张高兴的 .NET IoT 入门指南：（七）制作一个气象站

距离上一篇《张高兴的 .NET Core IoT 入门指南》系列博客的发布已经过去 2 年的时间了，2 年的时间 .NET 版本发生了巨大的变化，.NET Core 也已不复存在，因此本系列博客更名为 《张高兴的 .NET IoT 入门指南》，我也重新审阅了之前的内容进行了相应的更改以保证内容的时效性。

和单片机不同，使用 Linux 开发板、现成的传感器套件以及合适的后端技术几乎可以做成任何东西。为了更好的整合前面章节介绍的内容，本文将制作一个简单的气象站（也许叫环境信息收集装置更合适），至于为何选择制作一个气象站，因为难度不高制作不复杂，并且温湿度传感器花费较低的价格即可获得，可以以低廉的价格换取一个 cool stuff。本文将使用 .NET 6 编写一个控制台应用程序，通过本文你可以学到：

1. I2C I2cDevice 类的使用；
2. 摄像头设备 VideoDevice 类的使用；
3. Iot.Device.Bindings NuGet 包的使用；
4. 时序数据库 TimescaleDB 的简单使用；
5. Quartz 定时任务的使用；
6. 在控制台应用中进行依赖注入；
7. 使用 Docker 拉取镜像、部署应用。

• VideoDevice 类是使用 PInvoke 操作实现的，依赖于 Video for Linux 2（V4L2），因此还需要安装 V4L2 工具：

  sudo apt install v4l-utils
  

  实现时还引用了 System.Drawing NuGet 包，因此还需要安装 System.Drawing 的前置依赖：

  sudo apt install libc6-dev libgdiplus libx11-dev
  

  编写代码

  项目地址：https://github.com/ZhangGaoxing/weather-metrics

  项目结构

  创建一个控制台应用和类库，项目结构如下：

  

  项目依赖

  WeatherMetrics.ConsoleApp 添加如下 NuGet 包引用：

  WeatherMetrics.Models 添加如下 NuGet 包引用：

  数据库上下文与实体类

  TimescaleDB 本质上就是一个 PostgreSQL 数据库，因此数据库访问使用 Npgsql 驱动。首先添加实体类 Metrics.cs：

  public class Metrics
  {
      [Column("time")]
      public DateTime Time { get; set; } = DateTime.Now;
  
      [Column("device_id")]
      public string DeviceId { get; set; }
  
      [Column("weather_type")]
      public string WeatherType { get; set; }
  
      [Column("temperature")]
      public double Temperature { get; set; }
  
      [Column("humidity")]
      public double Humidity { get; set; }
  
      [Column("pressure")]
      public double Pressure { get; set; }
  
      [Column("image_base64")]
      public string ImageBase64 { get; set; }
  }
  

  接着添加数据库上下文 WeatherContext.cs：

  public class WeatherContext : DbContext
  {
      private readonly string _connectString;
  
      public WeatherContext(string connectString)
      {
          _connectString = connectString;
      }
  
      protected override void OnConfiguring(DbContextOptionsBuilder optionsBuilder)
      {
          AppContext.SetSwitch("Npgsql.EnableLegacyTimestampBehavior", true);
          optionsBuilder.UseNpgsql(_connectString);
      }
  
      protected override void OnModelCreating(ModelBuilder modelBuilder)
      {
          modelBuilder.Entity()
              .ToTable("metrics")
              .HasNoKey();
      }
  }
  

  这里使用了一个传递数据库连接字符串的构造函数，连接字符串从 appsettings.json 文件中读取。由于 metrics 表是无主键的，还需要使用 HasNoKey() 进行标记。EF Core 由于使用了实体跟踪，因此无法对无主键的表进行修改，只能通过执行 SQL 的方式插入数据，在 Metrics.cs 中新增方法：

  public static bool Insert(DbContext context, Metrics metrics)
  {
     int row = context.Database.ExecuteSqlRaw("INSERT INTO metrics VALUES ({0}, {1}, {2}, {3}, {4}, {5}, {6})", metrics.Time, metrics.DeviceId, metrics.WeatherType, metrics.Temperature, metrics.Humidity, metrics.Pressure, metrics.ImageBase64);
  
     return row > 0;
  }
  

  ?? 警告

  请不要在 SQL 中使用字符串内插。

  配置文件

  在 appsettings.json 中添加如下内容：

  {
    // 数据库连接字符串 
    "ConnectionString": "Server=localhost;Port=54321;Database=WeatherMetrics;User Id=postgres;Password=@Passw0rd;",
    // 定时任务设置
    "QuartzCron": "0 0/1 * * * ? *",
    // 心知天气的配置
    "Xinzhi": {
      "Key": "",
      "Location": "34.24:117.16"
    }
  }
  

  初始化与依赖注入配置

  新建一个静态类 AppConfig，用于保存依赖注入的 ServiceProvider 变量：

  public static class AppConfig
  {
      public static IServiceProvider ServiceProvider { get; set; }
  }
  

  在 Program.cs 中添加初始化代码：

  // 读取配置文件
  var config = new ConfigurationBuilder()
      .AddJsonFile("appsettings.json")
      .Build();
  
  // 实例化数据库上下文
  using WeatherContext context = new WeatherContext(config["ConnectionString"]);
  
  // 配置 I2C，实例化传感器
  I2cConnectionSettings i2cSettings = new I2cConnectionSettings(busId: 0, deviceAddress: Bmx280Base.SecondaryI2cAddress);
  using I2cDevice i2c = I2cDevice.Create(i2cSettings);
  using Bme280 bme = new Bme280(i2c);
  
  // 实例化摄像头
  VideoConnectionSettings videoSettings = new VideoConnectionSettings(busId: 0, captureSize: (640, 480));
  using VideoDevice video = VideoDevice.Create(videoSettings);
  
  // 配置依赖注入
  AppConfig.ServiceProvider = new ServiceCollection()
      .AddSingleton(config)
      .AddSingleton(context)
      .AddSingleton(bme)
      .AddSingleton(video)
      .BuildServiceProvider();
  

  配置定时任务

  定时任务通过 appsettings.json 中的 QuartzCron 字段设置。Cron 表达式分为 7 个部分，从左至右分别代表：Seconds、Minutes、Hours、DayofMonth、Month、DayofWeek 以及 Year。* 出现的部分表示任意值都会触发定时任务，/ 左侧表示触发的起始时间，右侧表示触发间隔，以 appsettings.json 中的为例，表示从每小时的第 0 分开始触发，每一分钟触发一次。

  新建 MetricsJob 类，用于实现定时任务：

  public class MetricsJob : IJob
  {
      public Task Execute(IJobExecutionContext context)
      {
          return Task.Run(async () =>
          {
              // TODO：在此处实现定时任务
              // 需要完成传感器的读取，心知天气的请求，数据库的插入
          });
      }
  }
  

  传感器的读取

  在 MetricsJob 类中添加方法：

  private Metrics GetMetrics()
  {
      // 获取依赖注入的 Bme280 对象
      Bme280 bme = (Bme280)AppConfig.ServiceProvider.GetService(typeof(Bme280));
  
      // 设置传感器的电源模式
      bme.SetPowerMode(Bmx280PowerMode.Normal);
  
      // 设置读取精度
      bme.PressureSampling = Sampling.UltraHighResolution;
      bme.TemperatureSampling = Sampling.UltraHighResolution;
      bme.HumiditySampling = Sampling.UltraHighResolution;
  
      // 读取数据
      bme.TryReadPressure(out UnitsNet.Pressure p);
      bme.TryReadTemperature(out UnitsNet.Temperature t);
      bme.TryReadHumidity(out UnitsNet.RelativeHumidity h);
  
      // 传感器休眠
      bme.SetPowerMode(Bmx280PowerMode.Sleep);
  
      return new Metrics
      {
          DeviceId = Dns.GetHostName(),
          Temperature = Math.Round(t.DegreesCelsius, 2),
          Humidity = Math.Round(h.Percent, 2),
          Pressure = Math.Round(p.Pascals, 2)
      };
  }
  

  摄像头捕获图像

  在 MetricsJob 类中添加方法：

  private string GetImage()
  {
      VideoDevice video = (VideoDevice)AppConfig.ServiceProvider.GetService(typeof(VideoDevice));
  
      byte[] image = video.Capture();
      return Convert.ToBase64String(image);
  }
  

  心知天气 API 请求

  通过请求心知天气 API 获得当前位置的天气名称，需要提前在 https://www.seniverse.com/api 申请 API Key。在 MetricsJob 类中添加方法：

  private async Task GetXinzhiWeatherAsync()
  {
      IConfigurationRoot config = (IConfigurationRoot)AppConfig.ServiceProvider.GetService(typeof(IConfigurationRoot));
  
      using HttpClient client = new HttpClient();
  
      try
      {
          var json = await client.GetStringAsync($"https://api.seniverse.com/v3/weather/now.json?key={config["Xinzhi:Key"]}&location={config["Xinzhi:Location"]}&language=zh-Hans&unit=c");
          return (string)JsonConvert.DeserializeObject(json).results[0].now.text;
      }
      catch (Exception)
      {
          return string.Empty;
      }
  }
  

  完善定时任务

  public Task Execute(IJobExecutionContext context)
  {
      return Task.Run(async () =>
      {
          var metrics = GetMetrics();
          metrics.WeatherType = await GetXinzhiWeatherAsync();
          metrics.ImageBase64 = GetImage();
  
          WeatherContext context = (WeatherContext)AppConfig.ServiceProvider.GetService(typeof(WeatherContext));
  
          Metrics.Insert(context, metrics);
      });
  }
  

  创建定时任务触发器

  在 Program.cs 中添加：

  // 创建一个触发器
  var trigger = TriggerBuilder.Create()
      .WithCronSchedule(config["QuartzCron"])
      .Build();
  
  // 创建任务
  var jobDetail = JobBuilder.Create()
      .WithIdentity("job", "group")
      .Build();
  
  // 绑定调度器
  ISchedulerFactory factory = new StdSchedulerFactory();
  var scheduler = await factory.GetScheduler();
  await scheduler.ScheduleJob(jobDetail, trigger);
  await scheduler.Start();
  

  这样一个一分钟采集一次数据的简易气象站就完成了。

  部署应用

  发布到文件

  1. 切换到 WeatherMetrics.ConsoleApp 项目运行发布命令：

  dotnet publish -c release -r linux-arm
  

  2. 将发布后的文件通过 FTP 等方式复制到 Linux 开发板；
  3. 为 WeatherMetrics.ConsoleApp 文件增加可执行权限

  sudo chmod +x WeatherMetrics.ConsoleApp
  

  4. 运行程序

  sudo ./WeatherMetrics.ConsoleApp
  

  构建 Docker 镜像

  1. 查看 TimescaleDB 容器的 IP，并修改 appsettings.json 的数据库连接字符串：

  docker inspect -f '{{range .NetworkSettings.Networks}}{{.IPAddress}}{{end}}' timescaledb
  

  2. 在项目的根目录中创建 Dockerfile，并将整个项目复制到 Linux 开发板中：

  FROM mcr.microsoft.com/dotnet/core/sdk:6.0-focal-arm32v7 AS build
  WORKDIR /app
  
  # publish app
  COPY src .
  WORKDIR /app/WeatherMetrics.ConsoleApp
  RUN dotnet restore
  RUN dotnet publish -c release -r linux-arm -o out
  
  ## run app
  FROM mcr.microsoft.com/dotnet/core/runtime:6.0-focal-arm32v7 AS runtime
  WORKDIR /app
  COPY --from=build /app/WeatherMetrics.ConsoleApp/out ./
  
  # install native dependencies
  RUN apt update && \
      apt install -y --allow-unauthenticated v4l-utils libc6-dev libgdiplus libx11-dev
  
  ENTRYPOINT ["dotnet", "WeatherMetrics.ConsoleApp.dll"]
  

  3. 切换到项目目录，构建镜像：

  docker build -t weather-metrics -f Dockerfile .
  

  4. 运行镜像：

  docker run --rm -it --device /dev/video0 --device /dev/i2c-0 weather-metrics
  

  后续工作

  程序运行一段时间后，使用标准的 SQL 查询一下数据：

  SELECT * FROM metrics
  ORDER BY time DESC
  

  

  硬件是软件的基础，对收集到的数据后续可以使用其他技术进行处理，比如可以使用 ASP.NET 编写 WEB 应用对数据进行展示，或者可以使用 ML.NET 构建机器学习模型对天气进行预测等等。