百度云天工平台+20行代码DIY一个智能家居环境监测站

20行代码

load('api_dht.js');
load('api_mqtt.js');
load('api_timer.js');// GPIO pin which has a DHT sensor data wire connected
let pin = 2;// Initialize DHT library
let dht = DHT.create(pin, DHT.DHT11);// This function reads data from the DHT sensor every 10 second
Timer.set(10000 )/* milliseconds */;
Timer.REPEAT, function() {  
    let t = dht.getTemp();
    let h = dht.getHumidity(); 
    if (isNaN(h) || isNaN(t)) 
        print('Failed to read data from sensor');
        return;
  }  
let data = {"reported":{ temperature:t, humidity:h }};  
let myData = JSON.stringify(data);  
let ok = MQTT.pub("$baidu/iot/shadow/xxxxxxxxxxx/update", myData, 1);  
print('Published:', ok ? 'yes' : 'no', ',message:', myData);  
print('Temperature:', t, '*C');  print('Humidity:', h, '%');
}, null);

点击进入-百度云天工平台

1、准备清单

这里写图片描述

- 开发板

这里我选择的是一款叫做 NodeMCU 的开发板。这个是非常好用方便且便宜的物联网开发板，自带 USB 转串口芯片、WiFi 及多个 GPIO 接口，可连接多个传感器。硬件基于 ESP8266 构建，内置 WiFi 支持。

- 传感器
我对精度要求不是很高，所以选择一款廉价的温湿度传感器——DHT11。可以用来测试环境温湿度，该传感器的的温度测量范围为 0 ~ 50°C，误差为 2 °C；湿度测量范围为在 0°C时为30%-90%RH，环境温度为 25°C时，湿度测量范围为20%-90%RH，在50°C时，测量范围是20%-80%。

- 云平台选择
我的目的是要将数据报到云端，然后做个展示。这里为了方便，选择一个提供物联网平台的云服务。
在评估了百度天工物联网平台、阿里物联网套件、腾讯 IoT 套件后，决定选择百度天工。主要是两个方面的考虑：
• 百度天工支持标准的 MQTT 接入
• 存储的过程无需编码提供现成的可视化报表制作工具
小小的提醒：百度天工提供了物接入和物管理两个接入入口，但实际上物接入是裸协议，物管理会方便很多；日志查询交互有点反人类，默认进去无内容，需要点一下搜索才出来，排查的时候以为没有报日志上来。

- 云平台操作
点击这里查看平台官方文档
1.注册百度云天工账号并认证天工-物联网平台在左侧「产品服务」-「物联网服务」中，选择「物接入」，购买一个月的套餐（根据情况选择消息条数，因为我上报的数据比较多，所以我这里选了200万条）。随后，在左侧菜单选择「物管理」。进入物管理后，点击「新建物模型」。填写「名称」、「添加属性」。这里的属性就是我们需要采集的上报的信息，所以这里我加了两个属性：
• Temperature 温度 number类型
• Humidity 湿度 number类型
这里写图片描述

2、详细步骤

开发系统选择

这款开发版柯林斯请立即获取iTunes多种操作系统，如NodeMCU（LUA），ESPEasy（WebUI中），MicroPython，以及我们今天要使用的猫鼬OS（的NodeJS）。
不管是以上哪个固件，都可以跑通过MQTT。如在百度天工文档中，NodeMCU固件下的lua版本NodeMCU。
因为Mongoose OS刷系统不需要借助第三方工具，有一个web的控制台可以便于管理及调试，所以为了方便，我这次就选择了Mongoose OS的固件。

接线

将传感器与板子之间使用杜邦线连接起来.DHT11一般包含3个接头，但根据生产商不同，标注和顺序有所不同，接线时请查看模块上的标注。我手上这颗是按如下顺序标注的：
* VCC（+、3.3v等）
* DATA（D、S、SIG 等）
* GND（-、G 等）
VCC 和 GND 可与板子上对应标注位连接；DATA 接到 GPIO 口即可。
因为 D4距离较近，于是 GPIO 口我就选了 D4 。
接线如图：
这里写图片描述
实物图：

刷系统

安装驱动
淘宝上可买到的 NodeMCU，所集成的 USB 转串口的芯片一般有 CP2102 和 CH340 两种，驱动下载地址分别为：CP2102 CH-340。
安装
随后，我们要下载 Mongoose OS。根据你的操作系统，在 MongooseOS 官网选择对应方式进行安装。
我的是 macOS，所以直接使用以下命令安装。
curl -fsSL https://mongoose-os.com/downloads/mos/install.sh | /bin/bash~/.mos/bin/mos –help
~/.mos/bin/mos
安装完成后，就会自动打开浏览器。这时候你会看到引导界面。
如果没有启动，可输入 cd .mos/bin/ 或者进入自定义的安装目录，执行 ./mos 来运行管理界面。（Windows 用户直接双击即可）
这里写图片描述

接下来是烧录固件。将板子用 Micro-USB 的数据线与电脑连接，在引导界面，选择板子对应的接口，点击 Select。
平台会默认选择（ESP8266），App 的部分我选择了 demo-js，后面我会在这个 App 基础上进行改动以将数据采集并上报。
WiFi 的部分填写你希望板子连接到的热点（注意：仅支持2.4G）。随后点击 Done 即可，这时板子上指示灯会以较快频率闪动。

采集并上报数据

烧录完成后，即可在浏览器中看到代码编辑界面。系统启动后会执行init.js ，我们的代码足够少，所以这里我们就全部写到此文件。
这里写图片描述
代码如下
其中
pin 是按 ESP8266 的编号，我们上面接线的 D4 对应 ESP8266 2 号 GPIO 口，所以这里填的2。
$baidu/iot/shadow/xxxxxxxxxxx/update 中的 xxxxxxxxxxx 替换为你在前面百度天工中创建的物影子名称。

load('api_dht.js');
load('api_mqtt.js');
load('api_timer.js');// GPIO pin which has a DHT sensor data wire connected
let pin = 2;// Initialize DHT library
let dht = DHT.create(pin, DHT.DHT11);// This function reads data from the DHT sensor every 10 second
Timer.set(10000 )/* milliseconds */;
Timer.REPEAT, function() {  
    let t = dht.getTemp();
    let h = dht.getHumidity(); 
    if (isNaN(h) || isNaN(t)) 
        print('Failed to read data from sensor');
        return;
  }  
let data = {"reported":{ temperature:t, humidity:h }};  
let myData = JSON.stringify(data);  
let ok = MQTT.pub("$baidu/iot/shadow/xxxxxxxxxxx/update", myData, 1);  
print('Published:', ok ? 'yes' : 'no', ',message:', myData);  
print('Temperature:', t, '*C');  print('Humidity:', h, '%');
}, null);

你一定会好奇，前面的连接信息哪里去了。在MongooseOS里，MQTT的连接信息是写在配置文件的。点击MongooseOS浏览器界面左侧的DeviceConf，可看到MQTT配置界面。将前面的连接信息填写进来，点击左上角的Save即可！
这里写图片描述

再回到 Projects 的代码编写界面，点击那个长得像上传的图标，保存文件并传输到板子上重启。

这时，你就可以看到 Logs 里在打印温湿度信息，并显示上报成功（Yes）。如果为 no，可以配合本地 Log 及天工里「平台通用功能」-「日志」进行错误排查。
传输成功后，在天工「物影子详情」页面上就可以看到刚刚上报的数据了。
这里写图片描述
至此，就完成了数据采集到上报的全过程。

等一哈…一开始的第二张图不是有个好看的图么，难道是假的？
当然不是。接下来的部分不需要写代码了，直接在云平台上配置即可。

数据存储

我展示的图表里，有实时值和折线图。其中折线图是过去一段时间的历史数据。所以，我们需要将数据存下来。在一开始，我想着把数据存到 MySQL 或者 MongoDB，在看了一些物联网平台，尤其是百度这个天工之后，发现「时序数据库 TSDB」是一个更好的选择。
随后发现，在天工里，我们上报到物影子的数据，如果需要简单存储到 TSDB，压根不用写代码。不过如果需要复杂的逻辑处理，好像还是要写代码，或者用一个叫规则引擎的服务。
扯远了，这次我们要存的东西比较简单，所以就用现成的功能了。在「物详情」页面（之前获取连接信息那有图），点击编辑，开启「存储配置」，把「不存储」改成「上报即存储」，选择需要存到哪个数据库（没有的话先创建个，默认配置就够用），度量名称填写 monitor ，点击保存即可。
这里写图片描述
这样存储的部分就配置好了，每次上报的数据，都会自动给存到 TSDB 里。可以在左侧导航选择「时序数据库」，点对应数据库的「查询面板」查看存进去的历史数据了。
六做个好看的报表
数据存好了，接下来就是展示出来。
同样的，继续使用天工的一个叫「物可视」的功能。这也是我选用百度这套平台的主要原因之一。
这个功能的引导略少，我是看文档才了解怎么用，会了之后发现超级超级简单方便。
我以做一张我截图那种报表为例，来大概说一下步骤：
• 首先进到物可视，点创建「仪表盘」
• 进入后，顶上有俩标签，选择「数据表」
• 左侧新建数据表，因为我有俩仪表指针图和一个时序折线图，所以这一步我要创建两个数据表，一个时序数据库类型，一个物管理类型
• 创建完后，返回「仪表盘」。将需要的图拖动到空白处，点对应的图，右侧设置一下绑定数据，如下图
这里写图片描述
这里介绍了一小部分功能，需要展示更多的部分，可以再看看文档。
结束
至此，整个搭建到展示的过程完成。

一共花费为 20 元 = （NodeMCU板 14.5 元）+ （DHT11传感器 4.5元） + （时序数据库 1 元）

这是套最基础的温湿度采集上报系统，在此基础上，也可以做一些梗复杂的事情。比如加个红外，当温湿度到指定阈值，就触发开关空调；做个手机 App 或微信小程序，控制板子上的红外遥控……

场景还是很多的，就不一一引申了。