네, 요청하신 대로 DHT22에서 습도를, BMP280에서 온도와 기압을 측정하고, 이를 원격 라즈베리 파이 데이터베이스 서버로 전송하는 전체 시스템에 대한 개별 소스코드를 작성해 드리겠습니다.
1. 센서 데이터 수집 (클라이언트 라즈베리 파이):
```python
# sensor_client.py
import Adafruit_DHT
import Adafruit_BMP.BMP280 as BMP280
import time
import requests
import uuid
# 센서 설정
DHT_SENSOR = Adafruit_DHT.DHT22
DHT_PIN = 4 # GPIO 핀 번호
bmp = BMP280.BMP280()
# 클라이언트 ID 설정
CLIENT_ID = str(uuid.uuid4())
# 서버 설정
SERVER_URL = "http://your_server_ip:5000/api/weather"
def get_sensor_data():
humidity, _ = Adafruit_DHT.read_retry(DHT_SENSOR, DHT_PIN)
temperature = bmp.read_temperature()
pressure = bmp.read_pressure() / 100 # hPa로 변환
return {
"client_id": CLIENT_ID,
"temperature": round(temperature, 2),
"humidity": round(humidity, 2) if humidity is not None else None,
"pressure": round(pressure, 2)
}
def send_data(data):
try:
response = requests.post(SERVER_URL, json=data)
print(f"Data sent. Status code: {response.status_code}")
except requests.RequestException as e:
print(f"Error sending data: {e}")
if __name__ == "__main__":
while True:
data = get_sensor_data()
send_data(data)
time.sleep(300) # 5분마다 데이터 전송
```
2. 서버 API (서버 라즈베리 파이):
```python
# server_api.py
from flask import Flask, request, jsonify
import psycopg2
from psycopg2.extras import RealDictCursor
app = Flask(__name__)
# 데이터베이스 연결 설정
DB_PARAMS = {
"host": "localhost",
"database": "weather_db",
"user": "your_username",
"password": "your_password"
}
def get_db_connection():
return psycopg2.connect(**DB_PARAMS)
@app.route('/api/weather', methods=['POST'])
def add_weather_data():
data = request.json
conn = get_db_connection()
cur = conn.cursor()
try:
cur.execute(
"INSERT INTO weather_data (client_id, temperature, humidity, pressure) VALUES (%s, %s, %s, %s)",
(data['client_id'], data['temperature'], data['humidity'], data['pressure'])
)
conn.commit()
return jsonify({"message": "Data added successfully"}), 201
except Exception as e:
conn.rollback()
return jsonify({"error": str(e)}), 400
finally:
cur.close()
conn.close()
@app.route('/api/weather', methods=['GET'])
def get_weather_data():
conn = get_db_connection()
cur = conn.cursor(cursor_factory=RealDictCursor)
try:
cur.execute("SELECT * FROM weather_data ORDER BY timestamp DESC LIMIT 100")
data = cur.fetchall()
return jsonify(data)
finally:
cur.close()
conn.close()
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
```
3. 데이터베이스 설정 (서버 라즈베리 파이):
PostgreSQL을 사용한다고 가정하고, 다음과 같이 데이터베이스와 테이블을 설정합니다:
```sql
CREATE DATABASE weather_db;
\c weather_db
CREATE TABLE weather_data (
id SERIAL PRIMARY KEY,
client_id VARCHAR(50),
temperature FLOAT,
humidity FLOAT,
pressure FLOAT,
timestamp TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
```
4. 필요한 라이브러리 설치:
클라이언트 라즈베리 파이:
```
pip install Adafruit_DHT Adafruit_BMP280 requests
```
서버 라즈베리 파이:
```
pip install flask psycopg2-binary
```
5. 시스템 실행:
클라이언트 라즈베리 파이:
```
python sensor_client.py
```
서버 라즈베리 파이:
```
python server_api.py
```
이 시스템에서:
- 클라이언트 라즈베리 파이는 센서에서 데이터를 수집하고 5분마다 서버로 전송합니다.
- 서버 라즈베리 파이는 API를 통해 데이터를 받아 데이터베이스에 저장합니다.
- GET 요청을 통해 최근 100개의 데이터를 조회할 수 있습니다.
실제 구현 시 고려할 점:
1. 오류 처리와 로깅을 더 강화하세요.
2. HTTPS를 사용하여 데이터 전송을 암호화하세요.
3. 클라이언트 인증을 추가하여 보안을 강화하세요.
4. 데이터베이스 연결 풀링을 사용하여 성능을 개선하세요.
5. 환경 변수를 사용하여 설정을 관리하세요.
이 코드는 기본적인 구조를 제공합니다. 실제 환경에 맞게 수정하여 사용하시기 바랍니다. |
