基于Raspberry Pi的环境监测系统与QT客户端开发

需积分: 9 0 下载量 122 浏览量 更新于2024-11-22 收藏 130.25MB ZIP 举报
资源摘要信息:"Temp_RHsys.zip" 该压缩包名为"Temp_RHsys.zip",包含了Raspberry Pi服务器端和PC客户端两个部分。服务器端使用Python语言进行编程,主要功能包括数据采集、显示以及数据库操作。PC客户端则采用Qt界面进行编程,并与服务器进行连接,实现了测量数据的分时段图表显示。此外,压缩包中还包含了一系列的DLL文件,这些文件对应用程序的运行至关重要。 在Python服务器端,可能涉及到的知识点包括: 1. 数据采集:可能通过各种传感器接口,例如GPIO,或者通过网络接口,采集相关的环境数据,如温度和湿度。 2. 数据显示:通过搭建一个Web服务器或者使用图形界面来显示采集到的数据。 3. 数据库操作:使用Python的数据库模块,如sqlite3、MySQLdb等,对采集到的数据进行存储和管理。 在PC客户端方面,主要的知识点集中在Qt编程上: 1. Qt界面编程:Qt是一个跨平台的C++应用程序框架,用于开发GUI程序,也被用于开发非GUI程序,如命令行工具和服务器。 2. QT5相关组件:Qt5是Qt的第五个主要版本,提供了一整套的库来支持应用程序的开发。 3. 连接服务器:PC客户端与服务器端的通信可能通过TCP/IP协议实现,Qt提供了一个名为QTcpSocket的类来处理网络通信。 关于压缩包中所列出的DLL文件,这些动态链接库文件是在Windows操作系统中广泛使用的二进制文件格式,它们为运行的软件提供执行程序和应用程序所必需的额外功能。DLL文件中的具体知识点包括: 1. opengl32sw.dll:提供对OpenGL软件渲染的支持。 2. Qt5系列dll:即Qt5框架的动态库,包括Qt5Gui.dll(提供GUI组件),Qt5Core.dll(提供核心非GUI功能),Qt5Widgets.dll(提供基于窗口的控件),Qt5Network.dll(提供网络编程支持)。 3. libmysql.dll:为MySQL数据库操作提供动态库支持。 4. D3Dcompiler_47.dll:Direct3D编译器,用于支持Direct3D的着色器编译。 5. libGLESV2.dll:提供了OpenGL ES 2.0的实现,用于移动和嵌入式设备。 6. libeay32.dll:为SSL/TLS加密通信提供支持,是OpenSSL的一部分。 7. libstdc++-6.dll:提供C++标准库的动态链接库,是GCC编译器的一部分。 通过上述分析,可以得知"Temp_RHsys.zip"是一个涉及Python后端开发和Qt前端开发的项目,它主要实现了数据采集、显示、数据库操作以及跨平台的客户端-服务器交互。这些知识点在软件开发的多个方面都有应用,例如物联网(IoT)、数据库管理、网络通信和跨平台GUI设计。
2023-06-10 上传
2023-05-31 上传

import tushare as ts import datetime # 设置 token,用于认证 ts.set_token('530fbc2b682d65696dbeec010a893f70d6953fbb6842151003c3e12f') # 初始化 tushare pro = ts.pro_api() df = pro.daily(fields = 'ts_code,trade_date,open,close',start_date='20180701', end_date='20180718') def get_stock_poll(df): stock_pool=[] for code in df['ts_code'].unique(): temp_df = df[df['ts_code'] == code ] for i in range(len(temp_df)-3): if (temp_df.iloc[i + 3]['close'] > temp_df.iloc[i + 2]['close']) and \ (temp_df.iloc[i + 2]['close'] > temp_df.iloc[i + 2]['open']) and \ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] > temp_df.iloc[i + 1]['open']) and \ (temp_df.iloc[i]['close'] > temp_df.iloc[i]['open'])and \ (temp_df.iloc[i + 3]['close'] > temp_df.iloc[i + 2]['close'])and \ (temp_df.iloc[i + 2]['close'] > temp_df.iloc[i + 1]['close']) and\ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] > temp_df.iloc[i]['close']): stock_pool.append(code) break return stock_pool def buy_stock(stock_pool,df): buy_list = [] for code in stock_pool: temp_df = df[df['ts_code']==code] for i in range(len(temp_df-2)): if(temp_df.iloc[i + 2]['close'] < temp_df.iloc[i + 2]['open']) and \ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] < temp_df.iloc[i + 1]['open']) and \ (temp_df.iloc[i]['close'] < temp_df.iloc[i]['open'])and \ (temp_df.iloc[i + 2]['close'] < temp_df.iloc[i + 1]['close'])and \ (temp_df.iloc[i + 1]['close'] < temp_df.iloc[i]['close']): buy_list.append(code) break return buy_list def sell_stock(buy_stock,df): sell_list = [] for stock in buy_list: buy_date=dateime.datetime.strptime(stock[1],"%Y-%m-%d") current_date = datetime.datetime.today() days_held = (current_date - buy_date).days if days_held >=3: sell_list.append(stock[0]) print("sell list:",sell_list)要求上述代码在聚宽上运行

2023-06-01 上传