- Auslesen von Xiaomi Plant Sensoren.
- Das Pythonprogramm XiaomiMiReader.py kann manuell oder per cron job gestartet werden.
- Die wichtigsten Laufzeit-Parameter werden in einer Konfigurations-Datei config.cfg ausgelagert, welche einmalig beim Start des Programms ausgelesen werden.
- Code-Grundlage https://github.com/open-homeautomation/miflora verwendet (stark angepasst)
- Auslesen von bis zu 20 Xiaomi Plant Sensoren (Wert durch Änderung im Code einstellbar)
- Ausgelesen werden Erdfeucht, Temperatur, Leitwert, Helligkeit, Batteriespannung, Version
- Ausgabe/Bereitstellung der Daten in Form eines Dictionary
- Schreiben der Daten in Datenbanken: MySQL und Influx (für schnelle Darstellung mit Grafana)
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installiertes Python > V2.6 (Code ist auch unter Python 3.x funktionsfähig, jedoch nicht intensiv getestet).
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Notwendige zusätzliche Python module:
influxdb
json
pymysql
configparser
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BLE-fähiger Bluetooth-Stick (entfällt, wenn ein RasPi mit vorhandenem Bluetooth verwendet wird, z.B. RaspberryPi Zero W)
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funktionierender Bluetooth Stack innerhalb des verwendeten Betriebssystems
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Installierter MySQL- oder MariaSQL-Server auf der gleichen Maschine oder remote auf einer anderen Maschine
- Hinweis: Der für die DB verwendete User muss Zugriff auf die DB haben (Freigabe einrichten!)
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Getestet wurde aktuell nur unter Ubuntu 16.04 LTE und Rasbian Jessy auf RasPi Zero W
- XiaomiMiReader.py : Hauptklasse
- XiaomiMiConnector.py : Hilfscode zum Auslesen der Sensoren
- SQLConnector.py : SQL Hilfsklasse
- helper.py : Allgemeine Hilfsklasse, Influx Connector
- config.cfg : Konfigurationseinstellungen
- startsens.sh : Startscript mit Logging für cronjob Starts
- DB-Giesssensoren.sql : SQL Strukturdump der SQL Datenbank
- crontab : crontab Eintrag
- homeautomation : File für logrotate für Housekeeping der Logfiles
- Wenn die Daten in eine Influx-DB gesendet werden, ist Grafana ein sehr flexibles Werkzeug zur Visualisierung der Daten.
- Aktuell (21.08.17) kann die bei mir laufende Anwendung hier angesehen werden: http://www.n8chteule.de/zentris-blog/sensoren-im-netz-live-view/