giovedì 18 luglio 2013

Xively su Linux/Raspberry

Quanto visto per l'Arduino puo' essere ripetuto anche per un calcolatore che monta Linux (come per esempio Raspberry)



In questo caso verra' impiegato Python per dialogare con Xively come descritto a questo tutorial
Prima di lanciare lo script si devono eseguire i seguenti comandi che impostano Python e scaricano la libreria Xively per Python

$ sudo apt-get install git
$ sudo apt-get install python-setuptools 

$ sudo easy_install pip 
$ sudo pip install virtualenv
$ mkdir xively_tutorial 
$ cd xively_tutorial
$ virtualenv .envs/venv
$ source .envs/venv/bin/activate
$ pip install xively-python

terminata la configurazione si puo' lanciare il seguente script in Python che invia Xively i dati sul carico di lavoro. Come nel caso precedente si devono eseguire delle personalizzazione sulla base delle propri settaggi del device su Xively inserendo la chiave, il feed_id ed il nome del feed (vedi righe evidenziate in giallo)
--------------------------------------------------------------
#!/usr/bin/env python

import os
import xively
import subprocess
import time
import datetime
import requests

# extract feed_id and api_key from environment variables
FEED_ID = 302563049
API_KEY = "KPpjdurjzx9jVhp8PwpMCd6byMSatfcKuOu1CHJbdDkxXrI4"
DEBUG = "true"

# initialize api client
api = xively.XivelyAPIClient(API_KEY)

# function to read 1 minute load average from system uptime command
def read_loadavg():
  if DEBUG:
    print "Reading load average"
  return subprocess.check_output(["awk '{print $1}' /proc/loadavg"], shell=True)

# function to return a datastream object. This either creates a new datastream,
# or returns an existing one
def get_datastream(feed):
  try:
    datastream = feed.datastreams.get("load_avg")
    if DEBUG:
      print "Found existing datastream"
    return datastream
  except:
    if DEBUG:
      print "Creating new datastream"
    datastream = feed.datastreams.create("load_avg", tags="load_01")
    return datastream

# main program entry point - runs continuously updating our datastream with the
# current 1 minute load average
def run():
  print "Starting Xively tutorial script"

  feed = api.feeds.get(FEED_ID)

  datastream = get_datastream(feed)
  datastream.max_value = None
  datastream.min_value = None

  while True:
    load_avg = read_loadavg()

    if DEBUG:
      print "Updating Xively feed with value: %s" % load_avg

    datastream.current_value = load_avg
    datastream.at = datetime.datetime.utcnow()
    try:
      datastream.update()
    except requests.HTTPError as e:
      print "HTTPError({0}): {1}".format(e.errno, e.strerror)

    time.sleep(10)

run()