รายงานสดของ Covid โดยใช้ Raspberry Pi: 6 ขั้นตอน

2024 ผู้เขียน: John Day | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2024-01-30 13:04

อย่างที่ทราบกันดีว่าทั่วโลกได้รับผลกระทบจากการระบาดของ COVID-19 และเกือบทุกคนทำงานจากที่บ้าน เราทุกคนควรใช้ช่วงเวลานี้ให้ดีที่สุดเพื่อพัฒนาทักษะทางเทคนิคของเราหรือเขียนสคริปต์ Pythonic ที่ดี มาดูสคริปต์ Python ง่ายๆ เพื่อสาธิตกรณีของไวรัสโคโรนาในอินเดีย สคริปต์ Python นี้ดึงข้อมูลสดจากเว็บไซต์ทางการของกระทรวงสาธารณสุข

เสบียง

ราสเบอร์รี่ pi 3 b+

การ์ด SD (ขั้นต่ำ 16GB)

สาย HDMI

สายอีเธอร์เน็ต

การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต

หากคุณใช้ raspberry pi เป็นครั้งแรก คุณต้องตั้งค่า:-

ข้อกำหนดอื่น ๆ

รหัส viusal stdio (python ide) ลิงก์ที่นี่:-

ขั้นตอนที่ 1: การตั้งค่า Raspberry Pi

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ติดตั้งระบบปฏิบัติการบนการ์ด SD แล้ว SD ของคุณอาจติดตั้งระบบปฏิบัติการ Raspberry Pi …กำหนดค่าการเชื่อมต่อ Wifi บนการ์ด SD ของคุณ …เปิด Raspberry Pi ของคุณ …เชื่อมต่อกับ Raspberry Pi ของคุณด้วย SSH …ติดตั้งเซิร์ฟเวอร์ VNC …ติดตั้ง VNC Viewer บนแล็ปท็อปของคุณ

ในการรันโปรแกรม

ก่อนที่เราจะเริ่มเขียนซอฟต์แวร์ เราต้องติดตั้งโมดูล Raspberry Pi GPIO Python ก่อน นี่คือไลบรารีที่ช่วยให้เราเข้าถึงพอร์ต GPIO ได้โดยตรงจาก Python

ในการติดตั้งไลบรารี Python ให้เปิดเทอร์มินัลและดำเนินการดังต่อไปนี้

pip ติดตั้ง python-rpi.gpio python3-rpi.gpio

เมื่อติดตั้งไลบรารี่แล้ว ให้เปิด Python IDE ที่คุณชื่นชอบแล้ววางโค้ดนี้หรือลองด้วยตัวเอง

ขั้นตอนที่ 2: คุณต้องติดตั้งคุณสมบัติเพิ่มเติมบางอย่างสำหรับมัน: -

pip ติดตั้ง bs4

ตารางการติดตั้ง pip

pip ติดตั้ง matplotlib

pip ติดตั้ง numpy

คุณต้องเปิดพรอมต์คำสั่งเพื่อไปที่ปุ่มค้นหาและป้อน cmd แล้วเปิดด้วย Run as administrator

ขั้นตอนที่ 3: การนำเข้า Libaray

#การนำเข้าห้องสมุด

คำขอนำเข้า

จาก bs4 นำเข้า BeautifulSoup

จาก tabulate นำเข้า tabulate

นำเข้าระบบปฏิบัติการ

นำเข้า numpy เป็น np

นำเข้า matplotlib.pyplot เป็น plt

ขั้นตอนที่ 4: รวบรวมข้อมูลสดจากเว็บไซต์ทางการของกระทรวงสาธารณสุข

extract_contents = แถวแลมบ์ดา: [x.text.replace('\n', '') สำหรับ x ในแถว]

URL = 'https://www.mohfw.gov.in/' SHORT_HEADERS = ['SNo', 'State', 'Indian-Confirmed', 'Foreign-Confirmed', 'Cured', 'Death']

การตอบสนอง = Request.get(URL).content soup = BeautifulSoup(response, 'html.parser')

ส่วนหัว = extract_contents(soup.tr.find_all('th'))

สถิติ = all_rows = soup.find_all('tr')

สำหรับแถวใน all_rows:

stat = extract_contents(row.find_all('td'))

ถ้าสถานะ:

ถ้าเลน (สถิติ) == 5:

#แถวสุดท้าย

สถิติ = ['', *สถิติ]

stats.append(สถิติ)

elif len(สถิติ) == 6:

stats.append(สถิติ)

stats[-1][1] = "คดีทั้งหมด"

stats.remove(สถิติ[-1])

ขั้นตอนที่ 5: การสร้างตารางเพื่อแสดงผลลัพธ์

วัตถุ =

สำหรับแถวในสถิติ: object.append(row[1])

y_pos = np.arange(เลน(วัตถุ))

ประสิทธิภาพ =

สำหรับแถวในสถิติ:

performance.append(int(row[2]) + int(row[3]))

ตาราง = ตาราง (สถิติ, ส่วนหัว = SHORT_HEADERS)

พิมพ์ (ตาราง)

ขั้นตอนที่ 6: ตอนนี้คุณสามารถดูรายงานนั้นได้แล้ว

จำไว้เป็นรายงานสดจึงมีการเปลี่ยนแปลงทุกครั้ง