※Raspberry Pi ZeroとDHT11センサーモジュールの接続については、以下を参照してください。
Raspberry Pi ZeroとDHT11センサーモジュールで、温度・湿度を取得する
実装手順
1. データ保持用のテーブル作成PostgreSQL側でデータ保持用のテーブルをあらかじめ作成しておきます。テーブル名称は適宜変更してください。
create table dht11_sensor
(
device_name varchar(30) not null,
data_ts timestamp not null,
temperature float,
humidity float,
constraint pk_dht11_sensor primary key (device_name, data_ts)
);
2. pipenvの導入
pipenvをインストールしていない場合は、以下のコマンドを実行します。
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install python3-pip python3-distutils python3-dev
sudo pip3 install --upgrade pip
sudo pip3 install --upgrade setuptools
sudo pip3 install pipenv
echo "export PIPENV_VENV_IN_PROJECT=true" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
3. dht11とpsycopg2モジュールがインストールされた仮想環境作成
pipenvを使用する場合は以下のコマンドで、dht11とpsycopg2用の仮想環境を作成します。
sudo apt-get -y install libpq-dev
mkdir -p ~/dht11_pg
cd ~/dht11_pg
pipenv --python 3
pipenv install dht11 psycopg2-binary
pipenv shell
4. センサーデータ取得・記録プログラム
以下のプログラムを保存します。
record_dht11.py
import os
import psycopg2
import psycopg2.extras
import RPi.GPIO as GPIO
import dht11
# initialize...
GPIO.setwarnings(True)
GPIO.setmode(GPIO.BCM)
while True:
instance = dht11.DHT11(pin=14)
result = instance.read()
if result.is_valid():
print("Temperature: {:.1f}(C)".format(result.temperature))
print("Humidity: {:.1f}(%)".format(result.humidity))
device_name = 'test device'
sql = """insert into dht11_sensor values (%s, current_timestamp, %s, %s)"""
conn = psycopg2.connect(host=os.environ['PG_HOST'], port=os.environ["PG_PORT"], database=os.environ['PG_DB'], user=os.environ['PG_USER'], password=os.environ['PG_PASS'])
with conn.cursor(cursor_factory=psycopg2.extras.DictCursor) as cur:
cur.execute(sql , (device_name, result.temperature, result.humidity))
conn.commit()
break
GPIO.cleanup()
5. プログラムの実行
データベースの接続情報を環境変数に設定してrecord_dht11.pyを実行します。
export PG_HOST=データベースホスト名またはIP
export PG_PORT=データベースのポート番号(※通常5432)
export PG_DB=データベース名
export PG_USER=ユーザ名
export PG_PASS=パスワード
python record_dht11.py
関連情報
・蓄積したデータを可視化するにはApache Supersetなどを使用することもできます。Apache Supersetでデータセットを集計して二重軸時系列グラフ(Mixed Time-Series)で表示する
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