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Covid Live Report usando Raspberry Pi: 6 etapas
Covid Live Report usando Raspberry Pi: 6 etapas

Vídeo: Covid Live Report usando Raspberry Pi: 6 etapas

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Vídeo: Face Recognition With Raspberry Pi + OpenCV + Python 2024, Julho
Anonim
Covid Live Report usando Raspberry Pi
Covid Live Report usando Raspberry Pi

Como sabemos, o mundo inteiro está sendo afetado pela pandemia de COVID-19 e quase todos estão trabalhando em casa. Todos nós devemos utilizar esta duração da melhor forma, para melhorar nossas habilidades técnicas ou escrever alguns bons scripts Python. Vejamos um script Python simples para demonstrar os casos de vírus corona em estado inteligente na Índia. Este script Python busca os dados ao vivo do site oficial do Ministério da Saúde.

Suprimentos

Framboesa pi 3 b +

Cartão SD (mínimo de 16 GB)

cabo HDMI

Cabo Ethernet

conexão de internet

se você está no Raspberry Pi pela primeira vez, você precisa configurá-lo: -

outro requisito

link do código viusal stdio (ide python) aqui: -

Etapa 1: configuração do Raspberry Pi

Verifique se o sistema operacional está instalado no cartão SD. Seu SD pode ter o sistema operacional Raspberry Pi instalado. … Configure a conexão Wifi em seu cartão SD. … Ligue o seu Raspberry Pi. … Conecte-se ao seu Raspberry Pi com SSH. … Instale o servidor VNC. … Instale um visualizador VNC em seu laptop.

Para executar um programa

Antes de começar a escrever o software, primeiro precisamos instalar o módulo Raspberry Pi GPIO Python. Esta é uma biblioteca que nos permite acessar a porta GPIO diretamente do Python.

Para instalar a biblioteca Python, abra um terminal e execute o seguinte

pip install python-rpi.gpio python3-rpi.gpio

Com a biblioteca instalada agora abra seu IDE Python favorito e cole este código ou tente você mesmo

Etapa 2: você precisa instalar alguns recursos adicionais para isso, eles são: -

Você precisa instalar alguns recursos adicionais para isso
Você precisa instalar alguns recursos adicionais para isso
Você precisa instalar alguns recursos adicionais para isso são
Você precisa instalar alguns recursos adicionais para isso são
Você precisa instalar alguns recursos adicionais para isso são
Você precisa instalar alguns recursos adicionais para isso são
Você precisa instalar alguns recursos adicionais para isso
Você precisa instalar alguns recursos adicionais para isso

pip install bs4

pip install tabulate

pip instalar matplotlib

pip install numpy

você precisa abrir o prompt de comando, ir ao botão de pesquisa e inserir cmd e abrir com Executar como administrador

Etapa 3: Importando Libaray

Importando Libaray
Importando Libaray

# bibliotecas de importação

pedidos de importação

de bs4 import BeautifulSoup

de tabular importar tabular

importar os

importar numpy como np

import matplotlib.pyplot as plt

Etapa 4: Coleta de dados em tempo real no site oficial do Ministério da Saúde

Coletando dados ao vivo do site oficial do Ministério da Saúde
Coletando dados ao vivo do site oficial do Ministério da Saúde

extract_contents = lambda row: [x.text.replace ('\ n', '') para x na linha]

URL = 'https://www.mohfw.gov.in/' SHORT_HEADERS = ['SNo', 'Estado', 'Confirmado pelo índio', 'Confirmado pelo estrangeiro', 'Curado', 'Morte']

response = requests.get (URL).content soup = BeautifulSoup (response, 'html.parser')

header = extract_contents (soup.tr.find_all ('th'))

estatísticas = all_rows = sopa.find_all ('tr')

para linha em all_rows:

stat = extract_contents (row.find_all ('td'))

se stat:

se len (stat) == 5:

# última fila

stat = ['', * stat]

stats.append (stat)

elif len (stat) == 6:

stats.append (stat)

estatísticas [-1] [1] = "Total de casos"

stats.remove (estatísticas [-1])

Etapa 5: Criando uma tabela para mostrar o resultado

Criando uma tabela para mostrar o resultado
Criando uma tabela para mostrar o resultado
Criando uma tabela para mostrar o resultado
Criando uma tabela para mostrar o resultado
Criando uma tabela para mostrar o resultado
Criando uma tabela para mostrar o resultado

objetos =

para linha em estatísticas: objects.append (linha [1])

y_pos = np.arange (len (objetos))

desempenho =

para linha nas estatísticas:

performance.append (int (linha [2]) + int (linha [3]))

tabela = tabular (estatísticas, cabeçalhos = SHORT_HEADERS)

imprimir (tabela)

Etapa 6: agora você pode ver esse relatório

Agora você pode ver esse relatório
Agora você pode ver esse relatório

Lembre-se de que é um relatório ao vivo, então sempre há mudanças

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