dbname, a), "LINE1:%s#0000FF:%s_%s" %(a, dbname, a)) while i!=0: datum = time.strftime('%d %m %Y') uhrzeit = time.strftime('%H:%M:%S') # Messung von Temperatur, Druck, Luftfeuchte bmp085_temp=bmp.readTemperature() bmp085_pres=bmp.readPressure() / pow((1.0 - ( 510 / 44330.0 )), 5.255) / 100 bmp085_alti=bmp.readAltitude(102600) bmp085_feuchte=humidity # Messwerte in die RRD-Datei schreiben from rrdtool import update as rrd_update ret = rrd_update('%s' %(filename), 'N:%s:%s:%s:%s' %(bmp085_temp, bmp085_pres, bmp085_alti, bmp085_feuchte)); # Grafiken erzeugen print "Erzeuge Grafiken" plotten('temp') plotten('pres') plotten('feuchte') # Bildschirmausgabe der Messwerte ausgabe(datum,uhrzeit,bmp085_temp,bmp085_pres,bmp085_alti,bmp085_feuchte) # Warten, bis die neue Messung beginnt print "Neue Messung startet in %s Sekunden" %(steps) time.sleep(steps) |
Nach ein paar Stunden Testlauf bekam mein Auge dann die folgenden Graphen zu sehen und ich war vorerst zufrieden:
Bald schon kam der Wunsch auf, diese Grafiken auf Google Drive zu transportieren, um die Daten auch von extern einzusehen.
Dazu brauchen wir die halboffizielle Google Drive Application für Raspian unter:
https://github.com/odeke-em/drive
Wir erstellen auf dem Raspi zwei neue Ordner:
$ mkdir /home/pi/drive
$ mkdir /home/pi/drive/wetter
Jetzt klären wir ab welche Version von „drive“ wir für unseren Raspi benötigen:
$ cat /proc/cpuinfo | grep „model name“
model name : ARMv6-compatible processor rev 7 (v6l)
Bei mir läuft ein Raspberry Pi2+, d.h. es ist eine ARM6 v6 CPU. Unter URL sind die div. Versionen:
https://github.com/odeke-em/drive/releases/
Wir holen uns die richtige Version in meinem Fall:
$ sudo wget https://github.com/odeke-em/drive/releases/download/v0.3.8/drive_armv6 -O /usr/local/bin/drive
Das wird das Binaryfile „drive“ im Ordner /usr/local/bin downloaden. Jetzt noch ausführbar machen:
$ sudo chmod +x /usr/local/bin/drive
Jetzt initialisieren wir „drive“ und teilen ihm mit wo der Sync Ordner ist:
$ drive init /home/pi/drive
Beim initialisieren von „drive“ wird eine extrem lange URL von accounts.google.com herausgegeben. Diese kopieren wir und tragen sie im Browser eines anderen Computers mit eingeloggtem Google User Konto ein, das wir für diesen Zweck benützen möchten.
Die Frage, ob wir „drive“ erlauben auf das Google Konto zuzugreifen beantworteten wir mit „yes“ und der Key String der dabei entsteht kopieren und im Raspi unter Verification Code eintragen.
Jetzt ist Google Drive bereit mit dem Raspi zu kommunizieren.
Statt nun die Daten jedesmal vom Webserver in den Drive Ordner zu kopieren legen wir einen Link an:
$ ln -s /var/www/plots/ /home/pi/drive/wetter/
Jetzt geht’s los, wir wechseln in den Ordner wo die Daten sind:
$ cd /home/pi/drive
und laden die Daten hoch zu Google Drive:
$ sudo drive push wetter
Nach ein paar Sekunden sind die Grafiken auf Google Drive sichtbar.
Um den push Befehl zu automatisieren habe ich das bash script „wetter.sh“ geschrieben:
#!/bin/bash
cd /home/pi/drive
sudo drive push -quiet wetter
cd /home/pi
Das Script ausführbar machen:
$ sudo chmod +x /home/pi/wetter.sh
und mit crontab -e aktiviert (Alle 10 min ein push Befehl):
2,12,22,32,42,52 * * * * /home/pi/wetter.sh > /dev/null 2>&1
Wünsch viel Spass damit!
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