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  • STM32物联网实战项目 - 项目需求

    千次阅读 2020-06-17 08:05:20
    项目需求 以主流的STM32单片机为主控,GPRS与WIFI为联网模组,配合丰富的外设与接口,设计一款功能齐全的开发板,让学员在学习产品设计的过程中,熟练的掌握STM32单片机的应用。 一、功能需求 1、单片机型号 主流的...

    项目需求

    以主流的STM32单片机为主控,GPRS与WIFI为联网模组,配合丰富的外设与接口,设计一款功能齐全的开发板,让学员在学习产品设计的过程中,熟练的掌握STM32单片机的应用。

    一、功能需求
    1、单片机型号
    主流的STM32F103系列;

    2、联网模组
    SIM800C,ESP-12S;

    3、电机控制
    支持步进与直流电机(集成驱动),支持无刷电机(扩展接口);
    其中,直流电机支持PWM调速(带光耦隔离,支持正反转),步进电机支持单极性与双极性。

    4、显示
    3个LED,6个数码管,支持智能串口屏(UART接口),TFT屏幕(FSMC驱动,8080接口)与OLED屏幕(IIC接口)扩展接口;

    5、输入类
    支持模拟温度传感器,数字温湿度传感器,热电偶,0-5V输入电压,4-20mA输入电流,按键(机械与触摸);

    6、输出类
    无源蜂鸣器,继电器,NPN输出,PNP输出;

    7、接口
    TTL-USB,485,CAN,SPI,IIC,USB;

    8、通讯协议
    Modbus-RTU,自定义服务器协议,其他协议;

    9、其他功能
    Flash模块,编码器接口,刹车信号接口,实时时钟(超级电容),GPIO扩展(排针形式);

    10、电源输入
    支持5-28V,支持USB供电,带各种保护功能;

    11、调试接口为SWD,支持调整BOOT引脚选择串口下载;

    12、支持外部复位。

    二、项目流程

    在这里插入图片描述

    三、开发信息
    1、开发工具
    硬件设计:
    原理图: 教学使用 OrCAD 16.6
    PCB设计: 教学使用 PADS 9.5

    软件设计:
    初始化工具:教学使用 STM32CubeMX 5.6.1
    编译软件: 教学使用 MDK5-ARM V5.21a;

    2、函数库
    ST主推的HAL库;

    3、软件框架
    单片机模块化编程,方便阅读,修改与移植。

    四、开发板获取方式
    1、学员自行设计PCB,打板,焊接,调试;

    2、用硬件家园的PCB与BOM,打板,焊接,调试;

    3、向硬件家园购买。 预计7月底

    五、直播信息
    1、直播平台:B站与摩尔吧同步直播;

    2、直播时间:固定周六晚上21:00

    3、直播时长:1 - 2小时;

    4、直播内容:项目流程全程直播,包含软硬件设计。

    六、教学特点
    1、产品思维,学习产品设计的过程中,掌握单片机的应用;

    2、免报名费,不需要几千上万的培训费;

    3、视频全部免费,支持下载;

    4、维持平台运营,文章收取少许阅读费,付费下载优质资料;

    5、请大家尊重知识版权,遵守平台规则。

    单片机产品设计免费教学,开源项目,开发工具,技术资料以及更多原创技术文章,请关注微信公众号。

    硬件家园 yjjy168168168

    在这里插入图片描述

    讲师:刘杰,软硬件工程师,10多年项目开发经验,擅长单片机产品开发。硬件家园创始人,长期进行单片机产品设计免费教学。

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    2020-07-05 14:56:06
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  • Scrapy项目实战

    2020-08-24 08:52:19
    项目准备工作 1. 创建项目 Scrapy框架常用的命令 创建项目:scrapy startproject xxx 进入项目:cd xxx #进入某个文件夹下 创建爬虫:scrapy genspider xxx(爬虫名) xxx.com (爬取域) 生成文件:scrapy crawl...

    一 项目准备工作

    1. 创建项目

    Scrapy框架常用的命令
    创建项目:scrapy startproject xxx
    进入项目:cd xxx #进入某个文件夹下
    创建爬虫:scrapy genspider xxx(爬虫名) xxx.com (爬取域)
    生成文件:scrapy crawl xxx -o xxx.json (生成某种类型的文件)
    运行爬虫:scrapy crawl XXX
    列出所有爬虫:scrapy list
    获得配置信息:scrapy settings [options]

    Scrapy项目文件结构

    1. items.py 负责数据模型的建立,类似于实体类
    2. middlewares.py 自己定义的中间件。
    3. pipelines.py 负责对spider返回数据的处理。 (管道文件)
    4. settings.py 负责对整个爬虫的配置。 (项目配置)
      5.spiders目录 负责存放继承自scrapy的爬虫类。(写代码的位置)
    5. scrapy.cfg scrapy基础配置

    2 项目配置

    设置settings.py 文件,设置相关的配置信息,具体配置见下面参数的说明
    配置文件参数说明
    (1)ROBOTSTXT_OBEY = True ————— 是否遵守robots.txt规则

    说明:

    ​ robots.txt 是遵循 Robot协议 的一个文件,它保存在网站的服务器中,它的作用是,告诉搜索引擎爬虫,本网站哪些目录下的网页 不希望 你进行爬取收录。在Scrapy启动后,会在第一时间访问网站的 robots.txt 文件,然后决定该网站的爬取范围。(在某些情况下我们想要获取的内容恰恰是被 robots.txt 所禁止访问的。所以,某些时候,我们就要将此配置项设置为 False ,拒绝遵守 Robot协议 !)
    (2)CONCURRENT_REQUESTS = 16-----------开启线程数量,默认16,可以自行设置

    ​ 这个参数涉及到scrapy爬取的并发量,items的处理速度

    (3)DOWNLOAD_DELAY = 3 ——— 下载延迟时间。下载器在下载同一个网站下一个页面前需要等待的时间。该选项可以用来限制爬取速度, 减轻服务器压力。(反爬策略之一)

    (4)CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 16 将对任何单个域执行的并发(即同时)请求的最大数量。

    ​ CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 16 将对任何单个IP执行的并发(即同时)请求的最大数量。如果非零,CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN则忽略该 设置,而改为使用此设置。换句话说,并发限制将应用于每个IP,而不是每个域。

    (5)COOKIES_ENABLED = False

    ​ 是否启用cookie。是否启用cookies middleware。如果关闭,cookies将不会发送给web server。

    ​ 除非您真的 需要,否则请禁止cookies。在进行通用爬取时cookies并不需要, (搜索引擎则忽略cookies)。禁止cookies能减少CPU使用率及Scrapy爬虫在内存中记录的踪迹,提高性能。

    ​ COOKIES_DEBUG:默认: False
    ​ 如果启用,Scrapy将记录所有在request(cookie 请求头)发送的cookies及response接收到的cookies(set-cookie接收头)

    (6)AUTOTHROTTLE_START_DELAY = 5

    ​ 初始下载延迟时间(单位:秒)

    (7)AUTOTHROTTLE_MAX_DELAY = 60

    ​ 高并发请求时最大延迟时间(单位:秒)

    (8) USER_AGENT 用户代理

    ​ 这个是至关重要的,大部分服务器在请求快了会首先检查User_Agent,而scrapy默认的浏览器头是scrapy1.1 我们需要开启并且修改成浏览器头,如:Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1207.1 Safari/537.1。 但是最好是这个USER-AGENT会随机自动更换最好了。
    (8)DEFAULT_REQUEST_HEADERS

    ​ 默认请求头部信息,例如如下配置

    DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
        'accept': 'image/webp,*/*;q=0.8',
        'accept-language': 'zh-CN,zh;q=0.8',
        'referer': 'https://www.taobao.com/',
        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/31.0.1650.63 Safari/537.36',
    }
    

    这个是浏览器请求头,很多网站都会检查客户端的headers,比如豆瓣就是每一个请求都检查headers的user_agent,否则只会返回403,可以开启user-agent

    (9) SPIDER_MIDDLEWARES

    ​ Spider中间件是介入到Scrapy中的spider处理机制的钩子框架,可以插入自定义功能来处理发送给 Spiders 的response,以及spider产生的item和request。

    要启用Spider中间件(Spider Middlewares),可以将其加入到 SPIDER_MIDDLEWARES 设置中。 该设置是一个字典,键为中间件的路径,值为中间件的顺序(order)。

    (10) DOWNLOADER_MIDDLEWARES

    ​ 要激活下载器中间件组件,将其加入到 DOWNLOADER_MIDDLEWARES 设置中。 该设置是一个字典(dict),键为中间件类的路径,值为其中间件的顺序(order)。

    (11)ITEM_PIPELINES

    每个Item Pipeline组件其实就是一个实现了一个简单方法的Python类。他们接受一个item并在上面执行逻辑,还能决定这个item到底是否还要继续往下传输,如果不要了就直接丢弃。

    (12)AUTOTHROTTLE — 自动限速 (反爬策略之一)

    AUTOTHROTTLE_ENABLED = True  #初始下载延迟
    # The initial download delay
    AUTOTHROTTLE_START_DELAY = 5   #在高延迟的情况下设置的最大下载延迟
    # The maximum download delay to be set in case of high latencies
    AUTOTHROTTLE_MAX_DELAY = 60    #Scrapy请求的平均数量应该并行发送每个远程服务器
    # The average number of requests Scrapy should be sending in parallel to
    # each remote server
    AUTOTHROTTLE_TARGET_CONCURRENCY = 1.0    
    # Enable showing throttling stats for every response received:
    AUTOTHROTTLE_DEBUG = False
    

    (13)是否启用在本地缓存,如果开启会优先读取本地缓存,从而加快爬取速度,视情况而定

    HTTPCACHE_ENABLED = True

    HTTPCACHE_EXPIRATION_SECS = 0

    HTTPCACHE_DIR = ‘httpcache’

    HTTPCACHE_IGNORE_HTTP_CODES = []

    HTTPCACHE_STORAGE = ‘scrapy.extensions.httpcache.FilesystemCacheStorage’

    如何在scrapy中加入日志功能?
    答案:在settings.py中加入如下信息

    LOG_LEVEL= 'INFO'        #日志级别
    
    LOG_FILE ='log.txt'      #日志打印的文件名称
    

    DEBUG < INFO < WARNING < ERROR

    日志案例:(settings.py中设置如下信息)

    ###############   log settings begin   ######################
    
    LOG_LEVEL = "INFO"
    
    from datetime import datetime
    import os
    
    today = datetime.now()
    
    LOG_DIR = "logs"
    if not os.path.exists(LOG_DIR):
       os.mkdir(LOG_DIR)
    
    LOG_FILE = "{}/scrapy_{}_{}_{}.log".format(LOG_DIR, today.year, today.month, today.day)
    
    ###############   log settings end   ######################
    

    二。案例分析

    金10的主页:https://www.jin10.com/
    1 创建爬虫项目
    使用startproject命令创建项目(金10爬虫项目)

    scrapy startproject  jinshi_proj   #使用scrapy产生一个scrapy_name爬虫项目
    

    2 生成创建爬虫脚本
    使用genspider命令在项目中创建爬虫脚本

    cd   jinshi_proj/jinshi_proj
    scrapy genspider jinshi_shuju  "https://www.jin10.com/" 
    

    此时会在jinshi_proj/jinshi_proj/产生一个新的文件jinshi_shuju.py

    这个是我们的爬取页面的主入口和页面下载完成后解析主入口。

    修改配置文件settings.py:

    BOT_NAME = 'jinshi'
    
    SPIDER_MODULES = ['jinshi.spiders']
    NEWSPIDER_MODULE = 'jinshi.spiders'
    
    LOG_LEVEL= 'DEBUG'
    # Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
    USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.105 Safari/537.36'
    
    # Obey robots.txt rules
    ROBOTSTXT_OBEY = False
    
    # Configure maximum concurrent requests performed by Scrapy (default: 16)
    CONCURRENT_REQUESTS = 32
    
    1. 数据模型
      分析金10网站,定义数据模型用于保存爬取的数据。

    编辑文件jinshi_proj/jinshi_proj/items.py, 内容如下:

    # Define here the models for your scraped items
    #
    # See documentation in:
    # https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.html
    
    import scrapy
    
    
    class JinshiItem(scrapy.Item):
        # define the fields for your item here like:
        # name = scrapy.Field()
        #保存日期
        report_time =scrapy.Field()
        # 保存内容
        report_content =scrapy.Field()
    
    1. spiders中编写爬取逻辑
    import scrapy
    import time
    from jinshi.items import JinshiItem
    
    '''
    url,设置需要发起请求的url地址
    callback=None,设置请求成功后的回调方法
    method='GET',请求方式,默认为get请求
    headers=None,设置请求头,字典类型
    cookies=None,设置cookies信息,模拟登录用户,字典类型
    meta=None,传递参数(字典类型)
    encoding='utf-8',设置编码
    dont_filter=False, 是否去重,默认为false,表示去重
    errback=None, 设置请求失败后的回调
    '''
    class ShujuSpider(scrapy.Spider):
        name = 'shuju'
        allowed_domains = ['jin10.com']
        # start_urls = ['http://www.jin10.com/']
    
    
        def start_requests(self):
            while True:
                yield scrapy.Request('https://www.jin10.com/',dont_filter=True,callback=self.parse)
    
        def parse(self, response):
            times_list =response.xpath("//div[@class='jin-flash_h']/div[@class='jin-flash_time']/text()").extract()
            content = response.xpath("//div[@class='jin-flash']/div[@id='J_flashList']//div[@class='jin-flash_b']/h4/text()").extract()
            h = time.strftime('%Y-%m-%d')  # 筛选时间段,默认当前时刻
            book =[]
            item = JinshiItem()
            for i,j in zip(times_list,content):
                book.append({"report_time":( h + ' ' + i),"report_content":j})
                item["report_time"] =h + ' ' + i
                item["report_content"] =j
                # print(h + ' ' + i+' '+j)
                yield item
    
    

    5 运行spider
    5.1 数据格式化输出:
    (1)保存爬取的内容到json文件中

    ​ scrapy crawl jinshi_shuju -o jinshi.json

    ​ 可以查看产生的json文件,将内容拷贝到json在线格式网站

    ​ https://www.json.cn/, 看数据爬取是否和真实相符。
    (2)保存爬取的数据到xml文件中

    ​ scrapy crawl jinshi_shuju -o jinshi.xml

    ​ (3)保存爬取的数据到数据报表csv文件中

    ​ scrapy crawl jinshi_shuju -o jinshi.csv
    6. 数据持久化
    6.1 保存数据到json文件
    ​ 使用 Scrapy 提供的 exporter 存储 Json 数据

    ​ Scrapy 为我们提供了一个 JsonItemExporter 类来进行 Json 数据的存储,非常方便

    1 修改上节中的spiders

    使用yield改造,使得spider成为一个生成器,不断地往pipeline里面流入待处理的数据

    import scrapy
    import time
    from jinshi.items import JinshiItem
    
    '''
    url,设置需要发起请求的url地址
    callback=None,设置请求成功后的回调方法
    method='GET',请求方式,默认为get请求
    headers=None,设置请求头,字典类型
    cookies=None,设置cookies信息,模拟登录用户,字典类型
    meta=None,传递参数(字典类型)
    encoding='utf-8',设置编码
    dont_filter=False, 是否去重,默认为false,表示去重
    errback=None, 设置请求失败后的回调
    '''
    class ShujuSpider(scrapy.Spider):
        name = 'shuju'
        allowed_domains = ['jin10.com']
        # start_urls = ['http://www.jin10.com/']
    
    
        def start_requests(self):
            while True:
                yield scrapy.Request('https://www.jin10.com/',dont_filter=True,callback=self.parse)
    
        def parse(self, response):
            times_list =response.xpath("//div[@class='jin-flash_h']/div[@class='jin-flash_time']/text()").extract()
            content = response.xpath("//div[@class='jin-flash']/div[@id='J_flashList']//div[@class='jin-flash_b']/h4/text()").extract()
            h = time.strftime('%Y-%m-%d')  # 筛选时间段,默认当前时刻
            book =[]
            item = JinshiItem()
            for i,j in zip(times_list,content):
                book.append({"report_time":( h + ' ' + i),"report_content":j})
                item["report_time"] =h + ' ' + i
                item["report_content"] =j
                # print(h + ' ' + i+' '+j)
                yield item
    

    2 首先要开启pipeline开关
    在settings.py文件中开启ITEM_PIPELINES选项,开启如下信息

    ITEM_PIPELINES = {
       'jinshi.pipelines.JinshiPipeline': 300,
    }
    

    3 pipelines的逻辑处理

    import json
    
    class JinshiPipeline:
        def open_spider(self, spider):
            #新建一个保存文档
            self.file = open('report.txt', 'w+',encoding='utf-8')
    
        def process_item(self, item, spider):
            #item传过来的数据转成字典保存
            context = json.dumps(dict(item), ensure_ascii=False) + '\n'
            self.file.write(context)
            return item
    
        def close_spider(self, spider):
            # 关闭
            self.file.close()
    

    小插曲:
    新建一个运行start.py

    from scrapy.cmdline import execute
    
    # execute('scrapy crawl shuju'.split())
    execute('scrapy crawl baidu'.split())
    
    # 正则方法re返回的是unicode列表,无法继续使用selector特性
    response.xpath("//input[not(@)]").re(r'.*')
    response.xpath("//input[not(@)]").extract()
    #Selector 对象和SelectorList对象都有以下几种方法。
    
    #extract() 返回选中内容的Unicode字符串
    
    #re("正则表达式") 正则提取
    
    #extract_first()(SelectorList独有)
    
    #返回列表中的第一个元素内容
    
    #re_first()(SelectorList独有)
    
    #返回列表中的第一个元素内容
    

    参考链接: https://www.cnblogs.com/sunBinary/p/11186596.html

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    2019-11-26 17:49:41
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  •  实例009 为项目添加DLL文件引用 10  实例010 为项目添加已有类 11  实例011 为项目添加第三方控件 12 实例012 为项目添加已有窗体 13 第2章 C#语言基础应用 15 2.1 代码的注释 16  实例013 对单行...
  •  01_整体项目介绍与产品展示模块的分析  02_购物_结算_送货模块的分析  03_用户前台定单管理与付款模块的分析  04_订单的后台确认处理分析  05_订单的财务_仓库_配送处理分析  06_产品管理与用户评论模块的...

空空如也

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