BLE 실시간 macOS 메뉴 표시줄 앱 구축
이 튜토리얼에서는 환경 데이터를 표시하기 위해 BleuIO USB BLE 동글을 사용하여 실시간 macOS 메뉴 표시줄 애플리케이션을 구축하는 방법을 보여줍니다. BleuIO는 BLE(Bluetooth Low Energy) 개발을 단순화하여 혁신적인 프로젝트를 만드는 데 이상적입니다. macOS 메뉴 막대 앱은 전용 창 없이 데이터를 모니터링할 수 있는 신중한 방법을 제공합니다. 이 프로젝트에서는 HibouAir 공기질 모니터를 사용하여 BleuIO의 실시간 애플리케이션 통합을 보여줍니다.
프로젝트 혜택:
- 실시간 데이터: 앱은 BLE 장치의 최신 데이터로 메뉴 표시줄을 지속적으로 업데이트합니다.
- 편리한 접속: 메뉴바에서 실시간 데이터를 쉽게 확인할 수 있어 정보를 한눈에 볼 수 있습니다.
- 확장성: 이는 보다 복잡한 BLE 프로젝트의 기반 역할을 합니다.
전제 조건:
- BleuIO USB BLE 동글: 사용자 친화적인 BLE 동글.
- HibouAir 공기질 모니터: 온도, 압력, VOC, 빛, 습도 및 CO2를 방송하는 BLE 지원 장치입니다.
- macOS 시스템: Python 3이 설치된 macOS 머신
-
Python 라이브러리:
rumps
(메뉴 표시줄 앱용) 및bleuio
(BleuIO 상호작용용). 다음을 사용하여 설치:pip install rumps bleuio
실시간 데이터 처리:
앱이 BleuIO에 연결되어 HibouAir 광고를 검색하고 타이머를 사용하여 2분마다 검색을 시작합니다. 디코딩된 데이터(온도, 습도, 압력, CO2)가 메뉴바에 표시됩니다.
단계별 지침:
1단계: 환경 설정
- macOS 시스템에 Python 3가 설치되어 있는지 확인하세요.
- pip를 사용하여 필수 Python 라이브러리를 설치합니다(전제 조건 참조).
- BleuIO 동글을 연결하세요.
2단계: 프로젝트 개요
신청 내용은 다음과 같습니다.
- BleuIO 동글을 연결하세요.
- BLE 광고 스캐닝을 위해 동글을 중앙 모드로 설정하세요.
- HibouAir의 실시간 공기질 데이터를 스캔하세요.
- 광고 데이터를 디코딩합니다.
- 디코딩된 데이터로 macOS 메뉴 표시줄을 업데이트합니다.
3단계: 코드 구현
다음 Python 스크립트는 동글 초기화, 데이터 검색, 디코딩 및 메뉴 업데이트를 관리합니다.
import rumps import time import json from datetime import datetime from bleuio_lib.bleuio_funcs import BleuIO boardID="220069" #Remember to change this to your HibouAir's board ID # ... (rest of the code remains the same as in the original input) ...
"220069"
을 HibouAir 기기의 실제 boardID
으로 바꾸는 것을 잊지 마세요.
4단계: 애플리케이션 실행
- 코드를
bleuio.py
로 저장하세요. - 다음을 사용하여 실행:
python bleuio.py
- 메뉴 표시줄에 앱이 나타나 현재 CO2 수준을 표시합니다. 자세한 데이터는 아이콘을 클릭하세요.
애플리케이션 출력:
프로젝트 확장:
이것이 출발점입니다. 다음 확장을 고려해보세요.
- 여러 BLE 장치를 지원합니다.
- 임계값 기반 알림.
- 분석을 위한 데이터 로깅 또는 클라우드 기반 데이터 저장.
이 튜토리얼에서는 BleuIO를 사용하여 실시간 macOS 메뉴 표시줄 애플리케이션을 생성하고 BLE 데이터 처리 및 macOS 앱 통합을 시연하는 실용적인 가이드를 제공합니다. BleuIO는 BLE 프로젝트에 많은 가능성을 열어줍니다.
위 내용은 BLE 실시간 macOS 메뉴 표시줄 앱 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
