Proyecto (III): Scripts del Proyecto

Nuestro Proyecto de "Estación Meteorológica - Datos Atmosféricos" lo hemos parametrizado en dos scripts principalmente: el primero es el denominado "crear canal.py" y como dice su nombre crea en el perfil de ThingSpeak un canal público donde posteriormente con el script "Actualizar_canal.py" emitimos datos a los diferentes campos de ese canal, previa recogida de las mediciones de los sensores.

Para descargar el código del proyecto, accede a nuestro proyecto de GitHub: click

Crear Canal Automáticamente:
Llamamos a las librerías que se emplean para realizar la conexión HTTP, codificación de datos, y parámetros temporales. Así como la libreria 'json' que nos permite manipular datos en dicho formato.

import httplib  # libreria para mandar/recibir mensajes HTTP
import urllib  # librería para codificar datos
import time  # libreria para meter tiempos de espera
import json # librería para trabajar con el formato de archivos json
import math # librería para cálculos matemáticos (sqrt...)

A continuación realizamos la conexión HTTP  definiendo la conexión, el método "POST", la uri, la cabecera y los parámetros básicos que queremos visualizar en el canal, activando los fields requeridos. Interesante opción es des-comentar la impresión del estado de la respuesta, de modo que podamos verificar que no haya habido ningún fallo.

El contenido devuelto por la petición realizada es leído a través del método '.read' aplicado a 'respuesta' y posteriormente parseado (en formato json) para extraer la Write API Key, que es la clave necesaria para poder escribir en dicho canal. Usado en el Script de actualización de canal.

# CREO UN CANAL NUEVO EN EL QUE SE SUBIRAN POSTERIORMENTE LOS DATOS RECOGIDOS
#print "--> Crear conexión TCP..."
conn_TCP = httplib.HTTPSConnection("api.thingspeak.com")
conn_TCP.connect()
#print "--> Conexión TCP establecida"


#print "--> Enviando peticion HTTP"
metodo = "POST"
uri = "/channels.json?"
cabeceras = {"Host": "api.thingspeak.com",
             "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded"}
params = {"api_key": User_API_key,
          "description": "Canal público para el registro y visualización online de los datos atmosféricos recogidos",
          "field1": "Temperatura [ºC]",
          "field2": "Humedad [%]",
          "name": "Datos atmosféricos",
          "public_flag": "true"}
params_encoded = urllib.urlencode(params)
#print "    Params: " + params_encoded
cabeceras["Content-Length"]=len(params_encoded)
conn_TCP.request(metodo, uri, headers=cabeceras, body=params_encoded)
#print "--> Petición HTTP enviada"

#print "--> Recibiendo respuesta HTTP"
respuesta = conn_TCP.getresponse()
estatus = respuesta.status
#print "    Status:" + str(estatus)
contenido = respuesta.read()
contenido_parseado = json.loads(contenido)
Write_API_key = contenido_parseado["api_keys"][0]["api_key"]

En el segundo script nos valemos de que el canal ya está creado y nos centramos en configurar los sensores [lineas 98-109 ]para obtener las medidas posteriormente [lineas 111-120]. A continuación se calculan diferentes parámetros asociados a las variables atmosféricas recogidas:

-Para calcular la temperatura del Punto de Rocío [ºC] consultamos en wikipedia : click
-Para calcular la sensación térmica, al tener también calculada la velocidad del viento, nos decantamos por emplear dos medidas aproximadas de la magnitud, la sensación térmica obtenida por HUMEDAD  o Heat Index (+info) y la sensación térmica obtenida por velocidad del VIENTO o WindChill (+info). Es interesante recalcar que debido a que mientras se programaba las pruebas de medición se realizaban con la estación "indoor" por lo que la velocidad del viento era nula. Para poder suplir el defecto de obtener una medición de "cero" y evitar problemas en la programación, se ha realizado un buble que en caso de no disponer de medida de viento el índice WindChill se calcula sin tener en cuanta dicha medida.

Por último, se codifica la petición HTTP mediante la cual añadimos nuevos campos a nuestro canal público con todos los parámetros calculados y se suben a la plataforma IoT.

#! /usr/bin/python
#-*- coding: UTF-8 -* #

import httplib  # libreria para mandar/recibir mensajes HTTP
import urllib  # librería para codificar datos
import time  # libreria para meter tiempos de espera
import Adafruit_DHT # librería para la lectura de los sensores "Adafruit" (DHT22)
import Adafruit_BMP.BMP085 as BMP085 # librería para la lectura de sensores "Adafruit" (BMP180)
import json # librería para trabajar con el formato de archivos json
import math # librería para cálculos matemáticos (sqrt...)
import RPi.GPIO as GPIO # librería para manejo de pinees GPIO


# CREO EL CANAL AUTOMATICAMENTE: # Ver script para crear canal

User_API_key = "GJE4UHZ8SZPL4OM9"
Write_API_key =""
Read_API_key = ""
Channel_ID = "391121"

#ACTUALIZO DATOS EN EL CANAL CREADO

#print "--> Crear conexión TCP..."
conn_TCP = httplib.HTTPSConnection("api.thingspeak.com")
conn_TCP.connect()
#print "--> Conexión TCP establecida"

#print "--> Enviando peticion HTTP"
metodo = "PUT"
uri = "/channels/" + Channel_ID + ".json"
cabeceras = {"Host": "api.thingspeak.com",
             "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded"}
params = {"api_key": User_API_key,
          "description": "Canal público para el registro y visualización online de los datos atmosféricos recogidos",
          "field1": "Temperatura [ ºC ]",
          "field2": "Humedad [ % ]",
          "field3": "Punto de Rocio [ ºC ]",
          "field4": "Presión [ mbar ]",
          "field5": "Altitud [ m ]",
          "field6": "Velocidad Viento [ Km/h ]",
          "field7": "S. Térmica (Humedad) [ ºC ]",
          "field8": "S. Térmica (Viento) [ ºC ]",
          "name": "Datos atmosféricos",
          "public_flag": "true"}
params_encoded = urllib.urlencode(params)
#print "    Params: " + params_encoded
cabeceras["Content-Length"]=len(params_encoded)
conn_TCP.request(metodo, uri, headers=cabeceras, body=params_encoded)
#print "--> Petición HTTP enviada"

#print "--> Recibiendo respuesta HTTP"
respuesta = conn_TCP.getresponse()
estatus = respuesta.status
#print "    Status:" + str(estatus)
contenido = respuesta.read()
contenido_parseado = json.loads(contenido)
Write_API_key = contenido_parseado["api_keys"][0]["api_key"]

# -------------------------------------------------------------------
# DESARROLLO DE PROGRAMA PARA TOMAR MEDIDA DEL ANEMOMETRO (sensor efecto Hall)

# Inicialización de Variables
dist_meas = 0.00
km_por_hora = 0
rpm = 0
intervalo = 0
sensorHALL = 14 # Nº de Pin GPIO al que está conectado el sensor HALL
pulso = 0
iniciar_timer = time.time()

def init_GPIO(): # inicializar el pin GPIO
 GPIO.setmode(GPIO.BCM)
 GPIO.setwarnings(False)
 GPIO.setup(sensorHALL,GPIO.IN,GPIO.PUD_UP)

def calculo_intervalo(channel): # Función CALLBACK
 global pulso, iniciar_timer, intervalo
 pulso+=1 # incrementa el pulso en 1 cuando se da una interrupción.
 intervalo = time.time() - iniciar_timer # intervalo para cada una de las vueltas dadas.
 iniciar_timer = time.time()  #Tiempo actual = iniciar el timer de nuevo  

def calcular_velocidad_viento(r_cm): # Llamar a la función con el radio en cm como parámetro.
 global pulso,intervalo,rpm,dist_km,dist_meas,km_por_seg,km_por_hora
 if intervalo !=0:       # to avoid DivisionByZero error
  rpm = 1/intervalo * 60
  circ_cm = (2*math.pi)*r_cm   # Calcular el perímetro de la circunferencia descrita por las palas del anemometro en [cm].
  dist_km = circ_cm/100000    # Convertir cm a kM
  km_por_seg = dist_km / intervalo  # calcular KM/seg
  km_por_hora = km_por_seg * 3600  # calcular KM/h
  dist_meas = (dist_km*pulso)*1000 # medida de distancia en metros
  return km_por_hora
def init_interrupt(): # Espera a detectar evento = flanco en el pin sensor hall
 GPIO.add_event_detect(sensorHALL, GPIO.FALLING, callback = calculo_intervalo, bouncetime = 20)

init_GPIO() # Inicializo pin GPIO
init_interrupt() # Inicializo Interrupción
# -------------------------------------------------------------------
# CONFIGURACION DE LOS SENSORES 

#DHT22  -> Temperatura y Humedad relativa
#BMP180 -> Presión y Altitud

# Configuracion del tipo de sensores
sensorDHT22 = Adafruit_DHT.DHT22
sensorBMP180 = BMP085.BMP085()

# Configuracion del pin GPIO al cual esta conectado el sensor DHT22 (GPIO 4)
pin = 4
#-------------------------------------------------------------------

# OBTENCION DE PARÁMETROS
# Obtiene la humedad y la temperatura desde el sensor DHT22
# Obtiene la presión y la altitud desde el sensor BMP180
while True :
    
    humedad, temperatura = Adafruit_DHT.read_retry(sensorDHT22, pin)
    altitud = sensorBMP180.read_altitude()
    presion = sensorBMP180.read_pressure()
    print 'temp =' + str(temperatura)
# Calcular la velocidad del viento [KM/H]
    km_por_hora = calcular_velocidad_viento(10.5) # Velocidad_viento (10.5 cm es el radio de las palas)
    #print ("Velocidad viento: " + str(km_por_hora))
    

# Calcular la temperatura del Punto de Rocio [ºC]
    PuntoRocio=((humedad/100)**(0.125))*(112+0.9*temperatura)+(0.1*temperatura)-112
    print ("Punto de Rocio: " + str(PuntoRocio))
    
# Calcular la sensación térmica (2 métodos)
# Sensación térmica por HUMEDAD (temperatura, humedad)
    temperaturaF=(temperatura*1.8)+32
    HeatIndex=(0.5*(temperaturaF+61+((temperaturaF-68)*1.2)+(humedad*0.094))-32)/1.8
    print ("Sensacion termica por calor : " + str(HeatIndex))
    
# Sensación térmica por VIENTO (temperatura, viento)
    if type(km_por_hora) != float :
        # Entra en este bucle cuando NO hay medida de viento. Recibimos un NoneType del sensorHALL
        WindChill = (35.74+0.6125*temperaturaF-32)/1.8
    else: 
        mph = km_por_hora**0.62
        WindChill = (35.74+0.6125*temperaturaF-35.75*(mph**0.16)+0.4275*temperaturaF*(mph**0.16)-32)/1.8
    print ("Sensacion termica por Viento : " +str(WindChill))

#-------------------------------------------------------------------------------------------------
# SUBIDA DE DATOS A LA PLATAFORMA IoT
    #print "--> Subiendo datos a ThingSpeak"
    #print "--> Enviando peticion HTTP"
    metodo = "POST"
    uri = "/update.json"
    cabeceras = {"Host": "api.thingspeak.com",
                 "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded"}
    params = {"api_key": Write_API_key,
              "field1": temperatura,
              "field2": humedad,
              "field3": PuntoRocio,
              "field4": presion,
              "field5": altitud,
              "field6": km_por_hora,
              "field7": HeatIndex,
              "field8": WindChill
              }

    params_encoded = urllib.urlencode(params)
    #print "    Params: " + params_encoded
    cabeceras["Content-Length"]=len(params_encoded)
    conn_TCP.request(metodo, uri, headers=cabeceras, body=params_encoded)
    #print "--> Petición HTTP enviada"

    #print "--> Recibiendo respuesta HTTP"
    respuesta = conn_TCP.getresponse()
    #estatus = respuesta.status
    #print "    Status:" + str(estatus)
    contenido = respuesta.read()
    #print "    Contenido:" + contenido
    # Duerme 15 segundos
    time.sleep(15)