通过字典格式获取新大陆云平台的虚拟温、湿度传感器的数值,并利用Python实现数据(温湿度及时间)的读取。并截图提交作业。有能力同学实现matplotlib画图。
时间: 2024-10-17 22:09:43 浏览: 61
python3:excel操作之读取数据并返回字典 + 写入的案例
在Python中,如果你想要从新大陆云平台的API获取虚拟温湿度传感器的数据,并将其存储在一个字典中,通常你需要首先安装必要的库如`requests`来发送HTTP请求,以及处理JSON数据的`json`模块。下面是一个基本的步骤示例:
```python
import requests
import json
# 替换为实际的新大陆云平台API地址和你可能需要的令牌或认证信息
api_url = "https://your-platform.com/api/sensors"
headers = {'Authorization': 'Bearer your_token'}
def get_sensor_data():
response = requests.get(api_url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
data = json.loads(response.text)
# 假设数据结构如下,每条记录都有'temperature', 'humidity', 和 'timestamp'
sensors = {sensor['id']: {'temperature': sensor['temperature'], 'humidity': sensor['humidity'], 'time': sensor['timestamp']} for sensor in data}
return sensors
else:
print(f"Error: {response.status_code}")
sensors_info = get_sensor_data()
```
为了绘制温湿度随时间的变化趋势,你可以使用`matplotlib`库。这里是一个简单的例子,假设我们已经有一个按时间排序的字典:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_temperature_humidity(sensors):
temps = [sensor['temperature'] for sensor in sensors.values()]
humids = [sensor['humidity'] for sensor in sensors.values()]
fig, axs = plt.subplots(2, 1, sharex=True)
axs[0].plot(sensors.keys(), temps, label='Temperature')
axs[1].plot(sensors.keys(), humids, label='Humidity')
axs[0].set_ylabel('Temperature')
axs[1].set_ylabel('Humidity')
axs[1].set_xlabel('Time')
axs[0].legend()
axs[1].legend()
plt.show()
plot_temperature_humidity(sensors_info)
```
记得将上述代码中的URL和token替换为你实际的云平台信息。
完成数据读取后,你可以截图这部分内容作为作业提交,通常是截取包含温度曲线和湿度曲线的图表部分。
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