|
|
<!--
|
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
|
{
|
|
|
"original_hash": "4efc74299e19f5d08f2f3f34451a11ba",
|
|
|
"translation_date": "2025-08-26T22:16:22+00:00",
|
|
|
"source_file": "2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/single-board-computer-temp-publish.md",
|
|
|
"language_code": "mo"
|
|
|
}
|
|
|
-->
|
|
|
# 發佈溫度 - 虛擬物聯網硬體與樹莓派
|
|
|
|
|
|
在本課程中，您將透過 MQTT 發佈由樹莓派或虛擬物聯網設備檢測到的溫度值，以便稍後用於計算 GDD。
|
|
|
|
|
|
## 發佈溫度
|
|
|
|
|
|
一旦讀取到溫度值，就可以透過 MQTT 發佈到某些「伺服器」代碼，該代碼將讀取這些值並存儲它們，以便用於 GDD 計算。
|
|
|
|
|
|
### 任務 - 發佈溫度
|
|
|
|
|
|
編程設備以發佈溫度數據。
|
|
|
|
|
|
1. 如果尚未打開，請打開 `temperature-sensor` 應用程式專案。
|
|
|
|
|
|
1. 重複您在第 4 課中所做的步驟以連接到 MQTT 並發送遙測數據，您將使用相同的公共 Mosquitto broker。
|
|
|
|
|
|
這些步驟包括：
|
|
|
|
|
|
- 添加 MQTT pip 套件
|
|
|
- 添加連接到 MQTT broker 的代碼
|
|
|
- 添加發佈遙測數據的代碼
|
|
|
|
|
|
> ⚠️ 如有需要，請參考 [連接到 MQTT 的指導](../../../1-getting-started/lessons/4-connect-internet/single-board-computer-mqtt.md) 和 [發送遙測數據的指導](../../../1-getting-started/lessons/4-connect-internet/single-board-computer-telemetry.md)（第 4 課）。
|
|
|
|
|
|
1. 確保 `client_name` 反映此專案的名稱：
|
|
|
|
|
|
```python
|
|
|
client_name = id + 'temperature_sensor_client'
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
1. 對於遙測數據，與其發送光線值，不如發送從 DHT 感測器讀取的溫度值，並將其作為 JSON 文件中的 `temperature` 屬性：
|
|
|
|
|
|
```python
|
|
|
_, temp = sensor.read()
|
|
|
telemetry = json.dumps({'temperature' : temp})
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
1. 溫度值不需要頻繁讀取——在短時間內不會有太大變化，因此將 `time.sleep` 設置為 10 分鐘：
|
|
|
|
|
|
```cpp
|
|
|
time.sleep(10 * 60);
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
> 💁 `sleep` 函數以秒為單位，因此為了更容易閱讀，該值是通過計算得出的。1 分鐘有 60 秒，因此 10 x (1 分鐘的 60 秒) 得出 10 分鐘的延遲。
|
|
|
|
|
|
1. 以與之前作業部分相同的方式運行代碼。如果您使用的是虛擬物聯網設備，請確保 CounterFit 應用程式正在運行，並且濕度和溫度感測器已在正確的引腳上創建。
|
|
|
|
|
|
```output
|
|
|
pi@raspberrypi:~/temperature-sensor $ python3 app.py
|
|
|
MQTT connected!
|
|
|
Sending telemetry {"temperature": 25}
|
|
|
Sending telemetry {"temperature": 25}
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
> 💁 您可以在 [code-publish-temperature/virtual-device](../../../../../2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/code-publish-temperature/virtual-device) 資料夾或 [code-publish-temperature/pi](../../../../../2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/code-publish-temperature/pi) 資料夾中找到此代碼。
|
|
|
|
|
|
😀 您已成功將溫度作為遙測數據從您的設備發佈出去。
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
**免責聲明**：
|
|
|
本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。 |
