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 14:09:43 浏览: 128
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数据结构概念、栈、队列、链表与数组、字典与对象实现原理(详细的代码)

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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