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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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{
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"original_hash": "4efc74299e19f5d08f2f3f34451a11ba",
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"translation_date": "2025-08-25T16:45:26+00:00",
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"source_file": "2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/single-board-computer-temp-publish.md",
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"language_code": "hi"
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}
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# तापमान प्रकाशित करें - वर्चुअल IoT हार्डवेयर और रास्पबेरी पाई
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इस पाठ के इस भाग में, आप रास्पबेरी पाई या वर्चुअल IoT डिवाइस द्वारा पता लगाए गए तापमान मानों को MQTT के माध्यम से प्रकाशित करेंगे ताकि उनका उपयोग बाद में GDD की गणना के लिए किया जा सके।
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## तापमान प्रकाशित करें
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एक बार तापमान पढ़ लिया जाए, तो इसे MQTT के माध्यम से 'सर्वर' कोड पर प्रकाशित किया जा सकता है, जो इन मानों को पढ़ेगा और GDD गणना के लिए संग्रहीत करेगा।
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### कार्य - तापमान प्रकाशित करें
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डिवाइस को तापमान डेटा प्रकाशित करने के लिए प्रोग्राम करें।
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1. यदि `temperature-sensor` ऐप प्रोजेक्ट पहले से खुला नहीं है, तो इसे खोलें।
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1. MQTT से कनेक्ट करने और टेलीमेट्री भेजने के लिए आपने पाठ 4 में जो कदम उठाए थे, उन्हें दोहराएं। आप वही सार्वजनिक Mosquitto ब्रॉकर का उपयोग करेंगे।
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इसके लिए कदम हैं:
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- MQTT पिप पैकेज जोड़ें
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- MQTT ब्रॉकर से कनेक्ट करने के लिए कोड जोड़ें
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- टेलीमेट्री प्रकाशित करने के लिए कोड जोड़ें
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> ⚠️ यदि आवश्यक हो, तो [MQTT से कनेक्ट करने के निर्देश](../../../1-getting-started/lessons/4-connect-internet/single-board-computer-mqtt.md) और [टेलीमेट्री भेजने के निर्देश](../../../1-getting-started/lessons/4-connect-internet/single-board-computer-telemetry.md) को पाठ 4 से देखें।
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1. सुनिश्चित करें कि `client_name` इस प्रोजेक्ट के नाम को दर्शाता है:
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```python
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client_name = id + 'temperature_sensor_client'
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```
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1. टेलीमेट्री के लिए, लाइट मान भेजने के बजाय, DHT सेंसर से पढ़े गए तापमान मान को JSON दस्तावेज़ में `temperature` नामक एक प्रॉपर्टी में भेजें:
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```python
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_, temp = sensor.read()
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telemetry = json.dumps({'temperature' : temp})
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```
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1. तापमान मान को बार-बार पढ़ने की आवश्यकता नहीं है - यह कम समय में ज्यादा नहीं बदलेगा, इसलिए `time.sleep` को 10 मिनट पर सेट करें:
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```cpp
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time.sleep(10 * 60);
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```
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> 💁 `sleep` फ़ंक्शन समय को सेकंड में लेता है, इसलिए इसे पढ़ने में आसान बनाने के लिए मान को एक गणना के परिणाम के रूप में पास किया जाता है। 1 मिनट में 60 सेकंड होते हैं, इसलिए 10 x (1 मिनट में 60 सेकंड) 10 मिनट की देरी देता है।
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1. कोड को उसी तरह चलाएं जैसे आपने असाइनमेंट के पिछले भाग से कोड चलाया था। यदि आप वर्चुअल IoT डिवाइस का उपयोग कर रहे हैं, तो सुनिश्चित करें कि CounterFit ऐप चल रहा है और आर्द्रता और तापमान सेंसर सही पिन पर बनाए गए हैं।
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```output
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pi@raspberrypi:~/temperature-sensor $ python3 app.py
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MQTT connected!
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Sending telemetry {"temperature": 25}
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Sending telemetry {"temperature": 25}
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```
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> 💁 आप इस कोड को [code-publish-temperature/virtual-device](../../../../../2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/code-publish-temperature/virtual-device) फोल्डर या [code-publish-temperature/pi](../../../../../2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/code-publish-temperature/pi) फोल्डर में पा सकते हैं।
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😀 आपने सफलतापूर्वक अपने डिवाइस से टेलीमेट्री के रूप में तापमान प्रकाशित कर दिया है।
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**अस्वीकरण**:
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यह दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता सुनिश्चित करने का प्रयास करते हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियां या अशुद्धियां हो सकती हैं। मूल भाषा में उपलब्ध मूल दस्तावेज़ को प्रामाणिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम उत्तरदायी नहीं हैं। |