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Ziel

• Auslesen von Xiaomi Plant Sensoren.
• Das Pythonprogramm XiaomiMiReader.py kann manuell oder per cron job gestartet werden.
• Die wichtigsten Laufzeit-Parameter werden in einer Konfigurations-Datei config.cfg ausgelagert, welche einmalig beim Start des Programms ausgelesen werden.
• Code-Grundlage https://github.com/open-homeautomation/miflora verwendet (stark angepasst)

Hauptfunktionen

• Auslesen von bis zu 20 Xiaomi Plant Sensoren (Wert durch Änderung im Code einstellbar)
• Ausgelesen werden Erdfeuchte, Temperatur, Leitwert, Helligkeit, Batteriespannung, Version
• Ausgabe/Bereitstellung der Daten in Form eines Dictionary
• Schreiben der Daten in Datenbanken: MySQL und Influx (für schnelle Darstellung mit Grafana)

Vorrausetzungen

• installiertes Python > V2.6 (Code ist auch unter Python 3.x funktionsfähig, jedoch nicht intensiv getestet).

• Notwendige zusätzliche Python module:

  • influxdb
  • json
  • pymysql
  • configparser

• BLE-fähiger Bluetooth-Stick (entfällt, wenn ein RasPi mit vorhandenem Bluetooth verwendet wird, z.B. RaspberryPi Zero W)

• funktionierender Bluetooth Stack innerhalb des verwendeten Betriebssystems

• Installierter MySQL- oder MariaSQL-Server auf der gleichen Maschine oder remote auf einer anderen Maschine

  • Hinweis: Der für die DB verwendete User muss Zugriff auf die DB haben (Freigabe einrichten!)

• Getestet wurde aktuell nur unter Ubuntu 16.04 LTE und Rasbian Jessy auf RasPi Zero W

Files

Direktory /Raspi

• XiaomiMiReader.py : Hauptklasse
• XiaomiMiConnector.py : Hilfscode zum Auslesen der Sensoren
• SQLConnector.py : SQL Hilfsklasse
• helper.py : Allgemeine Hilfsklasse, Influx Connector
• config.cfg : Konfigurationseinstellungen
• startsens.sh : Startscript mit Logging für cronjob Starts

Direktory /database

• DB-Giesssensoren.sql : SQL Strukturdump der SQL Datenbank

Direktory /system

• crontab : crontab Eintrag
• homeautomation : File für logrotate für Housekeeping der Logfiles

Visualisierung der Daten

• Wenn die Daten in eine Influx-DB gesendet werden, ist Grafana ein sehr flexibles Werkzeug zur Visualisierung der Daten.
• Aktuell (21.08.17) kann die bei mir laufende Anwendung hier angesehen werden: http://www.n8chteule.de/zentris-blog/sensoren-im-netz-live-view/