Python, Raspberry Pi et Flask - Données télémétriques et tableaux de bord web - Complément vidéo : C

Présentation

Ce livre de la collection vBook se compose d'un livre de référence sur la capture de données télémétriques avec un Raspberry Pi et leur présentation sous forme de tableaux de bord web et d’un approfondissement sous forme de vidéo qui présente la création d’une application web avec Flask.Livre Python, Raspberry Pi et Flask - Données télémétriques et tableaux de bord webCe livre s'adresse à toute personne qui souhaite découvrir comment capturer des données télémétriques d'une maison (température, humidité, pression atmosphérique, luminosité) et les présenter dans une interface web sous forme de tableaux de bord. L'auteur s'appuie pour cela sur les possibilités offertes par le langage Python, le nano-ordinateur Raspberry Pi et le framework Flask. Bien qu'appliqué au Raspberry Pi, le contenu du livre est suffisamment universel pour être exploité sur d'autres plateformes telles que des ordinateurs. Pour tirer le meilleur profit de la lecture de ce livre, des notions de programmation orientée objet et quelques rudiments sur le langage Python et en électronique sont nécessaires. Une première expérience avec le Raspberry Pi est également souhaitée. Les points technologiques du livre sont isolés et vulgarisés avant d'être intégrés dans un projet global qui sert de fil conducteur à la prise en main et l'exploitation des différentes technologies étudiées. L'auteur commence par présenter la collecte de données à l'aide de composants basés sur les microcontrôleurs ESP8266 et ESP32 programmés avec MicroPython. Il détaille ensuite la centralisation de ces données à l'aide d'un broker MQTT fonctionnant sur un Raspberry Pi. Dans la suite du livre, le lecteur découvre comment une base de données SQLite 3 permet d'offrir un stockage persistant des données et comment elle peut être exploitée par une application Flask pour produire des tableaux de bord sur mesure. En marge d'une solution Python, les objets ESP et le broker MQTT peuvent également être réutilisés avec InfluxDB et Grafana. Le lecteur découvrira alors InfluxDB, une base de données TimeSeries optimisée pour la capture de gros volumes de données en temps réel. Le greffon Telegraph permettra de capturer les données envoyées sur le broker MQTT pour les injecter dans InfluxDB. Enfin, l'outil Grafana permettra de consulter ces données sous forme de graphiques et visualisations attrayants. À l'issue de ce livre, le lecteur disposera de bases solides pour créer sereinement une grande variété de solutions, plus ou moins sophistiquées, en fonction de ses besoins. Des éléments complémentaires sont en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr.Vidéo Création d’une application web avec FlaskFlask est un framework en Python qui permet de développer des applications web en seulement quelques lignes de code. L'objectif de cette vidéo est de vous donner les connaissances nécessaires pour développer une première application web en Python avec ce framework.