请介绍如何使用Python在树莓派4B上集成温度和湿度传感器，并将采集到的数据实时上传到云端进行存储和分析。

为了帮助你在树莓派4B上实现一个物联网环境监测项目，并通过Python编程获取实时数据，我推荐你参考《树莓派4B入门：掌握嵌入式AI与物联网实验》。这本书详细介绍了树莓派的编程以及如何将其应用于实际的物联网项目中。

参考资源链接：[树莓派4B入门：掌握嵌入式AI与物联网实验](https://wenku.csdn.net/doc/3azqciizvb?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要准备必要的硬件设备：树莓派4B开发板、DHT22或DHT11温湿度传感器、一个小型面包板和一些连接线。接着，你需要按照以下步骤进行操作：

1. 安装Raspbian操作系统到你的树莓派4B上，并确保系统更新到最新版本。
2. 使用GPIO线将温湿度传感器连接到树莓派的GPIO引脚上。你可能需要查阅DHT22或DHT11的数据手册来了解正确的连接方式。
3. 通过树莓派的终端，使用命令行工具安装Python库，如Adafruit Blinka来支持树莓派的硬件接口，以及requests库用于将数据发送到云端。
4. 使用Python编写一个脚本程序，用于读取传感器数据。该程序需要定期运行，例如通过crontab设置定时任务。
5. 在云端创建一个数据库或使用已有的云存储服务，例如Google Cloud Platform或Microsoft Azure，用于数据的存储和分析。
6. 将Python脚本程序采集到的数据通过网络发送到云平台。你可以利用requests库将数据以JSON格式发送到云端API。

通过以上步骤，你可以成功地将树莓派4B与温湿度传感器结合，并将采集到的环境数据实时上传至云端。这不仅能够让你理解物联网项目的实施过程，还能提升你对云计算、大数据分析的理解和应用。

完成这个项目后，为了进一步提升你的技能，我建议继续参考《树莓派4B入门：掌握嵌入式AI与物联网实验》中关于机器学习模型和神经网络的部分。这将使你能够处理上传的数据，例如利用机器学习算法预测环境变化，从而实现更加智能化的物联网应用。

参考资源链接：[树莓派4B入门：掌握嵌入式AI与物联网实验](https://wenku.csdn.net/doc/3azqciizvb?spm=1055.2569.3001.10343)