Aquesta és una revisió antiga del document

IoT i Django: aproximació a un dashboard sobre Raspberry Pi

Introducció

Una de les necessitats que sovint es presenten en els projectes d'àmbit IoT (Internet of Things) és la gestió de les dades que es capturen amb multitud de dispositius connectats. Com a gestió, entenem el seu emmagatzematge, el seu accés, la seva visualització, etc.

En aquest projecte tocarem qüestions relatives a alguns conceptes i plataformes utilitzades en l'àmbit IoT:

• Treballarem sobre una de les plataformes hardware més utilitzades, el SBC (Single Board Computer) Raspberry Pi. Concretament, el projecte s'ha implementat utilitzant un Raspberry Pi Model B, de 4 GB de RAM.
• Utilitzarem un sensor de temperatura Dallas DS18B20.
• Desenvoluparem un sistema per gestionar la persistència de les dades que ens captura aquest sensor. La gestió la farem utilitzant el framework Django i Python (un dels llenguatges de programació que més sovint s'utilitza quan s'implementen projectes IoT sobre Raspberry).
• Desenvoluparem un dashboard molt simple que ens permeti consultar les dades del sensor en forma de gràfica, mitjançant l'ús de la biblioteca FusionCharts.
• Per automatitzar la captura de mesures amb el sensor, veurem com implementar un senzill script de Python que, sense estar vinculat a una aplicació web de Django, permet introduir informació al model de dades de l'aplicació web que implementa el dashboard. L'execució d'aquest script, l'automatitzarem amb el servei cron del sistema.

Detalls del projecte

Abans d'entrar en el «pas a pas» que ens ha de portar a tenir aquest projecte en funcionament, aclarim alguns detalls:

• Tot el codi font i arxius de configuració associats al projecte, els podeu obtenir del repositori de GitHub jgualp/sensors.
• El treball principal que es proposa dur a terme són les tasques d'instal·lació i configuració dels diversos components necessaris per a la posada en funcionament del projecte.
• Aquesta idea de projecte ha estat pensada, desenvolupada i implementada durant el mes de juny del 2023, utilitzant les versions més actuals de les eines utilitzades existents en aquest moment.

Pas a pas

Ara sí, entrem de ple en el procés d'anar implementant, de forma progressiva, començant de zero, el projecte que proposem.

Preparació de la plataforma de treball

Com hem dit, utilitzarem com a plataforma de treball un SBC Raspberry Pi 4 Model B 4GB. Per tant, la primera premissa, serà disposar d'una unitat d'aquest tipus. Aquest projecte no ha estat provat amb models de menors prestacions i, per tant, no podem garantir la viabilitat de la seva implementació en RPI 3, o RPI 4 de menys GB de RAM.

Un cop disposem de la unitat SBC indicada, haurem de:

1. Fer el muntatge bàsic de la Raspberry Pi, amb font d'alimentació, teclat, ratolí i monitor.
2. Fer la preparació prèvia de la tarja microSD. Aquest pas es pot trobar explicat de forma molt detallada i fàcil d'entendre al "Getting started" oficial de Raspberry Pi.
3. Fer la instal·lació del sistema operatiu Raspberry Pi OS sobre la Raspberry. Aquest procés, de fet, està inclòs en la documentació oficial esmentada en el pas anterior.
4. Un cop feta la instal·lació bàsica, cal activar la interface 1-Wire de la Raspberry a través de l'eina de configuració del sistema. Això cal fer-ho per al correcte funcionament del sensor de temperatura que farem servir. Un cop fet això, cal reiniciar el sistema:

Instal·lació de les eines i components necessaris

Els sistema operatiu Raspberry Pi OS no és altra cosa que una distribució de Linux derivada de Debian, adaptada a l'arquitectura hardware dels SBC Raspberry Pi (de fet, se l'anomena, també, Raspbian per aquest motiu, per la seva derivació de Debian). Per tant, instal·lar els components necessaris a nivell de sistema operatiu en aquesta plataforma, requereix els coneixements bàsics sobre el gestor apt. Veiem quins són aquests passos:

1. El sistema operatiu ja ve amb l'intèrpret python instal·lat (versió 3.9.2) i, també, ja porta el gestor de paquets pip de sèrie (versió 20.3.4).
2. Hem d'instal·lar python-env amb la comanda:

   $ sudo apt install python3.9-venv

3. Un cop fet això, podem passar a crear l'estructura de directoris necessària, l'entorn i el projecte Django per poder començar a treballar:

   $ mkdir dev
   $ cd dev/
   $ python3 -m venv env
   $ source env/bin/activate
   $ pip install django
   $ django-admin startproject sensors
   $ cd sensors/ 
   $ pip freeze > requirements.txt 
   $ ./manage.py startapp temperature

4. Per, acabar, instal·larem el Visual Studio Code per poder treballar còmodament en l'edició de codi i arxius de configuració. Com que ja es troba en el repositori del sistema operatiu, només cal executar la comanda següent per instal·lar-lo:

   $ sudo apt install code

Amb això, ja tindríem a punt l'entorn per poder començar a treballar.

Creació del model

El model del nostre projecte estarà format per dues classes:

• La classe TemperatureSensor, que permet representar l'existència de diversos sensors de temperatura sobre els quals en podrem registrar dades.
• La classe TemperatureSample, que permet representar les mostres de temperatura dels sensors que tinguem, registrant el valor observat, la data i l'hora de la mostra.

Aquestes dues classes mantenen una relació 1:N entre elles: 1 sensor pot tenir N mostres associades, 1 mostra pot estar associada a 1 únic sensor.