강의자료 – 페이지 11

[라즈베리파이] 크론(Cron) 과 데몬(daemon)을 이용해서 LED 켜고 끄기

크론(cron) : 주기적인 실행이 필요할 때 사용 소스 코드 : cron_led.py : LED를 5회 켜고/끄기를 반복한 후 종료

# -*- encoding: utf-8 -*-

import RPi.GPIO as gpio
import time

if __name__ == "__main__":
    gpio.cleanup()

    LED = 12
    gpio.setmode(gpio.BCM)
    gpio.setup(LED, gpio.OUT, initial=gpio.LOW)

    try:
        num = 5
        while(True):
            time.sleep(1)
            gpio.output(LED, gpio.HIGH)
            time.sleep(1)
            gpio.output(LED, gpio.LOW)
            num = num - 1
            if(num <= 0):
                gpio.cleanup()
                break
    except KeyboardInterrupt:
        gpio.cleanup()

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# -*- encoding: utf-8 -*-

import RPi.GPIO as gpio

import time

if __name__ == "__main__":

gpio.cleanup()

LED = 12

gpio.setmode(gpio.BCM)

gpio.setup(LED, gpio.OUT, initial=gpio.LOW)

try:

num = 5

while(True):

time.sleep(1)

gpio.output(LED, gpio.HIGH)

time.sleep(1)

gpio.output(LED, gpio.LOW)

num = num - 1

if(num <= 0):

gpio.cleanup()

break

except KeyboardInterrupt:

gpio.cleanup()

파이썬 코드에 한글이 포함되면 문자 인코딩을 해줘야 함 # -*- encoding: utf-8 -*- 크론 파일 생성 : nano add_cron : 절대경로를 써줘야 함 * * * * * sudo python3 /home/pi/cron_led.py… Continue Reading [라즈베리파이] 크론(Cron) 과 데몬(daemon)을 이용해서 LED 켜고 끄기

[라즈베리파이] Flask를 활용하여 LED On/Off

라즈베리파이의 대표적인 웹 프레임워크 장고(Django) : 인증과 권한 ORM 템플릿 라이브러리, 로그처리, 보안, 관리자 기능 제공 플라스크(Flask) : 벡자이그(werkzeug) : WSGI코어와 URL 라이팅 지원 jinja2 : 템플릿 출력 LED On/Off 버전 1 설정 : GPIO 12번 사용 소스코드 : app_led1st.py

import RPi.GPIO as gpio
from flask import Flask
app = Flask(__name__)

LED = 12
gpio.setmode(gpio.BCM)
gpio.setup(LED, gpio.OUT, initial=gpio.LOW)

@app.route("/")
def home():
    return "Hello World"

@app.route("/led_on")
def led_on():
    gpio.output(LED, gpio.HIGH)
    return "Led On"

@app.route("/led_off")
def led_off():
    gpio.output(LED, gpio.LOW)
    return "Led Off"

if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0")

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import RPi.GPIO as gpio

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

LED = 12

gpio.setmode(gpio.BCM)

gpio.setup(LED, gpio.OUT, initial=gpio.LOW)

@app.route("/")

def home():

return "Hello World"

@app.route("/led_on")

def led_on():

gpio.output(LED, gpio.HIGH)

return "Led On"

@app.route("/led_off")

def led_off():

gpio.output(LED, gpio.LOW)

return "Led Off"

if __name__ == "__main__":

app.run(host="0.0.0.0")

서버 실행 : python3 app_led1st.py 서버 종료 : Ctrl + C… Continue Reading [라즈베리파이] Flask를 활용하여 LED On/Off

[라즈베리파이] [아두이노] 각종 센서 모음

라즈베리파이 고급 키트 : https://www.eleparts.co.kr/goods/view?no=9089019 우노 입문자용 Upgrade Kit 아두이노 37종 Sensor Kit …

[웹] 도서관리 Member 저장/목록

book_register_form.html과 book_register.php를 모방하여 member_register_form.html과 member_register.php를 만드시오 Ctrl+C, Ctrl+V를 사용하지 말고.. 테이블 : member hakbun : 학번 name : 이름 dept : 학과 grade : 학년 member_register_form.html member_register.php

데이터베이스 ERD 도구(Toad Data Modeler)

다운로드 : https://www.toadworld.com/products/toad-data-modeler

이산화탄소(CO2) 센서 SEN0159(MG-811) – 라즈베리파이

아두이노 버전 보기 참조 라즈베리파이에서 SPI통신을 통해 아날로그 센서 값 읽기 센서 원리 : http://blog.naver.com/roboholic84/220570913403 SPI 설정 : https://m.blog.naver.com/roboholic84/220367321777 CO2 센서(모듈명 : SEN0159, 8만원) 동작 원리 센서 내부에 히터와 금속판이 있고, 공기를 가열(약 40도)하면 공기의 입자가 금속판에 달라붙음 입자가 달라붙는 정도에 따라 저항값이 변함 CO2 센서(모듈명 : SEN0159, 8만원), 제조업체(DFRobot), 인터페이스(Analog) 참조 :… Continue Reading 이산화탄소(CO2) 센서 SEN0159(MG-811) – 라즈베리파이

라즈베리파이에서 SPI통신을 통해 아날로그 센서 값 읽기

라즈베리파이에서 아날로그 센서 값 읽기 ADC(Analog Digital Converter)인 MCP3008 칩 필요 CNDI 모듈에는 MCP3008이 내장되어 있어 Analog 0~7에 아낱로그 센서를 연결하면 됨 라즈베리파이와 MCP3008은 SPI 통신을 통해 값을 주고 받음 SPI 통신 설정 : sudo raspi-config 를 통해 SPI 활성화 sudo raspi-config Interfacing Options 선택 Enable 선택 후 Enter -> Enable됬다는… Continue Reading 라즈베리파이에서 SPI통신을 통해 아날로그 센서 값 읽기

회귀분석

참조 : https://daryan.tistory.com/23 sin() 함수를 그려보고, sin()함수에 난수를 더해 임의의 표본 생성

%matplotlib inline
#문서내에 그래프 출력

import numpy as np
import pylab as pl


def f(size):
    x = np.linspace(0, 4.5, size)
    y = 2 * np.sin(x * 1.5)
    return (x,y)

def sample(size):
    x = np.linspace(0, 4.5, size)
    y = 2 * np.sin(x * 1.5) + pl.randn(x.size)
    return (x,y)

pl.clf()
f_x, f_y = f(50)
pl.plot(f_x, f_y)
x, y = sample(50)
pl.plot(x, y, 'k.')

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%matplotlib inline

#문서내에 그래프 출력

import numpy as np

import pylab as pl

def f(size):

x = np.linspace(0, 4.5, size)

y = 2 * np.sin(x * 1.5)

return (x,y)

def sample(size):

x = np.linspace(0, 4.5, size)

y = 2 * np.sin(x * 1.5) + pl.randn(x.size)

return (x,y)

pl.clf()

f_x, f_y = f(50)

pl.plot(f_x, f_y)

x, y = sample(50)

pl.plot(x, y, 'k.')

sklearn 모듈을 활용하여 선형회귀 : degree가 1이면 선형, 이상이면 n차 곡선이 그려짐

from sklearn.linear_model import LinearRegression

def fit_polynomial(x, y, degree): #x, y 분포에 적합한 다향식 추출
    model = LinearRegression()
    model.fit(np.vander(x, degree + 1), y)
    return model

def apply_polynomial(model, x):  #추출된 다항식에 x를 넣어 예측값 y를 구함
    degree = model.coef_.size - 1
    y = model.predict(np.vander(x, degree + 1))
    return y

model = fit_polynomial(x, y, 4)
p_y = apply_polynomial(model, x)

pl.plot(x, y, 'k.')
pl.plot(x, p_y,'g')

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from sklearn.linear_model import LinearRegression

def fit_polynomial(x, y, degree): #x, y 분포에 적합한 다향식 추출

model = LinearRegression()

model.fit(np.vander(x, degree + 1), y)

return model

def apply_polynomial(model, x): #추출된 다항식에 x를 넣어 예측값 y를 구함

degree = model.coef_.size - 1

y = model.predict(np.vander(x, degree + 1))

return y

model = fit_polynomial(x, y, 4)

p_y = apply_polynomial(model, x)

pl.plot(x, y, 'k.')

pl.plot(x, p_y,'g')

degree = 1 degree = 2 degree = 3 degree = 4 numpy.vander() 함수 사용 예

#np.vander()함수 :

x = np.array([4,2,7])
print(np.vander(x, 4))
print(np.vander(x, 6))

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#np.vander()함수 :

x = np.array([4,2,7])

print(np.vander(x, 4))

print(np.vander(x, 6))

파이썬 JSON, CSV 다루기

파일에서 읽고, 파일로 저장하기 json.load(파일핸들) : JSON 파일에서 읽어 파싱하기 json.dump(데이터, 파일핸들, indent=4) : 데이터를 JSON 파일로 저장

import json

file_name = 'E:\\aa.json'

with open(file_name, 'r', encoding='utf-8') as json_file:
    items = json.load(json_file)
    print(item['temp'])

with open('E:\\dump.json', 'w', encoding='utf-8') as dump_file:
    json.dump(items, dump_file, indent=4)

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import json

file_name = 'E:\\aa.json'

with open(file_name, 'r', encoding='utf-8') as json_file:

items = json.load(json_file)

print(item['temp'])

with open('E:\\dump.json', 'w', encoding='utf-8') as dump_file:

json.dump(items, dump_file, indent=4)

문자열을 JSON으로, JSON을 문자열로 json.loads() : 문자열을 JSON으로 파싱하기 json.dumps() : JSON을 문자열로 변환하기

import json

data = '[{"_id" : "KF","farmID" : "KF13","dongID" : "15","temp" : 30.2,"humi" : 31.5}, {"_id" : "KF","farmID" : "KF13","dongID" : "15","temp" : 31.2,"humi" : 33.5}]'

items = json.loads(data)

for item in items:
    print(item['temp'])

dump = json.dumps(items, indent=4)
print(dump)

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import json

data = '[{"_id" : "KF","farmID" : "KF13","dongID" : "15","temp" : 30.2,"humi" : 31.5}, {"_id" : "KF","farmID" : "KF13","dongID" : "15","temp" : 31.2,"humi" : 33.5}]'

items = json.loads(data)

for item in items:

print(item['temp'])

dump = json.dumps(items, indent=4)

print(dump)

CSV 파일을 읽어서 list에 저장, list의 내용을 CSV파일로 저장

import csv

file_name = 'E:\\aa.csv'

with open(file_name, 'rt', encoding='utf-8') as csv_file:
    reader = csv.reader(csv_file)
    list_items = list(reader)
    print(list_items[0:10])

#newline='' : writerow() 함수가 자동으로 \n을 넣어주기에 줄바꿈 제거
with open('E:\\dump2.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as dump_file:
    wr = csv.writer(dump_file)
    wr.writerow([1,2,3])
    wr.writerows(list_items[0:10])

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import csv

file_name = 'E:\\aa.csv'

with open(file_name, 'rt', encoding='utf-8') as csv_file:

reader = csv.reader(csv_file)

list_items = list(reader)

print(list_items[0:10])

#newline='' : writerow() 함수가 자동으로 \n을 넣어주기에 줄바꿈 제거

with open('E:\\dump2.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as dump_file:

wr = csv.writer(dump_file)

wr.writerow([1,2,3])

wr.writerows(list_items[0:10])

딕셔너리를 JSON으로 변환

import json

dic = {'a':1, 'b':[1,2,3], 'c': 3}

st = json.dumps(dic)
print(st)

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import json

dic = {'a':1, 'b':[1,2,3], 'c': 3}

st = json.dumps(dic)

print(st)

… Continue Reading 파이썬 JSON, CSV 다루기

라즈베리파이3 ADC(MCP3008) -> SPI 통신

SPI 통신을 활성화 sudo raspi-config 5. Interfacing Options SPI를 선택 sudo nano /etc/modules 코드 수정 맨 아래에 spidev를 추가 라이브러리 설치 sudo apt-get install python-dev git clone git://github.com/Gadgetoid/py-spidev.git cd py-spidev/ sudo python setup.py install 센서 연결 채널 1번(본 교재 기판의 Analog 0 과 동일)에다 끼우면 정상작동 소스 코드 : mcp.py, 참조(… Continue Reading 라즈베리파이3 ADC(MCP3008) -> SPI 통신