Construiți o stație meteo Raspberry Pi SUPER: 8 pași (cu imagini)

2024 Autor: John Day | [email protected]. Modificat ultima dată: 2024-01-30 11:41

Să recunoaștem, noi oamenii vorbim mult despre vreme ⛅️. O persoană obișnuită vorbește despre vreme de patru ori pe zi, în medie 8 minute și 21 de secunde. Faceți calculele și asta însumează 10 luni din viață pe care le veți petrece scotocind despre vreme. Vremea se numără subiectul # 1 pentru începători de conversații și întrerupători de tăcere incomode. Dacă vom vorbi despre asta atât de mult, am putea, la fel de bine, să ne ducem creditele meteo la un nivel cu totul nou. Acest proiect ușor și distractiv va folosi Internetul obiectelor (IoT) și un Raspberry Pi pentru a face exact acest lucru.

Vom construi propriul nostru tablou de bord IoT meteo hiper-local, surprinzând vremea în interiorul și în afara casei noastre de-a lungul timpului. Data viitoare când cineva te întreabă „ce zici de vreme în ultima vreme?”, Vei putea să-ți scoți telefonul și să-l lași fără suflare cu abilitatea ta de analiză a vremii nebunești ☀️.

Ce veți avea nevoie pentru a urma cursul: 1. Raspberry Pi cu conectivitate la internet

2. Raspberry Pi SenseHAT

3. Un cablu prelungitor de 6 40 pini IDE tată-mamă (opțional pentru precizia temperaturii)

4. Un cont de stat inițial

5. Gata!

Nivelul proiectului: începător

Timp aproximativ de finalizare: 20 de minute

Factor de distracție aproximativ: în afara graficelor

În acest tutorial pas cu pas, veți: aflați cum să utilizați integrarea API-ului Weatherstack pe Starea inițială pentru a obține vremea locală din afara zonei dvs.

- Aflați cum să utilizați un Raspberry Pi cu un Sense HAT (https://www.raspberrypi.org/products/sense-hat/) pentru a captura date meteo în casa dvs.

- Construiți-vă propriul tablou de bord meteo hiper-local pe care îl puteți accesa din orice browser web de pe laptop sau dispozitiv mobil

- Dă meteorologului tău o fugă pentru banii lor

Provizii

Ce veți avea nevoie pentru a urma cursul:

1. Raspberry Pi cu conectivitate la internet

2. Raspberry Pi SenseHAT

3. Un cablu prelungitor de 6 40 pini IDE de la tată la mamă (opțional pentru precizia temperaturii)

4. Un cont de stat inițial

5. Gata!

Pasul 1: Introducere

Am pus deja la dispoziție o mulțime de lucrări pentru a vă pune codul împreună și pentru a organiza informațiile. Vom avea nevoie doar să faceți câteva ajustări pe parcurs.

Pentru a prelua toate lucrurile pe care ți le-am pregătit, va trebui să clonezi depozitul din GitHub. Github este un serviciu extraordinar care ne permite să stocăm, să revizuim și să gestionăm proiecte de acest gen. Pentru a clona depozitul, tot ce trebuie să facem este să intrăm în terminalul nostru Pi sau în terminalul computerelor dvs. care este SSH în pi și să tastați această comandă:

$ git clone

Apăsați pe Enter și veți vedea aceste informații:

pi @ raspberrypi ~ $ git clone

Clonarea în „wunderground-sensehat” …

remote: Numărarea obiectelor: 28, gata.

la distanță: Total 28 (delta 0), reutilizat 0 (delta 0), pachet reutilizat 28

Despachetarea obiectelor: 100% (28/28), gata.

Verificarea conectivității … gata.

După ce vedeți acest lucru, apoi felicitări, ați clonat cu succes Github Repo și aveți toate fișierele necesare pentru a vă construi Super Weather Station. Înainte de a trece la pasul următor, să luăm ceva timp să explorăm acest director și să învățăm câteva comenzi de bază din linia de comandă.

Tastați comanda de mai jos în terminal:

$ ls

Această comandă listează tot ce este disponibil în directorul în care vă aflați în prezent. Această listă arată că Github Repo a fost clonat cu succes în directorul nostru sub numele „wunderground-sensehat”. Să aruncăm o privire la ce se află în acel director. Pentru a schimba directorul, tot ce trebuie să faceți este să tastați „cd” și apoi să tastați numele directorului la care doriți să mergeți.

În acest caz, vom introduce:

$ cd wunderground-sensehat

După ce apăsăm Enter, veți vedea că suntem acum în directorul wunderground-sensehat. Să tastăm din nou ls pentru a vedea ce fișiere am instalat pe pi.

README.md sensehat.py sensehat_wunderground.py wunderground.py

Aici vedem documentul readme și câteva fișiere python diferite. Să aruncăm o privire la sensehat.py. În loc să intrăm în fișierul cu comanda cd, așa cum am făcut pentru director, vom folosi comanda nano. Comanda nano ne permite să deschidem editorul de text nano unde avem tot codul nostru python pentru fiecare segment al acestui proiect. Continuați și tastați:

$ nano sensehat.py

Aici puteți vedea toate codurile pe care vi le-am pregătit pentru acest proiect. Încă nu vom face modificări la acest document, dar nu ezitați să derulați și să vedeți ce vom face mai târziu în acest tutorial.

Pasul 2: Starea inițială

Vrem să transmitem toate datele vremii către un serviciu cloud și ca acel serviciu să ne transforme datele într-un tablou de bord frumos pe care îl putem accesa de pe laptopul sau dispozitivul nostru mobil. Datele noastre au nevoie de o destinație. Vom folosi Starea inițială ca destinație.

Pasul 1: Înregistrați-vă pentru un cont de stat inițial

Accesați https://www.initialstate.com/app#/register/ și creați un cont nou.

Pasul 2: Instalați ISStreamer

Instalați modulul Python de stare inițială pe Raspberry Pi: La promptul de comandă (nu uitați mai întâi SSH în Pi), rulați următoarea comandă:

$ cd / home / pi /

$ / curl -sSL https://get.initialstate.com/python -o - | sudo bash

Notă de securitate: Comanda de mai sus are o anatomie importantă pe care utilizatorul ar trebui să o cunoască.

1) Există un precedent / înainte de curl. Acest lucru este important pentru a vă asigura că nu se va executa nici un alias de curl dacă a fost creat unul. Acest lucru ajută la reducerea riscului ca comanda să facă mai mult decât intenționat.

2) Comanda este o comandă canalizată, deci atunci când rulați, transmiteți ieșirea unui script care este preluat de la https://get.initialstate.com/python în comanda sudo bash. Acest lucru se face pentru a simplifica instalarea, cu toate acestea, trebuie remarcat faptul că https este important aici pentru a asigura asigurarea unei manipulări om-în-mijloc a scriptului de instalare, mai ales că scriptul este rulat cu privilegii ridicate. Acesta este un mod obișnuit de a simplifica instalarea și configurarea, dar dacă sunteți puțin mai precaut, există câteva alternative puțin mai convenabile: puteți împărți comanda în doi pași și puteți investiga singur scriptul bash descărcat din comanda curl pentru a vă asigura este fidelitate SAU puteți urma instrucțiunile pip, nu veți obține doar un exemplu de script generat automat.

Pasul 3: Faceți ceva Automagic

După Pasul 2 veți vedea ceva similar cu următoarea ieșire pe ecran:

pi @ raspberrypi ~ $ / curl -sSL https://get.initialstate.com/python -o - | sudo bash

Parolă: Începând cu ISStreamer Python Instalare ușoară!

Acest lucru poate dura câteva minute pentru a instala, luați o cafea:)

Dar nu uitați să vă întoarceți, voi avea întrebări mai târziu!

Găsit easy_install: setuptools 1.1.6

S-a găsit pip: pip 1.5.6 din /Library/Python/2.7/site-packages/pip-1.5.6- py2.7.egg (python 2.7)

pip versiune majoră: 1

versiune pip minor: 5

S-a găsit ISStreamer, se actualizează …

Cerință deja actualizată: ISStreamer în /Library/Python/2.7/site-packages Curățarea …

Doriți să obțineți automat un exemplu de script? [y / N]

(ieșirea poate fi diferită și poate dura mai mult dacă nu ați instalat niciodată modulul de streaming Initial State Python înainte)

Când vi se solicită să obțineți automat un exemplu de script, tastați y.

Acest lucru va crea un script de test pe care îl putem rula pentru a ne asigura că putem transmite în flux date în starea inițială din Pi-ul nostru. Vi se va solicita:

Unde doriți să salvați exemplul? [implicit:./is_example.py]:

Puteți să tastați o cale locală personalizată sau să apăsați Enter pentru a accepta valoarea implicită. Vi se va solicita numele de utilizator și parola pe care tocmai le-ați creat atunci când v-ați înregistrat contul de stat inițial. Introduceți ambele și instalarea se va finaliza.

Pasul 4: Taste de acces

Să aruncăm o privire la exemplul de script care a fost creat. Tip:

$ nano este_exemplu.py

Pe linia 15, veți vedea o linie care începe cu streamer = Streamer (bucket_ …. Această linie creează o nouă bucket de date numită „Exemplu de flux Python” și este asociată contului dvs. Această asociere se întâmplă din cauza access_key =”…” parametru pe aceeași linie. Această serie lungă de litere și cifre este cheia de acces la contul dvs. de stat inițial. Dacă accesați contul dvs. de stat inițial din browserul dvs. web, faceți clic pe numele de utilizator din partea dreaptă sus, apoi accesați „contul meu”, veți găsi aceeași cheie de acces în partea de jos a paginii sub „Chei de acces în flux”.

De fiecare dată când creați un flux de date, acea cheie de acces va direcționa fluxul de date către contul dvs. (deci nu partajați cheia cu nimeni).

Pasul 5: Rulați exemplul

Rulați scriptul de testare pentru a ne asigura că putem crea un flux de date în contul dvs. de stare inițială.

Rulați următoarele:

$ python is_example.py

Pasul 6: Profit

Reveniți la contul de stat inițial din browserul dvs. web. O nouă bucată de date numită „Exemplu de flux Python” ar fi trebuit să apară în stânga în raftul jurnalului (poate fi necesar să reîmprospătați pagina). Faceți clic pe acest compartiment și apoi faceți clic pe pictograma Waves pentru a vizualiza datele de testare.

Veți dori să parcurgeți tutorialul Waves pentru a vă familiariza cu modul de utilizare a acestui instrument de vizualizare a datelor. Apoi, vizualizați datele în Tiles pentru a vedea aceleași date sub formă de tablou de bord.

Acum sunteți gata să începeți să transmiteți date reale de la Wunderground și multe altele.

Pasul 3: Sense HAT

Sense HAT este o placă suplimentară pentru Raspberry Pi, plină de senzori, LED-uri și un joystick mic. Ce este atât de grozav la acest mic add-on este că este incredibil de ușor de instalat și de utilizat datorită unei fantastice biblioteci Python pe care o puteți instala rapid. Pentru acest proiect, vom folosi senzorii de temperatură, umiditate și presiune barometrică de pe Sense HAT. Să-l înființăm.

Primul pas în utilizarea Sense HAT este instalarea fizică pe Pi. Cu Pi pornit, atașați HAT așa cum se arată în imagine.

Porniți Pi. Trebuie să instalăm biblioteca Python pentru a ușura citirea valorilor senzorilor din Sense HAT. Mai întâi, va trebui să vă asigurați că totul este actualizat în versiunea dvs. de Raspbian, tastând:

$ sudo apt-get update

Apoi, instalați biblioteca Sense HAT Python:

$ sudo apt-get install sense-hat

Reporniți Pi

Suntem pregătiți să testăm Sense HAT citind datele senzorului din acesta și trimitând aceste date în starea inițială.

Să testăm Sense HAT pentru a ne asigura că totul funcționează. Vom folosi scriptul localizat la adresa https://github.com/InitialState/wunderground-sensehat/blob/master/sensehat.py. Puteți copia acest script într-un fișier de pe Pi sau îl puteți accesa din depozitul nostru Github pe care l-am clonat anterior. Treceți în directorul wunderground-sensehat și apoi nano în fișierul dvs. sensehat.py tastând:

$ nano sensehat.py

Observați pe prima linie că importăm biblioteca SenseHat în script. Înainte de a rula acest script, trebuie să ne configurăm parametrii de utilizator.

# --------- Setări utilizator --------- CITY = "Nashville"

BUCKET_NAME = ": partial_sunny:" + CITY + "Weather"

BUCKET_KEY = "sensehat"

ACCESS_KEY = "Cheia_Acces_Te"

SENSOR_LOCATION_NAME = "Birou"

MINUTES_BETWEEN_SENSEHAT_READS = 0,1

# ---------------------------------

Mai exact, trebuie să vă setați ACCESS_KEY la cheia de acces la contul de stat inițial. Observați cât de ușor este să citiți datele din Sense HAT într-o singură linie de Python (de exemplu, sense.get_temperature ()). La un prompt de comandă de pe Pi, rulați scriptul:

$ sudo python sensehat.py

Accesați contul de stat inițial și vizualizați noua bucată de date creată de Sense HAT.

Acum suntem gata să punem totul la punct și să creăm tabloul nostru de bord meteo hiper-local!

Pasul 4: Tablou de bord meteo hiper local

Ultimul pas al acestui proiect este combinarea pur și simplu a datelor noastre meteo și a scriptului Sense HAT într-un singur tablou de bord. Pentru a face acest lucru, vom folosi Integrarea inițială a stării cu Weatherstack pentru a adăuga date meteo în tabloul nostru de bord Sensehat pe care l-am creat în ultimul pas.

Folosirea API-ului Weatherstack este foarte simplă. În trecut, pe acest tutorial, v-am solicitat să creați și să rulați un script pentru a extrage date dintr-un API de date meteo, dar de la începerea acestui tutorial Starea inițială a creat piața de integrare a datelor. Piața de integrare a datelor vă oferă puterea de a accesa și transmite API-uri către un tablou de bord de stare inițială fără cod. Este literalmente doar câteva clicuri de mouse și BAM: date meteo. Pe mediu, am scris un tutorial mai aprofundat despre cum să utilizez integrarea Weatherstack și să creez alerte meteorologice, dar voi lista rapid cum să începeți mai jos.

Utilizarea integrării Weatherstack

1. Conectați-vă la contul dvs. de stat inițial

2. Faceți clic pe butonul Detalii din caseta Weatherstack de pe pagina de integrări. Această pagină vă va arăta toate informațiile de bază despre integrare și ce este necesar pentru a o utiliza. În acest caz, veți avea nevoie doar de un cod poștal (sau latitudine și longitudine) pentru o locație pentru care veți dori să monitorizați vremea și va trebui să știți în ce unități veți dori să vedeți aceste date (metric, științific sau imperial american).

3. Faceți clic pe butonul Începeți configurarea și veți vedea un pop-up modal din partea dreaptă a ecranului. Există doar câțiva pași simpli de făcut înainte să putem începe să vizionăm datele despre vreme care rulează:

4. Dați un nume noului tablou de bord. Am numit-o pe a mea Nashville Weather. Pro sfat: Îmi place să folosesc emoji-uri în numele tablourilor de bord pentru a le oferi un pic mai mult. O modalitate rapidă de a extrage emoji-uri pe un Mac este Ctrl + Comandă + Bara de spațiu. Pentru Windows, țineți apăsat butonul Windows și fie punctul (.), Fie punctul și virgula (;). 2 5. Tastați locația dvs. Folosesc codul poștal al zonei pe care doresc să o urmăresc, dar puteți pune și Latitudine și Longitudine pentru a fi mai specifice. Este ușor să găsiți latitudinea și longitudinea zonei dvs. doar accesând Google Maps, căutând un loc și apoi copiind latitudinea și longitudinea din browser și lipindu-le în formular. Doar locațiile din SUA, Marea Britanie și Canada pot fi utilizate în acest moment.

6. Alegeți unitățile. Am ales SUA / Imperial pentru că locuiam în Statele Unite.

7. Alegeți să creați o nouă găleată sau să trimiteți datele Weatherstack la o găleată existentă. În acest tutorial, dacă ați configurat deja Sense Hat pentru a transmite la starea inițială (în ultimul pas), trimiteți doar datele Weatherstack la galeata aia.

8. Alegeți dacă doriți toate datele pe care le trimite Weatherstack sau dacă doriți doar date meteorologice specifice pentru a le trimite la tabloul de bord. Puteți oricând să trimiteți toate datele și să scoateți câteva dale mai târziu.

9. Alegeți cât de des doriți să actualizați tabloul de bord cu condițiile meteorologice. Puteți alege între fiecare 15 minute sau oră de oră. Rețineți că trimiterea datelor la fiecare 15 minute costă un jeton suplimentar comparativ cu trimiterea lor la fiecare oră. Așadar, dacă doriți să utilizați alte integrări pe piață în același timp, poate doriți să chestionați doar la fiecare oră. Puteți oricând să nu mai trimiteți date de la integrare și să o porniți din nou sau să modificați frecvența cu care trimiteți date mai târziu. Cu toate acestea, dacă îl opriți și începeți din nou, atunci vor exista lacune în datele dvs.

10. Faceți clic pe Start Integration. Acum transmiteți în flux date de la Weatherstack! Faceți clic pe butonul „Vizualizați în aplicația IoT” pentru a vedea primele puncte de date rulate.

11. Personalizați-vă tabloul de bord. Dacă transmiteți în flux către o nouă găleată, v-am creat un șablon pentru a începe. Cu toate acestea, ar trebui să o faci a ta! Apăsați săgeata în jos din centrul de sus al tabloului de bord pentru a coborî cronologia, faceți clic pe Editare plăci, mutați câteva plăci, redimensionați-le și schimbați fundalul. Faceți tabloul de bord așa cum doriți, astfel încât să vă fie ușor să ingerați datele pe care doriți să le colectați. De asemenea, puteți utiliza alte șabloane Weatherstack pe care le-am creat aici. Pentru a adăuga un pic mai mult context tabloului de bord, puteți adăuga, de asemenea, o hartă care arată locația unde monitorizați vremea. Tabloul de bord s-ar putea să arate puțin gol la început, dar acordați-i ceva timp și se va umple cu date istorice meteo frumoase.

Pasul 5: Adăugați o hartă la tabloul de bord (Bonus)

Putem adăuga cu ușurință o panou de hartă la tabloul nostru de bord, care arată locația fluxului nostru meteo. Puteți afla mai multe despre vizualizarea hărții interactive în gresie la adresa: //support.initialstate.com/knowledgebase/articles/800232-tiles-map-view. Am putea adăuga pur și simplu o nouă declarație streamer.log în scriptul nostru Python (și vă voi explica cum puteți face acest lucru la sfârșitul acestei secțiuni). În schimb, vom profita de această ocazie pentru a vă arăta un mod diferit de a trimite date în tabloul de bord.

Pasul 1: obțineți coordonatele de latitudine / longitudine ale locației dvs

Trebuie să obțineți coordonatele de latitudine / longitudine ale locației dvs. O modalitate de a face acest lucru este să accesați Google Maps, să căutați locația dvs. și să măriți locația exactă. În adresa URL, veți vedea coordonatele dvs. de latitudine / longitudine. În exemplul de mai sus, coordonatele mele sunt 35.925298, -86.8679478.

Copiați coordonatele (veți avea nevoie de ele la pasul 2) și asigurați-vă că nu copiați accidental niciun caracter suplimentar de pe adresa URL.

Pasul 2: Construiți o adresă URL pentru a trimite date în tabloul de bord

Faceți clic pe linkul „setări” de sub numele cupei din raftul cupei. Aceasta va afișa ecranul de mai sus. Copiați textul în secțiunea API Endpoint și lipiți-l în editorul de text preferat. Vom folosi acest lucru pentru a crea o adresă URL pe care o putem folosi pentru a trimite date în cupa și tabloul de bord existente. În cupa mea, textul pe care l-am copiat arată: https://groker.initialstate.com/api/events?accessKey=bqHk4F0Jj4j4M4CrhJxEWv6ck3nfZ79o&bucketKey=shwu1 URL-ul dvs. va avea accesul dvs. Key și bucketKey. Trebuie să adăugăm un nume de flux și o valoare la parametrii URL pentru a completa URL-ul.

Adăugați „& MapLocation = YOUR_COORDINATES_FROM_STEP1” la adresa URL

(introduceți coordonatele de la Pasul 1, fără spații și nu le copiați pe ale mele !!)

Iată cum arată al meu: https://groker.initialstate.com/api/events?accessKey=bqHk4F0Jj4j4M4CrhJxEWv6ck3nfZ79o&bucketKey=shwu1&MapLocation=35.925298, -86.8679478

Inserați adresa URL completă în bara de adrese a browserului și apăsați pe Enter (sau utilizați comanda „curl” la promptul de comandă) pentru a trimite coordonatele hărții către fluxul „MapLocation”, în noua bucket.

Dacă vă uitați la tabloul de bord din Tiles acum (poate fi necesar să reîmprospătați dacă vă simțiți nerăbdători), o nouă placă numită MapLocation ar fi trebuit să fie mărită în locația dvs. curentă.

Pasul 2 Alternativă: Modificați-vă scriptul

Dacă într-adevăr nu vă place Pasul 2 de mai sus, puteți adăuga pur și simplu o altă instrucțiune streamer.log la scriptul dvs. Python. Pur și simplu adăugați linia

streamer.log („MapLocation”, „YOUR_COORDINATES_FROM_STEP1”)

undeva în interiorul def main (): funcția scriptului sensehat_wunderground.py (acordați atenție indentării b / c Python vă cere să urmați reguli stricte de indentare). De exemplu, am adăugat streamer.log („MapLocation”, „35.925298, -86.8679478”) imediat după linia 138.

Pasul 6: Fixarea citirii temperaturii Sense Hat

S-ar putea să observați că citirile de temperatură ale Sense HAT par puțin cam mari - asta pentru că sunt. Vinovatul este căldura generată de CPU-ul lui Pi încălzind aerul din jurul Sense HAT atunci când este așezat deasupra lui Pi.

Pentru a face senzorul de temperatură util, trebuie fie să îndepărtăm HAT de Pi (ceea ce ar elimina avantajul important de a fi o soluție compactă), fie să încercăm să calibrăm citirea senzorului de temperatură. CPU este principala cauză a căldurii parazitare care ne afectează senzorul de temperatură, așa că trebuie să ne dăm seama de corelație. Când am analizat Enviro pHAT pentru Pi Zero, am venit cu o ecuație care să țină cont de temperatura procesorului care afectează citirea temperaturii unei pălării. Avem nevoie doar de temperatura procesorului și de un factor de scalare pentru a calcula temperatura calibrată:

temp_calibrated = temp - ((cpu_temp - temp) / FACTOR)

Putem găsi factorul înregistrând temperatura reală și rezolvând-o. Pentru a găsi temperatura reală în cameră, avem nevoie de o configurare diferită a senzorului de temperatură. Folosind un senzor DHT22 (instrucțiuni de configurare aici și script aici), putem înregistra și vizualiza simultan ambele temperaturi:

Rezultatul arată că citirea Sense HAT este oprită în mod constant cu 5-6 grade Fahrenheit. Adăugând temperatura CPU în mix (cu acest script), primul off arată că este extrem de fierbinte, iar al doilea off dezvăluie un fel de undă pe care o imită măsurarea Sense HAT.

După ce am înregistrat timp de aproximativ 24 de ore, am rezolvat factorul folosind șase citiri diferite în șase momente diferite din timp. Media valorilor factorilor a dat o valoare finală a factorului de 5.466. Aplicarea ecuației

temp_calibrated = temp - ((cpu_temp - temp) /5.466)

temperatura calibrată a ajuns la un grad de citire a temperaturii reale:

Puteți rula această corecție de calibrare pe Pi în sine, în interiorul scriptului wunderground_sensehat.py.

Pasul 7: Bonus: configurați propriile alerte meteorologice

Să creăm o alertă SMS ori de câte ori temperatura scade sub îngheț.

Urmăm să urmăm procesul de configurare a notificărilor Trigger descris pe pagina de asistență.

Asigurați-vă că este încărcată cupa de date meteo.

Faceți clic pe setările cupei din raftul de date (sub numele său).

Faceți clic pe fila Declanșatoare.

Selectați fluxul de date pe care să îl declanșați (puteți utiliza lista derulantă pentru a selecta dintre fluxurile existente odată ce s-a încărcat o bucată de date sau puteți introduce manual numele / cheia fluxului; * rețineți că Safari nu acceptă listele derulante HTML5). În exemplul meu de captură de ecran de mai sus, am selectat Temperatura (F).

Selectați operatorul condițional, în acest caz „<”.

Selectați valoarea Trigger care va declanșa o acțiune (introduceți manual valoarea dorită). În acest caz, tastați 32 așa cum se arată mai sus.

Faceți clic pe butonul „+” pentru a adăuga condiția Trigger.

Selectați acțiunea (acțiunile curente disponibile sunt notificate prin SMS sau e-mail).

Faceți clic pe butonul „+” pentru a adăuga acțiunea. Introduceți orice cod de verificare dacă adăugați un nou număr de telefon sau un e-mail pentru a finaliza configurarea.

Declanșatorul dvs. este acum activ și va declanșa când condiția este îndeplinită. Faceți clic pe terminat pentru a reveni la ecranul principal.

SMS PIR

Ori de câte ori temperatura scade sub 32, veți primi un mesaj text. Setați alerte cu privire la orice în bucketul dvs. de date meteo (* rețineți că trebuie să utilizați jetoane emoji, nu emoji-urile reale).

De exemplu, ori de câte ori plouă

: nor: Condiții meteo =: umbrelă:

Ori de câte ori este vânt

: liniuță: Viteza vântului (MPH)> 20

etc.

Pasul 8:

Premiul II la concursul Internet of Things 2016