# Měření vlhkosti půdy - Virtuální IoT hardware V této části lekce přidáte kapacitní senzor vlhkosti půdy k vašemu virtuálnímu IoT zařízení a budete z něj číst hodnoty. ## Virtuální hardware Virtuální IoT zařízení bude používat simulovaný kapacitní senzor vlhkosti půdy Grove. Tento přístup udržuje tento lab stejný jako při použití Raspberry Pi s fyzickým kapacitním senzorem vlhkosti půdy Grove. U fyzického IoT zařízení by senzor vlhkosti půdy byl kapacitní senzor, který měří vlhkost půdy detekcí kapacity půdy, což je vlastnost, která se mění s vlhkostí půdy. Jak vlhkost půdy roste, napětí klesá. Jedná se o analogový senzor, který používá simulovaný 10bitový ADC k reportování hodnoty v rozmezí 1–1 023. ### Přidání senzoru vlhkosti půdy do CounterFit Pro použití virtuálního senzoru vlhkosti půdy je třeba jej přidat do aplikace CounterFit. #### Úkol - Přidání senzoru vlhkosti půdy do CounterFit Přidejte senzor vlhkosti půdy do aplikace CounterFit. 1. Vytvořte novou Python aplikaci na svém počítači ve složce `soil-moisture-sensor` s jediným souborem `app.py` a Python virtuálním prostředím, a přidejte CounterFit pip balíčky. > ⚠️ Můžete se odkázat na [instrukce pro vytvoření a nastavení CounterFit Python projektu v lekci 1, pokud je to potřeba](../../../1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/virtual-device.md). 1. Ujistěte se, že webová aplikace CounterFit běží. 1. Vytvořte senzor vlhkosti půdy: 1. V poli *Create sensor* v panelu *Sensors* rozbalte pole *Sensor type* a vyberte *Soil Moisture*. 1. Nechte *Units* nastavené na *NoUnits*. 1. Ujistěte se, že *Pin* je nastaven na *0*. 1. Klikněte na tlačítko **Add** pro vytvoření senzoru *Soil Moisture* na pinu 0.  Senzor vlhkosti půdy bude vytvořen a objeví se v seznamu senzorů.  ## Naprogramování aplikace senzoru vlhkosti půdy Aplikace senzoru vlhkosti půdy nyní může být naprogramována pomocí senzorů CounterFit. ### Úkol - Naprogramování aplikace senzoru vlhkosti půdy Naprogramujte aplikaci senzoru vlhkosti půdy. 1. Ujistěte se, že aplikace `soil-moisture-sensor` je otevřená ve VS Code. 1. Otevřete soubor `app.py`. 1. Přidejte následující kód na začátek souboru `app.py` pro připojení aplikace k CounterFit: ```python from counterfit_connection import CounterFitConnection CounterFitConnection.init('127.0.0.1', 5000) ``` 1. Přidejte následující kód do souboru `app.py` pro import potřebných knihoven: ```python import time from counterfit_shims_grove.adc import ADC ``` Příkaz `import time` importuje modul `time`, který bude použit později v tomto úkolu. Příkaz `from counterfit_shims_grove.adc import ADC` importuje třídu `ADC` pro interakci se simulovaným analogově-digitálním převodníkem, který se může připojit k senzoru CounterFit. 1. Přidejte následující kód pod tento blok pro vytvoření instance třídy `ADC`: ```python adc = ADC() ``` 1. Přidejte nekonečnou smyčku, která čte hodnoty z ADC na pinu 0 a zapisuje výsledek do konzole. Tato smyčka pak může mezi čteními spát po dobu 10 sekund. ```python while True: soil_moisture = adc.read(0) print("Soil moisture:", soil_moisture) time.sleep(10) ``` 1. V aplikaci CounterFit změňte hodnotu senzoru vlhkosti půdy, kterou bude aplikace číst. Můžete to udělat jedním ze dvou způsobů: * Zadejte číslo do pole *Value* senzoru vlhkosti půdy a poté klikněte na tlačítko **Set**. Číslo, které zadáte, bude hodnota vrácená senzorem. * Zaškrtněte políčko *Random* a zadejte hodnoty *Min* a *Max*, poté klikněte na tlačítko **Set**. Při každém čtení hodnoty senzoru se přečte náhodné číslo mezi *Min* a *Max*. 1. Spusťte Python aplikaci. Uvidíte měření vlhkosti půdy zapsaná do konzole. Změňte hodnotu *Value* nebo nastavení *Random*, abyste viděli změnu hodnoty. ```output (.venv) ➜ soil-moisture-sensor $ python app.py Soil moisture: 615 Soil moisture: 612 Soil moisture: 498 Soil moisture: 493 Soil moisture: 490 Soil Moisture: 388 ``` > 💁 Tento kód najdete ve složce [code/virtual-device](../../../../../2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/code/virtual-device). 😀 Program senzoru vlhkosti půdy byl úspěšný! --- **Prohlášení**: Tento dokument byl přeložen pomocí služby pro automatický překlad [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Ačkoli se snažíme o přesnost, mějte prosím na paměti, že automatické překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Původní dokument v jeho původním jazyce by měl být považován za autoritativní zdroj. Pro důležité informace doporučujeme profesionální lidský překlad. Neodpovídáme za žádné nedorozumění nebo nesprávné interpretace vyplývající z použití tohoto překladu.