怎么用 Fio 来测试树莓派的磁盘性能

为了测试系统IO性能的高低,在实际开发中,需要使用IO性能测试工具进行测试。

这里要介绍一款经典神器 —— Fio(Flexible I/O Tester)。

这是一款由 Jens Axboe 开发的用于测评和压力/硬件验证的开源软件。

它支持 19 种不同类型的 I/O 引擎 (sync、mmap、libaio、posixaio、SG v3、splice、null、network、 syslet、guasi、solarisaio,以及更多), I/O 优先级(针对较新的 Linux 内核),I/O 速度,fork 的任务或线程任务等等。它能够在块设备和文件上工作。

Fio被广泛的应用在非常多的地方,包括测评、QA,以及验证用途。它支持 Linux、BSD、OS X、Android 以及 Windows。

简单来说,Fio是用来测试系统IO性能的工具,它的强大之处在与提供了一套测试框架,能够支持多线程多进程的IO测试,用户只需进行参数的配置,便能够方便地定制不同的IO行为(顺序读写,随机读写等),并对其性能进行监测。

对于Debian/Raspbian来说,Fio的安装很容易。

执行 sudo apt-get install fio 即可。

一般的参数和说明:

bs : 设置IO请求的块大小,可以给出上下限
支持对read,write,trim分别进行设置,以逗号隔开
比如:bs=1k-2k,3k-4k,5k-6k
size : 文件请求的大小,控制job结束
rw : 控制读写类型: read/write/rw/randread/randwrite/randrw
direct : 1表示绕过buffer,直接作用于设备
ioengine: io引擎:libaio(异步IO),syslet等
iodepth : 异步IO情况下,IO队列的长度
runtime : 执行时间限制,控制job结束
filename: 输出文件或者设备名,eg:/dev/sba

例子:

bs=4k:单次io的块文件大小为4k
ioengine=libaio:IO引擎使用libaio方式
direct=1: 测试过程绕过机器自带的buffer,使得测试结果更真实,等效于buffered=0
runtime=7200:运行时间设置7200s
size=20G :设置本次测试的空间为20G
filename=/dev/sdb20 :被测裸盘的盘符
group_reporting=1:汇总每一个进程的信息
rate_iops=5000 : rate_iops设置额定的iops,一般测试不需要设置
time_based :设置测试基于时间,注:虽然设置了runtime为7200s,如果没有设置time_based,在空间写满之后停止。
write_iops_log=w-4kb-7200s-numjobs4-iodepth128-ssd:表示将iops写入到一个在fio目录下名叫4kb-7200s-numjobs4-iodepth128.iops.1.log的文件中,注:如果numjobs设置为多线程,则每一个线程的iops写入到一个log文件中。
log_avg_msec=1000: 每隔1000ms往log中写一次数据
rw=randwrite : 测试方式随机写

numjobs=4:设置测试线程数
iodepth=128:io 深度设置为128

实际操作:

随机写入的性能测试:

sudo fio –name=randwrite –ioengine=libaio –iodepth=1 –rw=randwrite –bs=4k –direct=0 –size=512M –numjobs=2 –runtime=240 –group_reporting

输出的结果:

随机读取的测试:

sudo fio –name=randread –ioengine=libaio –iodepth=16 –rw=randread –bs=4k –direct=0 –size=512M –numjobs=2 –runtime=240 –group_reporting

输出的结果:

结果里面包含吞吐量和时间。io=表示总共完成的IO量。在基于容量的测试中,这个值能匹配size参数。aggrb是所有进程/设备的汇总带宽。minb/maxb表示测量到的最小/最大带宽。mint/maxt表示测试的最短和最长耗时。和io=参数类似,时间值对于基于时间的测试应该能匹配runtime参数,对于基于容量的测试是一个变量。

如果对相关参数搞不明白可以看帮助:

好了,IoT前哨站希望大家熟练掌握这个性能检测工具。

在树莓派上实现人脸识别

介绍

预计在不久后的将来,人脸识别和身份认证技术将在我们的日常生活中扮演一个非常重要的角色。这项技术为我们开辟了一个全新的世界,它几乎适用于我们生活的方方面面。面部识别/身份认证的使用案例包括安全系统、认证系统、个性化智能家居和家庭护理助理等。

我们将搭建什么?

本教程将帮助你建立一个可以训练 HARASCALDES 模型的树莓派,该模型可用于检测已识别的/未识别过的人,使用监控摄像头进行实时监控,并利用物联网 JumpWay 来发送传感和警告消息,进而允许你的设备利用其他物联网 JumpWay 网与其他设备进行通信。

本教程将利用 TechBubble Technologies 物联网 JumpWay Python MQTT 库进行通信,利用 OpenCV 实现计算机视觉,在本地端口上建造移动 Web 流和安全的 NGNX 服务器,以便可以安全地从外部访问视频流。

这个例子是我们最初的 TASS 版本,因为我们的进步依靠了很多更先进的计算机视觉库和框架,所以我们决定将代码进行开源。

Python 版本

2.7 版本
3.4 或更高版本

软件要求

1、Jessie

2、TechBubble IoT JumpWay Python MQTT Client

(https://github.com/TechBubbleTechnologies/

IoT-JumpWay-Python-MQTT-Clients)

3、Linux 驱动

4、Nginx

硬件要求

1、树莓派
2、Linux 兼容摄像头

准备工作

在开始之前,有几个教程你应该看一下,尤其是如果这是你第一次按照我们的树莓派教程,或者如果这是你第一次使 TekBaseIO-JavaWoW 开发程序。

如果这是你第一次在物联网项目中使用 TechBubble IoT JumpWay,在你创建 IOT 设备之前需要注册开发帐户,并在进行一些基本的设置。

访问下面的物联网 JumpWay 开发者使用文档(5-10 分钟阅读/设置 https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-Docs/),并查看引导来进行注册并设置你的位置、区域、设备和应用程序(大约 5 分钟)。

物联网 JumpWay 开发者程序文档

(https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-Docs/)

准备你的树莓派

(https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-RPI-Examples/blob/master/_DOCS/1-Raspberry-Pi-Prep.md)

设置区域名字 & 树莓派的 SSL

(https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-RPI-Examples/blob/master/_DOCS/3-Raspberry-Pi-Domain-And-SSL.md)

在你的树莓派上配置 OpenCV

(https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-RPI-Examples/blob/master/_DOCS/2-Installing-OpenCV.md)

在你的树莓派上配置 Linux 驱动

(https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-RPI-Examples/blob/master/_DOCS/5-Installing-Motion.md)

在树莓派上为 Linux 驱动安装

(https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-RPI-Examples/blob/master/_DOCS/6-Secure-Nginx-Server-For-Motion.md)

用 IPTables 确保树莓派的安全

(https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-RPI-Examples/blob/master/_DOCS/4-Securing-Your-Raspberry-Pi-With-IPTables.md)

准备你的树莓派

花一些时间来确保你的树莓派的硬件和包都是最新的,并且确保你的准备过程严格按照树莓派 3 的教程文件(https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-RPI-Examples/blob/master/_DOCS/1-Raspberry-Pi-Prep.md),设备是安全的。

复制 Repo

你将需要将 echBubble IoT JumpWay (https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-RPI-Examples)树莓派实例 Examples 示例库下载到你的树莓派上,并导航到你想下载的目录,以下命令是将其下载到主目录最简单的方式。

git clone https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-RPI-Examples.git

安装要求

接下来,你需要将计算机视觉库导航到目录并按照要求进行安装,如果你已经将库复制到你的主目录上,那么这一部分的命令如下:

cd IoT-JumpWay-RPI-Examples/Computer-Vision/Python
pip install –upgrade pip
pip install -r requirements.txt

安装 OpenCV

OpenCV 需要遵循树莓派教程(https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-RPI-Examples/blob/master/_DOCS/2-Installing-OpenCV.md)进行安装,它是我们将使用的一种计算机视觉库。

安装 Linux 驱动

我们将使用 Linux 驱动把视频流传送到树莓派本地端口上,OpenCV 在这里连接到视频流并从中读取图像帧。

为了建立 Linux 驱动,遵循安装教程(https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-RPI-Examples/blob/master/_DOCS/5-Installing-Motion.md)在你的树莓派教上安装 Linux 驱动。

这里有一些修改,在驱动安装教程的第 9 部分中,它告诉你如何修改媒体的保存目录,在本教程中,你应该将这些设置更改为:

/home/YOURUSERNAME/IoT-JumpWay-RPI-Examples/Computer-Vision/Python/media

不要忘记注意第 10 部分中关于关闭图像保存来节省磁盘空间的问题。

设置域名和 SSL

我们希望我们提供的教程可以确保帮助人们学会创建安全的项目。为了使视频流安全工作,你需要设置指向你的树莓派域名,你也需要设置 SSL 证书来确保用于视频流的服务器是安全的。

树莓派域名和 SSL 设置教程会向你详细解释如何做到这一点,如果有疑问,你可以让你的注册员或主机来协助你。

(https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-RPI-Examples/blob/master/_DOCS/3-Raspberry-Pi-Domain-And-SSL.md)

如果你将这个存储库复制到你的主目录中,你需要使用如下的 CSR 和密钥生成的路径:

/etc/nginx/key.key
/etc/nginx/csr.csr

一旦你从证书颁发机构收到你的签名 crt.crt 和 ca.crt 文件,你需要将它们上传到:

/etc/nginx/ca.crt
/etc/nginx/crt.crt

为 Linux 驱动安装安全的 NGINX 服务器

我们将使用 NGNIX 作为我们的服务器解决方案,并在 Qualys-SSL 实验室 SSL 报告中将其设置为 A 级+ SSL 等级。

为了做到这一点,我们提供了一个可以在 RasBuriPi 上的 Linux 驱动上安装 NGINX 服务器的指南(https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-RPI-Examples/blob/master/_DOCS/6-Secure-Nginx-Server-For-Motion.md)。

在开始这一步之前,你需要在你的树莓派上安装 Linux 驱动(https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-RPI-Examples/blob/master/_DOCS/5-Installing-Motion.md),并为你的树莓派设置域名和 SSL(https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-RPI-Examples/blob/master/_DOCS/3-Raspberry-Pi-Domain-And-SSL.md)。

用 Iptables 保证树莓派的安全

下一个你应该采取的安全步骤是设置 Iptable。遵循 Securing Your Raspberry Pi With IPTables 文件(https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-RPI-Examples/blob/master/_DOCS/4-Securing-Your-Raspberry-Pi-With-IPTables.md)来实现这一点。

视频流

如果你遵循了以上步骤,如果它们还没有运行,你需要按照下面的步骤操作。

sudo service motion start

sudo /etc/init.d/motion start

启动 NGINX

sudo service nginx start

sudo /etc/init.d/nginx start

重要的是:这种流式传输是一个新的特性,我们仍然在消除一些扭结,如果你想让 OpenCV 直接访问网络摄像头,而不需要驱动/NGNIX 流,那么在 TASS.py 重取消注释 43 行,注释 44 行和 45 行。

连接证书和传感设置

下一步是在互联网 JumpWay 开发者控制台中安装设备实例。遵循 IoT JumpWay Location Device Doc (https://github.com/TechBubbleTechnologies/IoT-JumpWay-Docs/blob/master/4-Location-Devices.md)来设置你的设备。你将需要设置一个有闭路监控的设备,并且添加了传感器/执行器部分。

检索你的连接证书并用新的连接证书和相机 ID 设置更新配置文件 JSON 文件(你需要在创建它之后进入设备页面以获得正确的摄像头 ID)。

“IoTJumpWaySettings”: {
“SystemLocation”: 0,
“SystemZone”: 0,
“SystemDeviceID”: 0,
“SystemDeviceName” : “Your Device Name”,
“SystemCameraID”:0
}
“IoTJumpWayMQTTSettings”: {
“username”: “Your MQTT Username”,
“password”: “Your MQTT Password”
}

训练你的数据

现在基本构架已经搭建好,是时候用你自己的照片训练你的模型了。当你下载这个 RPO 时,在那个被处理的文件夹中已经有一个经过训练的模型和被处理的图像,但是这个模型不会识别你。你需要选择自己在不同的位置和灯光下的照片。你训练模型的照片越多,它就越精确,如果你的设备没有识别你,你只需要用更多的图像来训练它。

你可以添加你喜欢的图片(这取决于你的树莓派 3 可用的空间),有很多像你这样人。为了将训练数据导航到训练文件夹中并创建目录,目录应该是一个数字,而且不是那个已处理文件夹中的数字。

一旦你建立了图像的文件夹,进入 Tas.Py 文件改变第 34 行(self.train = 0)为 self.train = 1,并启动程序。程序将循环检测你的图像,如果它检测到脸部,它将以模型所需的格式重新创建一个图像,将其保存到匹配文件夹处理后的目录中中,并删除原始图像以节省空间。如果它没有检测到面部,它将简单地删除原始图像,因为它是无效的面部识别。

一旦处理阶段完成,你的新模型将自动开始训练,训练完成后,它将自动运行主面部识别程序。把你的脸放在你连接的摄像头前面,看着程序的输出你是谁。

注意:从处理目录中删除 read me 文件。

执行程序

sudo python/python3 TASS.py

自主物联网通信

当你的设备每次检测到一个人时,设备会把传感器数据传送到 TechBubble IoT JumpWay(https://iot.techbubbletechnologies.com/),当运动传感器检测到入侵者时会发出警报。你可以使用传感器值和警告消息与连接到 IoT JumpWay Location 的其他设备实现自主通信。

在「设备编辑」页面上,向下滚动到「执行器/传感器」下的「创建规则」部分。你可以在这里利用下拉菜单创建规则,允许你的设备发电子邮件给你,或者在状态更新、传感器数据和警告的情况下自主地与其网络上的其他设备进行通信。

查看数据

每次你的设备检测到一个人或一个入侵者,它将发送数据到 TechBubble IoT JumpWay。你将能够访问 TechBubble IoT JumpWay 开发区中的数据(https://iot.techbubbletechnologies.com/developers/dashboard/)。

一旦登录到开发区,访问 TechBubble IoT JumpWay Location Devices Page 页面(https://iot.techbubbletechnologies.com/developers/location-devices),找到你的设备,然后访问传感器/执行器页和警告页,查看从你的设备发送的数据。物联网 JumpWay 树莓派计算机视觉实例缺陷/问题

当你在运行物联网 JumpWay 树莓派计算机视觉实例遇到困难时请保持一种释然,当你遇到麻烦时你也可以在提问区寻求帮助。

物联网 JumpWay 树莓派实例贡献者

TechBubble 科技公司创始人:Adam Milton Barker(https://github.com/AdamMiltonBarker)
TechBubble Technologies Dev 公司:Andrej Petelin(https://github.com/AndrejPetelin)
原文链接:https://www.hackster.io/AdamMiltonBarker/facial-recognition-identification-on-raspberry-pi-1c7495
转自雷锋网:https://club.leiphone.com/page/TextTranslation/624

树莓派常用工具

树莓派官方系统 Raspbian(lite版和桌面版注意分清):

下载地址:https://www.raspberrypi.org/downloads/raspbian/

默认帐号:Username: pi Password: raspberry

镜像烧录工具 Win32diskimager(用来将镜像文件写入 MicroSD 卡):

下载地址:https://sourceforge.net/projects/win32diskimager/files/latest/download

SSH客户端 Putty(远程连入树莓派命令行操作工具):

下载地址:https://www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/putty/latest.html

WinSCP客户端(远程传输文件到树莓派的工具):

下载地址:https://winscp.net/eng/download.php

SD卡格式化工具:

下载地址:https://www.sdcard.org/downloads/formatter_4/

 

 

Raspbian 中国软件源(2018.7.13版)

使用树莓派 Raspbian 系统的中国用户,通常会遇到从官方站更新和安装软件时候速度比较慢的问题,IoT前哨站整理了一些东亚地区速度比较快的软件源供大家使用(如果有不能用的可通知我们剔除,有新的可信的也可以让我们加进去)。

相关镜像站:

浙江大学
http://mirrors.zju.edu.cn/raspbian/raspbian/

中国科学技术大学
http://mirrors.ustc.edu.cn/raspbian/raspbian/

阿里云
http://mirrors.aliyun.com/raspbian/raspbian/

清华大学
http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspbian/raspbian/

华南农业大学(华南用户)
http://mirrors.scau.edu.cn/raspbian/

大连东软信息学院源(北方用户)
http://mirrors.neusoft.edu.cn/raspbian/raspbian/

重庆大学源(中西部用户)
http://mirrors.cqu.edu.cn/raspbian/raspbian/

新加坡国立大学
http://mirror.nus.edu.sg/raspbian/raspbian

韩国KAIST大学
http://ftp.kaist.ac.kr/raspbian/raspbian/

使用方式:

编辑/etc/apt/sources.list 文件,参考如下命令:

sudo nano /etc/apt/sources.list

如果是 stretch 版本,用以下内容取代(以此类推):

deb http://mirrors.ustc.edu.cn/raspbian/raspbian/ stretch main contrib non-free

# Uncomment line below then ‘apt-get update’ to enable ‘apt-get source’
#deb-src http://raspbian.raspberrypi.org/raspbian/ stretch main contrib non-free rpi

保存文件后用root权限执行:

apt update即可。

可根据自己的情况选择就近的站点。

 

利用TurniBit开发板DIY一套自动窗帘模拟系统

一、准备工作

TurnipBit 开发板 一块

下载数据线 一条

微型步进电机(28BYJ-48) 一个

步进电机驱动板(ULN2003APG) 一块

光敏传感器 一个

TurnipBit 扩展板 一块

接入网络的电脑 一台

在线可视化编程器

二、步进电机的介绍

本次实验采用的是28BYJ-48 四相八拍电机,电压DC5V~12V。

24BYJ48名称的含义:

24:电机外径24mm

B:步进电机中步字的拼音首字母

Y:永磁中永字的拼音首字母

J:减速的减字拼音首字母

48:四相8步

工作原理

步进电机是将电脉冲信号转变为角位移或线位移的开环控制电机,是现代数字程序控制系统中的主要执行元件,应用极为广泛。在非超载的情况下,电机的转速、停止的位置只取决于脉冲信号的频率和脉冲数,而不受负载变化的影响,当步进驱动器接收到一个脉冲信号,它就驱动步进电机按设定的方向转动一个固定的角度,称为“步距角”,它的旋转是以固定的角度一步一步运行的。可以通过控制脉冲个数来控制角位移量,从而达到准确定位的目的;同时可以通过控制脉冲频率来控制电机转动的速度和加速度,从而达到调速的目的。


28BYJ-48 步进电机参数表

上表中启动频率≥550 P.P.S(每秒脉冲数),意思是要想正常启动,需要单片机每秒至少给出550个步进脉冲。那么每一节拍需要持续的时间就是1S/550≈1.8ms,所以控制节拍刷新的速率应大约1.8ms。

驱动原理

当连续不断的给电机发送控制脉冲时,电机就会不断的转动。每一个脉冲信号对应步进电机的某一相或两相绕组的通电状态改变一次,对应转子就会转过一定的角度(步距角)。当通电状态的改变完成一个循环时,转子转过一个齿距。

四相步进电机可以在不同的通电方式下运行,常见的通电方式:

四拍(单相绕组通电):A-B-C-D-A…

双四拍(双相绕组通电):AB-BC-CD-DA-AB-…

八拍: A-AB-B-BC-C-CD-D-DA-A…

三、器件的连接

1、将步进电机白色接头插到驱动板对应的座子上。

2、TurnipBit对应插入扩展板,记住带有LED灯和按键的一面朝向扩展板带有针脚的一侧。

3、将驱动板与TurnipBit扩展板连接起来。接线图如下:

4、将光敏传感器与TurnipBit扩展板连接起来。接线图如下:

四、开始编程

1、之前的教程一直都是使用拖拽可视化编程,这种方式可以快速让零基础小伙伴入门,但是在实际项目或工作中,还是要直接敲代码的。今天就给大家介绍一下TurnipBit的可视化编程器的另一项功能–代码编程。

之前看过编程的小伙伴,不难发现,一打开编辑器首先进入的就是代码编程器界面。如下图:

2、接下来用代码实现对步进电机的控制和光照数据的采集。

当光照变弱时,步进电机顺时针旋转一周,模拟关闭窗帘的操作;

当光照变强时,步进电机逆时针旋转一周,模拟打开窗帘的操作;

完成源代码:

# 在这里添加Python代码
from microbit import *
  Pin_All=[pin5,pin8,pin11,pin12]
  #转速(ms) 数值越大转速越慢 最小值1.8ms
speed=5
  STEPER_ROUND=512 #转动一圈(360度)的周期
ANGLE_PER_ROUND=STEPER_ROUND/360 #转动1度的周期
  isOpen=False#表示窗帘的状态 True:打开 False:关闭
  def SteperWriteData(data):
    count=0
    for i in data:
        Pin_All[count].write_digital(i)
        count+=1
def SteperFrontTurn():
    global speed
    SteperWriteData([1,1,0,0])
    sleep(speed)
      SteperWriteData([0,1,1,0])
    sleep(speed)
      SteperWriteData([0,0,1,1])
    sleep(speed)
    SteperWriteData([1,0,0,1])  
    sleep(speed)
def SteperBackTurn():
    global speed
    SteperWriteData([1,1,0,0])
    sleep(speed)
    SteperWriteData([1,0,0,1])  
    sleep(speed)
    SteperWriteData([0,0,1,1])
    sleep(speed)
      SteperWriteData([0,1,1,0])
    sleep(speed)
  def SteperStop():
    SteperWriteData([0,0,0,0])
def SteperRun(angle):
    global ANGLE_PER_ROUND
      val=ANGLE_PER_ROUND*abs(angle)
    if(angle>0):
        for i in range(0,val):
            SteperFrontTurn()
    else:
        for i in range(0,val):
            SteperBackTurn()
    SteperStop()
while True:
    light=pin0.read_analog()#读取光敏传感器传递过来的模拟量数据
    #数值越大说明光照度越小
    if light>400:
        if isOpen:
            isOpen=False
            SteperRun(-360)#光照小于设定的值,关闭窗帘
    else:
        if isOpen==False:
            isOpen=True
            SteperRun(360)#光照大于设定的值,打开窗帘

* 本文作者:bodasister,来自FreeBuf.COM

怎样为树莓派安装Rust开发包和相关实用软件?

随着软件业的蓬勃发展,越来越多的新技术开始呈现在大家面前。比如Golang和Rust这两门计算机编程语言。

Golang可能大家接触的多一些,毕竟容器和区块链等大量开发者在用。稍晚一年出现的Rust,可能有些朋友不熟悉。

Rust是Mozilla主导开发的注重安全、速度和并发的系统级编程语言,随着Rust的成熟,Mozilla开始尝试用Rust开发Firefox的组件,其中包括核心引擎Servo/Project Quantum。

普通PC和Mac电脑咱们这里就不说了,这里讲讲如何在树莓派上安装Rust开发包和那些没有加入“系统软件库”的Rust软件。

这里还是拿出我的Raspberry Pi Zero W。

在确保网络状态良好的情况下,在命令行执行:

sudo curl https://sh.rustup.rs -sSf | sh

默认安装选1即可,它会自动安装稳定版的Rust for ARM。这里可以看到版本号是1.27.0。

安装成功后可以写个hello world试试是否可以正常编译。

cat > hello.rs << EOF

rustc hello.rs

这个命令可以生成二进制文件直接执行。

从图中我们能看到,树莓派已经可以编译rust程序了。然后我们用cargo这个rust包管理工具来安装一个文件搜索工具 —— fd-find。

执行:cargo install fd-find

下载和编译的过程比较漫长。当然,如果你是高性能PC可以很快。单核ARM的话你就慢慢等吧。

差不多一场世界杯足球赛的耗时,终于编译完成了这个fd-find(我这里用了84分 2.69秒)。

最后就是享受劳动成果了,试试这个由Rust语言开发,传说中可取代“find”命令的小工具吧。

速度快,更简洁,支持正则表达式。还可以和其他Shell命令融合。

欢迎大家和我探讨IoT物联网终端上的开发和应用。

版权声明:本文为“IoT前哨站”原创,转载请注明原文作者和出处。

用树莓派构建一个婴儿监视器

香港很湿热,即便是晚上,许多人为了更舒适,在家里也使用空调。当我的大儿子还是一个小婴儿的时候,他卧室的空调还是需要手动控制的,没有温度自动调节的功能。它的控制器只有开或者关,让空调整个晚上持续运行会导致房间过冷,并且也浪费能源和钱。

我决定使用一个基于树莓派的物联网解决方案去修复这个问题。后来我进一步为它添加了一个婴儿监视器插件。在这篇文章中,我将解释我是如何做的,它的代码在 我的 GitHub 页面上。

设计空调控制器

解决我的问题的第一个部分是使用了一个 Orvibo S20 可通过 WiFi 连接的智能插头和智能手机应用程序。虽然这样可以让我通过远程来控制空调,但是它还是手动处理的,而我希望尝试让它自动化。我在 Instructables 上找到了一个满足我的需求的项目:他使用树莓派从一个AM2302 传感器上测量附近的温度和湿度,并将它们记录到一个 MySQL 数据库中。

使用压接头将温度/湿度传感器连接到树莓派的相应 GPIO 针脚上。幸运的是,AM2302 传感器有一个用于读取的 开源软件,并且同时提供了 Python 示例。

与我的项目放在一起的用于 AM2302 传感器 接口的软件已经更新了,并且我使用的原始代码现在应该已经过时了,停止维护了。这个代码是由一个小的二进制组成,用于连接到传感器以及解释读取并返回正确值的 Python 脚本。

将传感器连接到树莓派,这些 Python 代码能够正确地返回温度和湿度读数。将 Python 连接到 MySQL 数据库很简单,并且也有大量的使用 python-mysql 绑定的代码示例。因为我需要持续地监视温度和湿度,所以我写软件来实现这些。

事实上,最终我用了两个解决方案,一是作为一个持续运行的进程,周期性(一般是间隔一分钟)地获取传感器数据,另一种是让 Python 脚本运行一次然后退出。我决定使用第二种方法,并使用 cron 去每分钟调用一次这个脚本。之所以选择这种方法的主要原因是,(通过循环实现的)持续的脚本偶尔会不返回读数,这将导致尝试读取传感器的进程出现堆积,最终可能会导致系统挂起而缺乏可用资源。

我也找到了可以用程序来控制我的智能插头的一个 Perl 脚本。它是解决这种问题所需的一部分,因此当某些温度/湿度达到触发条件,将触发这个 Perl 脚本。在做了一些测试之后,我决定去设计一个独立的 checking 脚本,从 MySQL 去拉取最新的数据,然后根据返回的值去设置智能开关为开或关。将插头控制逻辑与传感器读取脚本分开,意味着它们是各自独立运行的,就算是传感器读取脚本写的有问题也没事。

配置一个打开/关闭空调的温度值是很有意义的,因此,我将这些值转移到控制脚本读取的配置文件中。我也发现,虽然传感器的值一般都很准确,但是,偶尔也会出现返回不正确读数的情况。这个传感器脚本被修改为不向 MySQL 数据库中写入与前值差异非常大的值。同样也在配置文件中写入了连续读取的温度/湿度之间允许的最大差异值,如果读取的值处于这些限制值以外,这些值写不会提交到数据库中。

虽然,做这个自动调节器似乎花费了很多努力,但是,这意味着,记录到 MySQL 数据库的数据是有效的、可用于进一步去分析识别用户使用模式的有用数据。可以用多种图形方式去展示来自 MySQL 数据库中的数据,而我决定使用 Google Chart 在一个 Web 页面上显示数据。

添加一个婴儿监视摄像头

树莓派开放的性能意味着我可以不断地为它增加功能 —— 并且我有大量的未使用的可用 GPIO 针脚。我的下一个创意是去添加一个摄像头模块,将它放在孩子的卧室中,配置它去监视婴儿。

我需要一个能够在黑暗环境中工作的摄像头,而 Pi Noir 摄像头模块是非常适合这种条件的。Pi Noir 除了没有红外过滤之外,同样也是树莓派常用的摄像头模块。这意味着它在白天时的图像可能有点偏紫色,但是它可以在黑暗中借助红外灯来显示图像。

现在我需要一个红外光源。由于树莓派非常流行,并且进入门槛很低,因此它有大量的外围配件和插件。也有适合它的各种红外光源,我注意到的其中一个是 Bright Pi。它可以从树莓派上供电,并且它很适合为树莓派的摄像头模块提供红外光和普通光。它唯一的缺点是太考验我的焊接技能了。

我的焊接技能还是不错的,但是可能花费的时间比其他人更长。我成功地连接了外壳上所有的红外 LEDs,并将它们连接到树莓派的 GPIO 针脚上。这意味着树莓派能够编程控制红外 LED 是否点亮,以及它的亮度。

通过一个 Web 流去公开捕获的视频也很有意义,因为这样我就可以从 Web 页面上查看温度和湿度的读数图表。进一步研究之后,我选择了一个使用 M-JPEG 捕获器的 流软件。通过 Web 页面公开 JPG 源,我可以在我的智能手机上去连接摄像头查看程序,去查看摄像头的输出。

做最后的修饰

没有哪个树莓派项目都已经完成了还没有为它选择一个合适的外壳,并且它有各种零件。在大量搜索和比较之后,有了一个显然的 赢家:SmartPi 的乐高积木式外壳。乐高的兼容性可以让我去安装温度/湿度传感器和摄像头。下面是最终的成果图:

在这以后,我对我的这个作品作了一些改变和更新:

    • 我将它从树莓派 2 Model B 升级到了树莓派 3,这意味着我可以使用 USB WiFi 模块。
    • 我用一个 TP-Link HS110 智能插头替换了 Orvibo S20。
    • 我也将树莓派插到了一个智能插头上,这样我就可以远程重启/重置它了。
    • 我从树莓派上将 MySQL 数据库移走了,它现在运行在一个 NAS 设备上的容器中。
    • 我增加了一个非常 灵活的三角夹,这样我就可以调整到最佳角度。
    • 我重新编译了 USB WiFi 模块,禁用了板载 LED 指示灯,这就是升级到树莓派 3 的其中一个好处。
    • 我因此为我的第二个孩子设计了另外一个监视器。
    • 因为没有时间去折腾,我为我的第三个孩子购买了夜用摄像头。

想学习更多的东西吗?所有的代码都在 我的 GitHub 页面上。

(https://github.com/jervine/rpi-temp-humid-monitor)

想分享你的树莓派项目吗?将你的故事和创意发送给我们。

via: https://opensource.com/article/18/3/build-baby-monitor-raspberry-pi
作者:Jonathan Ervine 译者:qhwdw 校对:wxy 来自:Linux中国

忘记网络设备或应用的默认密码怎么办?

做物联网的,少不了要跟路由器等各种网络设备、PaaS应用打交道。可是要不小心在工作中忘记设备或应用的默认密码怎么办?那可就耽误事情了。今天就给大家介绍一个小工具 —— Passhunt。

这是一款用于寻找路由器、交换机等网络设备、Web 应用等默认身份凭证的工具。大约能搜索世界各地523个供应商和他们的2084个默认密码。各位可保存好,以备不时之需。

安装:

git clone https://github.com/Viralmaniar/Passhunt.git
cd Passhunt
pip3 install -r requirements.txt
python3 Passhunt.py

使用:

1: 输出支持的设备厂商/Web应用列表。
2: 输入厂商名称并搜索默认的登陆凭据。
3: 退出程序

好了,不用谢。欢迎关注“IoT前哨站”微信和微博。

与树莓派谈共享 —— Windows有现成的NFS客户端?

很多树莓玩家都在用 Winscp 等软件在 Windows 和树莓派之间来回传文件。虽然也能用,但感觉总不像Windows网上邻居的共享那么方便。

如果只跟Windows共享,用Samba倒也可以。如果要让Windows和Linux都能挂载树莓派上的共享区域呢?

其实很多朋友不知道,为了方便跟 Unix/Linux 交互,微软早就在Windows系统里准备了NFS客户端,找到“打开或关闭Windows功能”,将相关工具开启即可使用。

Windows 7及后续版本都支持,不管是服务器版还是桌面版。

步骤如下:首先在远程树莓派上设置好NFS,我的设置和共享目录如图所示。

然后在本地Windows进控制面板,打开“Windows 功能”选项卡,选择相关组件。

功能开启成功后可以对 NFS 客户端进行设置,比如选择TCP协议还是UDP协议。一般我共享视频播放的时候,会选择UDP协议。具体怎么设置请自己考虑。

软挂载和硬挂载的区别:

对硬挂载文件系统来说,如果因为某种原因远程系统的响应失败,比如NFS服务端挂掉等,则NFS客户端将会持续地尝试建立连接,这样可能导致执行df等命令出现挂死的现象。

而对软挂载文件系统来说,同样情况下,在指定的时间间隔后NFS客户端将会放弃尝试建立连接而发送一个错误消息。

默认采用硬挂载文件系统,系统硬挂载尝试失败时,对用户输入的响应也会停止。正是因为这样,有的用户更喜欢采用软挂载,它会使系统在尝试挂载失败后停止尝试。

设置完成后,可以用以下命令进行挂载树莓派上的目录,映射到本地的X盘。

挂载成功后,你会看到Windows系统中多了一个X盘符,点进去会发现树莓派共享出来的目录。

下命从X盘拷贝一个视频到桌面看看,内网速度1.16MB/秒。还凑合。当然,你也可以往里面粘贴文件,读写均可,跟网上邻居一样好用。

本文来自“IoT前哨站”,转载请注明出处。

用 Adafruit 和 树莓派 读取 DHT11 温湿度传感器

DHT11 温湿度传感器尽管不是使用效率最高的温湿度传感器,但价格便宜被广泛应用。之前我们介绍了用树莓派从 DHT11 温度湿度传感器读取数据的教程,其原理理解起来较为复杂,下面我们介绍另一种基于Adafruit DHT 库读取 DHT11 数据的方法。

DHT11 规格

DHT11 有四个引脚,但是其中一个没有被使用到。所有有的模块会简化成3个引脚。

湿度检测范围 : 20-80% (5% 精度)
温度检测范围 : 0-50°C (±2°C 精度)

该厂商不建议读取频率小于2秒,如果这么做数据可能会有误。

硬件连接

需要在电源和数据脚之间串联一个上拉电阻(4.7K-10K),通常情况下,购买DHT11模块的话都自带了这个电阻。不同的模块型号引脚位置略有不同,下面以图上模块为说明:

数据引脚可以根据你的需要自行修改。

Python 库

DHT11 的读取需要遵循特定的信号协议完成,为了方便我们使用Adafruit DHT 库。

软件安装

开始之前需要更新软件包:

sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential python-dev

从 GitHub 获取 Adafruit 库:

sudo git clone https://github.com/adafruit/Adafruit_Python_DHT.git
cd Adafruit_Python_DHT

给 Python 2 和 Python 3 安装该库:

sudo python setup.py install
sudo python3 setup.py install

示例程序
Adafruit 提供了示例程序,运行下面的命令测试。

cd ~
cd Adafruit_Python_DHT
cd examples
python AdafruitDHT.py 11 17

这两个参数分别表示 DHT11 和数据引脚所接的树莓派 GPIO 编号。成功的话会输出:

Temp=22.0* Humidity=68.0%

如何在其他 Python 程序中使用这个库
参照下面的方法引入 Adafruit 库,然后就可以使用 “read_retry” 方法来读取 DHT11 的数据了:

import Adafruit_DHT

# Set sensor type : Options are DHT11,DHT22 or AM2302
sensor=Adafruit_DHT.DHT11

# Set GPIO sensor is connected to
gpio=17

# Use read_retry method. This will retry up to 15 times to
# get a sensor reading (waiting 2 seconds between each retry).
humidity, temperature = Adafruit_DHT.read_retry(sensor, gpio)

# Reading the DHT11 is very sensitive to timings and occasionally
# the Pi might fail to get a valid reading. So check if readings are valid.
if humidity is not None and temperature is not None:
    print(‘Temp={0:0.1f}*C Humidity={1:0.1f}%’.format(temperature, humidity))
else:
    print(‘Failed to get reading. Try again!’)

另外,温度传感器还有 DS18B20,这个传感器虽然没有湿度数据,但是其易用且稳定,有兴趣的朋友可以进一步了解。

来自:树莓派实验室