CODE64 Raspberry Pi Stepcounter – Version 3

#hacks #raspberry #technik

Das Projekt ›Stepcounter‹ geht anlässlich der Munich Creative Business Week (MCBW) in die nächste Runde. Die dritte Implementierung des Sensors ermöglicht nun das interne Speichern im Format JSON sowie das Posten auf Twitter.

 

Hardware-Setup

Beim Setup haben wir auf die bekannte Hardware (siehe Version 1 und Version 2 des Stepcounters) zurückgegriffen: ein Raspberry Pi mit Infrarot-Sensor.

Raspberry Pi Stepcounter v3

 

Beispiel 1: JSON

Für die erste Implementierung speichern wir alle Check-Ins des Sensors in eine Datei im Format JSON. Dies ermöglicht z.B. die Visualisierung mit HTML5 (siehe Server-Sent Event (SSE) der EventSource API), dient uns an dieser Stelle aber erstmal nur zum besseren Verständnis des Loggers.

Neu dazu gekommen ist auch die Möglichkeit ein (optionales) Argument an das Python-Script zu übergeben. Sind bereits Besucher da, kann das Script mit einem Parameter für den Startpunkt gestartet werden. Ansonsten wird wie gewohnt von null hochgezählt.

 

Beispiel 2: Twitter

Die andere Option ist die Anbindung an die offizielle Twitter API mit Hilfe der Python-Twitter Bibliothek.
Die Installation ist schnell erledigt und gut dokumentiert. Auch die Schnittstelle zum eigenen Twitter-Account kann im Application Management Center von Twitter problemlos konfiguriert werden: Neue App erstellen, Tokens generieren und in die Datei mit dem Namen .tweetrc eintragen.

CODE64 Stepcounter: Twitter Application Center

Screenshot aus dem Application Management Center von Twitter

Zur Info: Die Datei muss im Hauptverzeichnis des Benutzers erst angelegt werden. Zu finden ist das Verzeichnis über das Terminal mit folgendem Befehl: cd ~.

Anschließend können wir schon über die Python-API twittern:

api.PostUpdate(tweet)

 

Tweets mit Bildern

Um noch für ein wenig mehr Abwechslung bei den zufällig ausgewählten Tweets zu sorgen, haben wir noch eine handelsübliche Webcam angeschlossen, die genau wie die Tweets, durch die Lichtschranke ausgelöst wird.

Über die API kann direkt auf das interne Dateisystem, und damit auch auf die Bilder der Webcam, zugegriffen werden:

api.PostMedia(tweet, media, possibly_sensitive)

 

Highlights aus unserem Twitter-Stream

Highlights aus unserem automatisierten Twitter-Stream von der MCBW 2016 bei CODE64.

Unser Praktikant Louis Huber lässt sich zum Test fotografieren:

Sven Hofmann heißt die ersten Besucher Willkommen:

Alle Besucher sind da. Claus Gehrke schaltet den Stepcounter aus:

 

Fazit

Wie bisher ist der Stepcounter in erster Linie als Proof of Concept zu verstehen. Mit einfachsten Mitteln können interaktive Projekte über ein einzelnes Medium hinaus entworfen und genutzt werden.

Community  
Wer sich inspiriert fühlt ein ähnliches Projekt umzusetzen, kann wie bisher einen Blick auf unsere Beispiele bei GitHub werfen.
Fragen, Anregungen oder weitere Gedanken zum Projekt können gerne als Kommentar unter diesem Beitrag und auch auf Twitter gestellt werden.

 

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