请详细说明如何用Python开发一个串口通信项目，包括数据接收、处理、存储和图形化展示，并结合环境监测数据。

要开发一个涉及串口通信、数据处理、存储和图形化展示的Python项目，首先需要确保你有Python编程语言的基础知识，以及对串口通信的基本理解。本项目实战教程将引导你完成从数据接收、处理到可视化的整个流程。

参考资源链接：[Python串口上位机项目：数据处理与绘图](https://wenku.csdn.net/doc/5mtb0egfqz?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要安装Python环境和所需的库。Python的安装可访问官网下载最新版本。对于串口通信，推荐使用`pyserial`库，它是一个广泛使用的Python串口通信库。可以通过`pip install pyserial`进行安装。

接下来，你需要编写代码来实现串口数据的接收。使用`serial.Serial`创建串口连接，然后在一个循环中读取数据。例如：

import serial
import time

# 创建串口连接，参数为串口名和波特率，根据实际情况进行修改
ser = serial.Serial('COM3', 9600, timeout=1)
while True:
    if ser.in_waiting:
        data = ser.readline().decode('utf-8').rstrip()
        # 处理数据...

数据处理部分，根据环境监测数据的特点，可能需要进行字符串分割、数据类型转换、数据清洗等工作。例如，将读取到的以逗号分隔的字符串转换为数值列表：

data_list = data.split(',')
data_list = [float(d) for d in data_list]
# 进行进一步的数据处理，如单位转换、异常值处理等...

数据存储可以使用Python的`csv`模块或者`json`模块，将处理后的数据保存为文件。例如，使用`csv`模块将数据写入CSV文件：

import csv
with open('data.csv', mode='w', newline='') as ***
    ***
    ***

图形化展示方面，可以使用`matplotlib`库来绘制数据的变化趋势图。首先安装`matplotlib`库，使用`pip install matplotlib`进行安装。然后进行绘图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设data_list是时间序列数据
plt.plot(data_list)
plt.title('环境监测数据')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('数据值')
plt.show()

以上代码片段仅是项目构建过程中的关键部分，完整的项目会包括更多的细节，如错误处理、数据转换、用户界面设计等。同时，为了确保项目的可复现性和可维护性，建议编写详细的项目文档，说明项目的功能和运行方式。

项目文档是软件开发的重要部分，它可以帮助其他人理解你的代码，也便于自己未来回顾。建议使用Markdown格式编写README文件，详细描述项目设置步骤、运行方法和功能说明。

最后，你可以参考《Python串口上位机项目：数据处理与绘图》这本书来获取更深入的理解和指导，该书提供了完整的项目源码和文档说明，非常适合用于毕业设计和项目实践。

参考资源链接：[Python串口上位机项目：数据处理与绘图](https://wenku.csdn.net/doc/5mtb0egfqz?spm=1055.2569.3001.10343)