小狐狸事務所: 8月 2017

2017年8月31日星期四

如何防堵陌生的推特跟隨者

這兩天在測試用 MicroPython on ESP8266 傳送訊息到 Twitter 時發現, 我的推特帳號有一大堆跟隨者的推文源源不絕湧進來, 可以說每一秒都有, 幾乎全都是垃圾訊息, 害我必須在茫茫垃圾推海中尋找我的程式送出的推文, 實在很辛苦.

上谷歌搜尋解決辦法, 原來可以封鎖這些發送垃圾推文者, 點選推文後點右上角的三個點, 然後點選封鎖即可 :

但我發現這樣一個一個去封鎖根本不是辦法, 殺了一個小強還有千千萬萬個小強冒出來, 太多了, 封不勝封. 後來我在下面這篇文章中找到原因與解法了 :

# https://www.plurk.com/p/lomp8k

原來是帳戶設定中有一個 "根據你的應用程式量身打造Twitter" 選項不知何時被勾選, 這會允許推特將適合的推文推到我的帳號裡. 只要將其取消勾選就可以徹底防堵這些雜七雜八的推文了.

這麼做之後果然有效擋掉全部垃圾推文了.

2017年8月30日星期三

MicroPython on ESP8266 (二十一) : 使用 ThingTweet 傳送推文

# Core Python libraries ported to MicroPython (函式庫)
# MicroPython on WeMOS D1 Mini Workshop

下面的 Python 程式碼複製了上面這篇文章的測試, 每分鐘向自己推特帳號傳送 'Hello! xx times.' 的推文. 注意, 推文有如下限制 :

推送週期必須大於 1 分鐘
前後兩篇推文內容不可相同

因此在下面測試中我用增量變數 i 來讓前後篇推文前後內容不同.

測試 1 : 每分鐘發送 'Hello! xx times' 推文 (GET 方法)

import urequests
import time

host='https://api.thingspeak.com'
api_key='QC73W06AWWX27AW1'
i=1

while True:
msg='Hello! %d times.' %(i)
url='%s/apps/thingtweet/1/statuses/update?api_key=%s&status=%s' \
%(host,api_key,msg)
try:
r=urequests.get(url)
print(type(r.text))
if r.text == '1':
print('Message is successfully sent.')
else:
print('Message-sending failed.')
except:
print('urequests.post() exception occurred!')
i=i+1
time.sleep(60)

注意, 這裡 urequests() 的傳回值 r 是一個物件, 其 text 屬性類型是 str (字串), 若傳送成功會傳回 '1', 可用來判別是否傳送成功, 例如 :

PYB: soft reboot
#11 ets_task(40100164, 3, 3fff837c, 4)
Connecting to AP ...
Connected:IP= 192.168.43.252
<class 'str'>
Message is successfully sent.

如果傳送失敗, text 屬性會傳回錯誤原因字串, 例如 :

PYB: soft reboot
#10 ets_task(40100164, 3, 3fff837c, 4)
Connecting to AP ...
Connected:IP= 192.168.43.252
Invalid API Key
Message-sending failed.

以上是使用 GET 方法提出 HTTPS 要求, 在 ThingTweet 網頁右下角的範例使用的是 POST 方法, 其 URL 為 "https://api.thingspeak.com/apps/thingtweet/1/statuses/update", 傳送參數為 api_key 與 status (即要傳送之訊息), 我參考下列這篇傳送 POST 要求 :

# MicroPython on ESP8266 (十二) : urequests 模組測試

測試 2 : 每分鐘發送 'Hello! xx times' 推文 (POST 方法)

#myapp.py
import urequests
import time

url='https://api.thingspeak.com/apps/thingtweet/1/statuses/update'
i=1

while True:
msg='Hello! %d times.' %(i)
data={'api_key':'QC73W06AWWX27AW1','status':msg}
try:
r=urequests.post(url,json=data)
print(r.text)
if r.text == '1':
print('Message is successfully sent.')
else:
print('Message-sending failed.')
except:
print('urequests.post() exception occurred!')
i=i+1
time.sleep(60)

但測試結果卻是失敗, 原因是 Invalid API Key, 但我確定 key 是正確無誤的, why?

2017-08-30 補充 :

今天我參考了下面這篇文章修改上面測試 2 程式 :

# HTTP POST with Micropython and an ESP8266

除了 body 有送參數外之外, 在 headers 中也傳送 api_key, 同時參數改用字串的 data 傳遞, 如下所示 :

測試 3 : 每分鐘發送 'Hello! xx times' 推文 (POST 方法)

import urequests
import time

url='https://api.thingspeak.com/apps/thingtweet/1/statuses/update'
api_key='BCXIQK4OZO55NP22'
headers={'api_key':api_key,'content-type':'application/json'}
i=1

while True:
msg='Hello! %d times.' %(i)
data="{'api_key':'%s','status':'%s'}" % (api_key,msg)
print(data)
try:
r=urequests.post(url,data=data,headers=headers)
print(r.text)
if r.text == '1':
print('Message is successfully sent.')
else:
print('Message-sending failed.')
except:
print('urequests.post() exception occurred!')
i=i+1
time.sleep(30)

但這樣仍然是不行, why?

ó#5 ets_task(40100164, 3, 3fff837c, 4)
Connecting to AP ...
Connected:IP= 192.168.43.252
{'x-ha-access':'BCXIQK4OZO55NP22','status':'Hello! 1 times.'}

Message-sending failed.
{'x-ha-access':'BCXIQK4OZO55NP22','status':'Hello! 2 times.'}

我比較了 "HTTP POST with Micropython and an ESP8266" 這篇文章中的參數寫法, 發現差別是 data 參數中的屬性與值採用雙引號, 外面標示字串用的是單引號, 上面的測試 3 則是相反, 我抱著姑且一試的心情外單內雙, 測試結果 ~~~ It work! 程式如下 :

測試 4 : 每分鐘發送 'Hello! xx times' 推文 (POST 方法 : 用 data 參數)

import urequests
import time

url='https://api.thingspeak.com/apps/thingtweet/1/statuses/update'
api_key='BCXIQK4OZO55NP22'
headers={'api_key':api_key,'content-type':'application/json'}
i=1

while True:
msg='Hello! %d times.' %(i)
data='{"api_key":"%s","status":"%s"}' % (api_key,msg)
try:
r=urequests.post(url,data=data,headers=headers)
print(r.text)
if r.text == '1':
print('Message is successfully sent.')
else:
print('Message-sending failed.')
except:
print('urequests.post() exception occurred!')
i=i+1
time.sleep(60)

REPL 介面輸出正常 :

PYB: soft reboot
#9 ets_task(40100164, 3, 3fff837c, 4)
Connecting to AP ...
Connected:IP= 192.168.43.252
1
Message is successfully sent.

原來一切是引號搞的鬼! 那用 json 參數傳遞只要用雙引號也是 OK 的, 如下所示 :

測試 5 : 每分鐘發送 'Hello! xx times' 推文 (POST 方法 : 用 json 參數)

import urequests
import time

url='https://api.thingspeak.com/apps/thingtweet/1/statuses/update'
api_key='BCXIQK4OZO55NP22'
headers={'api_key':api_key,'content-type':'application/json'}
i=1

while True:
msg='Hello! %d times.' %(i)
data={"api_key":api_key,"status":msg}
try:
r=urequests.post(url,json=data,headers=headers)
print(r.text)
if r.text == '1':
print('Message is successfully sent.')
else:
print('Message-sending failed.')
except:
print('urequests.post() exception occurred!')
i=i+1
time.sleep(60)

我試著將 headers 參數拿掉, 結果不行, 所以總結以上測試結果, 可以得到以下兩個結論 :

使用 post 方法時必須同時在 header 與 body 中傳送參數
參數不論是用字典物件 (json) 或字串 (data) 傳送, 屬性與值必須用雙引號

這項測試也讓我對 urequests 模組的運用有了更深的了解.

2017年8月29日星期二

鄉村基礎木作第六課 : 完成門板與抽屜把手

上週六興沖沖跑去木樂園, 發現大門深鎖, 查臉書課表才知休息日, 出發前應該先查才不會白跑一趟. 結果上週都沒去上到半堂課. 今天天氣不錯, 吃過晚飯決定去學木工, 順便完成春嬌的委託~幫她切割書櫥隔板.

今天劉老師指派郭老師來指導我, 人很親切, 我問怎以前都沒見過你? 他說前陣子去南投受訓, 都已經是木工師傅了還是精益求精哩.

上次做到收納櫃門框, 上膠固定後用夾子夾緊, 劉老師說第二天他會幫我取下夾子, 我在料件堆找到了我的門框, 先用修邊機在門框內緣分兩次铣出 6 分深的槽用來安裝較薄的門板, 這是類似鐵皮浪板有榫可前後接合的實木薄板.

铣好槽邊後要用鑿子將四個圓角鑿成垂直角才能塞下門板. 另一個做法是將門板四個角修成圓形也可以, 只要能塞下去即可. 完成後即可在铣出的槽邊上膠, 然後再用蚊子釘固定.

然後在門框上左邊適當位置畫上十字線鑽孔, 裝上門把用螺絲鎖緊. 最後是拿出以前完成抽屜同樣在前板中心鑽孔, 用長螺絲鎖上把手.

上面那兩個小木塊是要裝在底板下面左右兩側裝飾用的, 上一堂課劉老師教我用手持線鋸機製作的成品實在不及格, 因為這工具有點重, 不熟練會因緊張而肌肉緊繃, 就鋸得歪七扭八. 今天一上課郭老師就再次要我多練習幾次, 果然在鋸掉三塊練習板後就弄出還算滿意的作品了.

2017年8月28日星期一

MicroPython on ESP8266 (二十) : 從 ThingSpeak 讀取資料

昨天完成 MicroPython on ESP8266 的太陽能測候站後, 可以在電腦上連線 ThingSpeak 網站遠端觀察 ESP8266 傳遞上來的數據, 也可以在手機上安裝 ThingView 這個 App 來隨時檢視監測數據, 關於 ThingView 參考 :

# MicroPython on ESP8266 (十三) : DHT11 溫溼度感測器測試

回高雄的途中突然想到, ThingSpeak 上除了 Write API Key 外, 還有 Read API Key, 亦即可以從遠端設備直接讀取 ThingSpeak 資料庫上儲存的通道數據. 我的想法是用 ESP8266 模組讀取 ThingSpeak 數據後將資料顯示在 1602 LCD 或 SSD1306 OLED 顯示器上, 這樣便毋須開啟電腦或拿出手機檢視了. 在 ThingSpeak 網站的 Channels/API Keys 裡可查得通道的 Channel ID 與 Read API Keys (可自行建立多個讀取 API Key) :

# Core Python libraries ported to MicroPython (函式庫)
# MicroPython on WeMOS D1 Mini Workshop

實際做法我參考了下面這篇文章 :

# How to read data from a Thingspeak channel using a Raspberry Pi | Raspberry Pi | Forum

此文是針對 Raspberry Pi 上的 CPython, 使用 urllib2 模組來處理 HTTP 協定; 我則是偏好使用 requests (在 MicroPython 上為 urequests) 模組, 我只參考了 API 的 URL 格式 :

GET https://api.thingspeak.com/channels/58096/feeds/last.json?api_key=PWEAKSDX9X9QP1V6

這個 Query 字串中的關鍵資訊是黃底部分的 Channel ID 與 Read API Key, 預期 ThingSpeak 伺服器將傳回最近一筆寫入數據. 其他 Feeds 的擷取方法參考 :

# https://www.mathworks.com/help/thingspeak/get-a-channel-feed.html

測試 1 : 讀取 ThingSpeak 通道資料

#myapp.py
import urequests
import time

host='http://api.thingspeak.com'
read_api_key='PWEAKSDX9X9QP1V6'
channel_id='58096'

url='%s/channels/%s/feeds/last.json?api_key=%s' \
%(host, channel_id, read_api_key)

while True:
try:
r=urequests.get(url)
print(r.text)
print(r.json())
except:
print('urequests.get() exception occurred!')
time.sleep(3)

將此檔案存成 myapp.py, 用 ampy 傳 ESP8266 後開啟 PuTTY 按 Ctrl+D 軟開機即可. 連接 WiFi 工作交由 WiFi 連網程式 main.py 負責, 參考下面這篇文章中的 "3. SSD1306 OLED 版 AP 設定程式 " :

# WeMOS D1 Mini 開發板測試

在上面的程式中, 我以 3 秒週期去 ThingSpeak 讀取指定通道之數據, 分別印出回應物件的 text 屬性與 json() 方法的傳回值, 兩者之差別是 text 屬性為字串, 而 json() 傳回的是 JSON 資料轉成的字典物件, 參考 :

# MicroPython on ESP8266 (十二) : urequests 模組測試

REPL 輸出如下 :

PYB: soft reboot
#9 ets_task(40100164, 3, 3fff829c, 4)
WebREPL is not configured, run 'import webrepl_setup'
Connecting to AP ...
Connected:IP= 192.168.43.252
{"created_at":"2017-08-28T03:03:22Z","entry_id":75291,"field1":"30","field2":"86","field3":"39","field4":"4","field5":"0"}
{'created_at': '2017-08-28T03:03:22Z', 'field5': '0', 'entry_id': 75291, 'field3': '39', 'field2': '86', 'field1': '30', 'field4': '4'}
{"created_at":"2017-08-28T03:03:22Z","entry_id":75291,"field1":"30","field2":"86","field3":"39","field4":"4","field5":"0"}
{'created_at': '2017-08-28T03:03:22Z', 'field5': '0', 'entry_id': 75291, 'field3': '39', 'field2': '86', 'field1': '30', 'field4': '4'}
{"created_at":"2017-08-28T03:03:22Z","entry_id":75291,"field1":"30","field2":"86","field3":"39","field4":"4","field5":"0"}
{'created_at': '2017-08-28T03:03:22Z', 'field5': '0', 'entry_id': 75291, 'field3': '39', 'field2': '86', 'field1': '30', 'field4': '4'}
{"created_at":"2017-08-28T03:03:22Z","entry_id":75291,"field1":"30","field2":"86","field3":"39","field4":"4","field5":"0"}
{'created_at': '2017-08-28T03:03:22Z', 'field5': '0', 'entry_id': 75291, 'field3': '39', 'field2': '86', 'field1': '30', 'field4': '4'}

由於在上一篇測試 "太陽能測候站與移動偵測控制照明" 中是以 20 秒的週期將測候站量得之數據寫入 ThingSpeak 資料庫, 而此處卻以 3 秒週期讀取最新一筆寫入資料, 所以會連續讀到好幾筆重複的資料. 同時也可看出 text 屬性因為是字串, 鍵與值都用雙引號; 而 json() 傳回值 (字典) 則以單引號括起來. 傳回的每一筆資料包括下列欄位 :

created_at : 數據寫入日期與時間 (注意, 這是 GMT 時間)
entry_id : 紀錄的 ID
field1 : 攝氏溫度
field2 : 華氏溫度
field3 : 濕度
field4 : 亮度
field5 : PIR 觸發次數

既然 json() 傳回值是 dict 物件, 那麼就可以透過鍵來取得其值, 如下列測試 2 所示 :

測試 2 : 讀取 ThingSpeak 通道資料 (取得字典內各欄位之值)

#myapp.py
import urequests
import time

host='http://api.thingspeak.com'
read_api_key='PWEAKSDX9X9QP1V6'
channel_id='58096'

url='%s/channels/%s/feeds/last.json?api_key=%s' \
%(host, channel_id, read_api_key)

while True:
try:
r=urequests.get(url)
d=r.json()
print(d['created_at'],d['entry_id'],d['field1'],d['field2'],
d['field3'],d['field4'],d['field5'])
except:
print('urequests.get() exception occurred!')
time.sleep(10)

此處我將讀取週期改為 10 秒, 而數據來源端寫入週期為 20 秒, 因此將能大幅降低讀到多筆重複資料情形, 預期頂多重複一次, REPL 輸出如下 :

PYB: soft reboot
#9 ets_task(40100164, 3, 3fff829c, 4)
WebREPL is not configured, run 'import webrepl_setup'
Connecting to AP ...
Connected:IP= 192.168.43.252
2017-08-28T06:56:33Z 75985 32 90 35 3 0
2017-08-28T06:56:54Z 75986 32 90 35 4 0
2017-08-28T06:56:54Z 75986 32 90 35 4 0
2017-08-28T06:57:14Z 75987 32 90 35 4 0
2017-08-28T06:57:34Z 75988 32 90 38 3 0
2017-08-28T06:57:34Z 75988 32 90 38 3 0
2017-08-28T06:57:54Z 75989 32 90 35 4 0
2017-08-28T06:57:54Z 75989 32 90 35 4 0
2017-08-28T06:58:14Z 75990 32 90 35 4 0
2017-08-28T06:58:14Z 75990 32 90 35 4 0
2017-08-28T06:58:34Z 75991 32 90 36 4 0
2017-08-28T06:58:34Z 75991 32 90 36 4 0
2017-08-28T06:58:54Z 75992 33 91 34 3 0
2017-08-28T06:58:54Z 75992 33 91 34 3 0
2017-08-28T06:59:14Z 75993 32 90 38 4 0
2017-08-28T06:59:14Z 75993 32 90 38 4 0
2017-08-28T06:59:35Z 75994 32 90 35 3 0
2017-08-28T06:59:55Z 75995 32 90 35 3 0
2017-08-28T06:59:55Z 75995 32 90 35 3 0
2017-08-28T07:00:15Z 75996 32 90 35 3 0
2017-08-28T07:00:15Z 75996 32 90 35 3 0
2017-08-28T07:00:35Z 75997 32 90 36 3 0

沒錯, 重複次數最多一次.

接下來要將自 ThingSpeak 取得的數據顯示在 SSD1306 OLED 顯示器, 作法參考下面這篇 :

# MicroPython on ESP8266 (十八) : SSD1306 液晶顯示器測試

D1 Mini 或 ESP-12 模組與 SSD1306 的連接方式如下 :

SSD1306 使用 I2C 介面, D1 Mini 使用 D1 接 SCL, D2 接 SDA, 但在建立 I2C 物件時必須傳入 D1 與 D2 腳相對應的 GPIO5 與 GPIO4.

使用 SSD1306 需先下載其 MicroPython 驅動程式 ssd1306.py 並用 ampy 上傳 ESP8266 :

# micropython/drivers/display/ssd1306.py (MicroPython 官網)

下面程式是參考 "SSD1306 液晶顯示器測試" 修改測試 2 而得 :

測試 3 : 讀取 ThingSpeak 通道資料並顯示於 OLED 顯示器 (GMT 時間)

import urequests
import time
import ssd1306
from machine import Pin, I2C

def fill_blank(n):
if n<10:
return ' ' + str(n)
else:
return str(n)

i2c=I2C(scl=Pin(5), sda=Pin(4))
oled=ssd1306.SSD1306_I2C(128, 32, i2c)

host='http://api.thingspeak.com'
read_api_key='PWEAKSDX9X9QP1V6'
channel_id='58096'

url='%s/channels/%s/feeds/last.json?api_key=%s' \
%(host, channel_id, read_api_key)

while True:
try:
r=urequests.get(url)
except:
print('urequests.get() exception occurred!')
j=r.json()
print(j['created_at'],j['entry_id'],j['field1'],j['field2'],
j['field3'],j['field4'],j['field5'])

YMD,HmS=j['created_at'].split('T') #以 'T' 拆分日期時間
HmS=HmS.replace('Z','') #去除時間結尾的 'Z'
T='%sC' % (fill_blank(int(j['field1'])))
H='%sH' % (fill_blank(int(j['field3'])))
L='%s%%' % (fill_blank(int(j['field4'])))

line1='%s' % (YMD)
line2='%s' % (HmS)
line3='%s %s %s' % (T, H, L)
line4='Trigger:%s' % (j['field5'])
oled.fill(0)
oled.text(line1, 0, 0)
oled.text(line2, 0, 8)
oled.text(line3, 0, 16)
oled.text(line4, 0, 24)
oled.show()
time.sleep(10)

上面程式中我直接將 'created_at' 欄位裡的日期時間字串以 'T' 為界拆出日期與時間, 然後將溫溼度亮度字串轉成整數後丟給 fill_blank() 製作成固定兩字元字串, 以免個位數時顯示位置位移. 注意, 上面的日期時間是 GMT 時間, 亦即數據來源寫入 ThingSpeak 資料庫時的 GMT 時間. 如果要改為台灣時間可參考 "SSD1306 液晶顯示器測試" 的測試 4 作法 :

測試 4 : 讀取 ThingSpeak 通道資料並顯示於 OLED 顯示器 (台灣時間)

import urequests
import time
import ssd1306
from machine import Pin, I2C

def fill_zero(n):
if n < 10:
return '0' + str(n)
else:
return str(n)

def fill_blank(n):
if n<10:
return ' ' + str(n)
else:
return str(n)

week={0:'Mon',1:'Tue',2:'Wed',3:'Thu',4:'Fri',5:'Sat',6:'Sun'}

i2c=I2C(scl=Pin(5), sda=Pin(4))
oled=ssd1306.SSD1306_I2C(128, 32, i2c)

host='http://api.thingspeak.com'
read_api_key='PWEAKSDX9X9QP1V6'
channel_id='58096'

url='%s/channels/%s/feeds/last.json?api_key=%s' \
%(host, channel_id, read_api_key)

while True:
try:
r=urequests.get(url)
except:
print('urequests.get() exception occurred!')
j=r.json()
print(j['created_at'],j['entry_id'],j['field1'],j['field2'],
j['field3'],j['field4'],j['field5'])

DT=j['created_at'].replace('T','-')
DT=DT.replace('Z','') #去除時間結尾的 'Z'
DT=DT.replace(':','-') #將時間的 ':' 全改為 '-' 以利 split()
DT=DT + '-0-0' #因 time.mktime() 需 8 個整數參數故補兩個 0
DT=DT.split('-') #拆成 6 元素的串列
DT=[int(i) for i in DT] #因 time.mktime() 需 8 個整數參數
Y,M,D,H,m,S,W,DY=time.localtime(time.mktime(DT) + 28800) #轉成台灣時間
YMD='%s-%s-%s' % (str(Y),fill_zero(M),fill_zero(D))
WD=week[W]
HmS='%s:%s:%s' % (fill_zero(H),fill_zero(m),fill_zero(S))
T='%sC' % (fill_blank(int(j['field1'])))
H='%sH' % (fill_blank(int(j['field3'])))
L='%s%%' % (fill_blank(int(j['field4'])))

line1='%s %s' % (YMD, WD)
line2=HmS
line3='%s %s %s' % (T, H, L)
line4='Trigger:%s' % (j['field5'])
oled.fill(0)
oled.text(line1, 0, 0)
oled.text(line2, 0, 8)
oled.text(line3, 0, 16)
oled.text(line4, 0, 24)
oled.show()
time.sleep(10)

此程式將 ThingSpeak 紀錄的 GMT 日期時間字串修整後, 在後面補上兩個 0 拆成 8 元素的串列後傳給 time.maketime() 轉成自 2000/1/1 以來的時戳 (秒), 再加上 28800 秒 (8 小時) 即為台灣時間之時戳, 傳給 time.localtime() 會傳回該時戳對應之日期與時間串列. 由於 MicroPython 沒有實作 strptime() 函數, 所以只好用上面這個方法來轉換.

以上是在 SSD1306 OLED 上顯示從 ThingSpeak 讀取之資料, 如果要在 1602 LCD 上顯示, 可參考 "液晶顯示器 1602A 測試" 這篇的作法. 使用 1602 前須先下載 esp8266_i2c_lcd.py 與 lcd_api.py 這兩個 Python 驅動程式, 下載後用 ampy 上傳到 ESP8266 即可.

將上面測試 4 程式修改為 1602 版如下 :

測試 5 : 讀取 ThingSpeak 通道資料並顯示於 1602 LCD 顯示器 (台灣時間)

import urequests
import time
from machine import Pin, I2C
from esp8266_i2c_lcd import I2cLcd

def fill_zero(n):
if n < 10:
return '0' + str(n)
else:
return str(n)

def fill_blank(n):
if n<10:
return ' ' + str(n)
else:
return str(n)

i2c=I2C(scl=Pin(5),sda=Pin(4),freq=400000)
lcd=I2cLcd(i2c, 0x27, 2, 16)
lcd.custom_char(0, bytearray([0x1C,0x14,0x1C,0x00,0x00,0x00,0x00,0x00]))

host='http://api.thingspeak.com'
read_api_key='PWEAKSDX9X9QP1V6'
channel_id='58096'

url='%s/channels/%s/feeds/last.json?api_key=%s' \
%(host, channel_id, read_api_key)

while True:
try:
r=urequests.get(url)
except:
print('urequests.get() exception occurred!')
j=r.json()
print(j['created_at'],j['entry_id'],j['field1'],j['field2'],
j['field3'],j['field4'],j['field5'])

DT=j['created_at'].replace('T','-')
DT=DT.replace('Z','')
DT=DT.replace(':','-')
DT=DT + '-0-0'
DT=DT.split('-')
DT=[int(i) for i in DT]
Y,M,D,H,m,S,W,DY=time.localtime(time.mktime(DT) + 28800)
YMD='%s-%s-%s' % (str(Y),fill_zero(M),fill_zero(D))
HmS='%s:%s:%s' % (fill_zero(H),fill_zero(m),fill_zero(S))
T='%s%s' % (fill_blank(int(j['field1'])),chr(0))
H='%sH' % (fill_blank(int(j['field3'])))
L='%s%%' % (fill_blank(int(j['field4'])))
Trigger=j['field5']

lcd.move_to(0, 0)
lcd.putstr(YMD)
lcd.move_to(11, 0)
lcd.putstr(L)
lcd.move_to(15, 0)
lcd.putstr(Trigger)
lcd.move_to(0, 1)
lcd.putstr(HmS)
lcd.move_to(9, 1)
lcd.putstr(T)
lcd.move_to(13, 1)
lcd.putstr(H)
time.sleep(10)

注意, 由於 1602 僅能顯示 16*2=32 個字元, 所以我將顯示資訊的位置重新做了規劃, 完整的時間 HmS 改在第二列開頭顯示, 溫度放在其後; 亮度改至日期後面, 而觸發次數放在第一列的最後一個字元.

2017年8月27日星期日

2017 年第 34 周記事

越來越能適應一個人回鄉下的週末了, 雖然有時瞥見空蕩蕩的書房, 思緒又會跳躍到往日小狐狸們都回來時各自在書桌前做功課的時光. 跟同事談起離巢前期的憂鬱, 他說向前看吧! 老是向後看只會加速老化, 或許他說的是對的, 他比我早幾年進入孩子長大的世界.

這個周末集中精神終於完成 20W小型太陽能板的負載-太陽能測候站與移動偵測, 在返回高雄前的一小時做完最後測試與安裝, 接下來的一周就可以透過 ThingSpeak 物聯網服務觀察所收集的資料. 我發現直接使用 ESP8266 連網似乎比 Arduino + ESP8266 還要穩一些, 但還得看未來一周是否都能維持穩定運轉才能下定論.

今天去市場後順路進去圖書館逛逛, 但只搜到下面這本 :

Processing 入門-互動式圖形實作介紹

書後有提到與 Arduino 介接的方法, 有空來玩一下, 或許可以用來製作超音波雷達的顯示幕, 哈! 又多了個新玩具了.

2017年8月26日星期六

MicroPython on ESP8266 (十九) : 太陽能測候站與移動偵測控制照明

早上興沖沖地跑去木樂園要上第五堂木作課, 九點準時到門口才發現鐵門緊閉, 打開手機查一下臉書才知道今天休息啦! 出來前應該先查一下才對. 無奈只好回家做太陽能測候站與移動偵測的實驗囉, 先做好再帶回鄉下, 這樣就不需要帶零件箱回去.

這實驗可以說是對過去四個月學習 MicroPython on ESP8266 的小結, 綜合光敏電阻的亮度測量, DHT11 的溫濕度測量, 以及 PIR 紅外線移動偵測控制照明, 然後將測量資料透過網路傳送到 ThingSpeak 物聯網網站記錄起來.

供電來源為今年初在舊豬舍廁所屋頂裝置的 20W 小型太陽能板, 經過充電控制器向一顆湯淺 7 AH 蓄電池充電, 充電控制器輸出端經過一個降壓模組將 12~13V 直流轉成 5V 電源. 主控裝置是 ESP-12E 開發板, 所需模組與零組件列之如下 :

esp-12 開發板/D1 Mini 開發板/NodeMCU 開發板
DHT11 溫溼度感測器
CdS 光敏電阻與 10K 電阻
PIR 紅外線移動偵測模組 HC-SR501
1 路繼電器
12V-5V 降壓模組
12V LED 照明燈
小型麵包板
杜邦線

注意, 由於 ESP-12E 的 ADC 腳最高飽和電壓為 1V, 因此需使用 220+100 歐姆分壓電路從 100 歐姆端取出 1V 電壓, 再饋給 CdS 與 10K 歐姆組成的分壓電路, 從 10K 端取得與亮度成正比的壓降再接到 ESP-12E 的 ADC 腳 :

但如果使用 WeMOS D1 Mini 開發板的話就不需要 220+100 歐姆的分壓電路, 直接將 CdS+10K 歐姆的分壓電路接到 3.3V 電源即可, 因為 D1 Mini 的 ADC 腳飽和電壓是 3.3V 而非 1V.

另外, 由於繼電器是 5V 驅動的, ESP8266 的 GPIO 是 3.3V, 無法驅動繼電器, 必須使用位準轉換器將 3.3V 轉成 5, 一個通道不需要用到模組, 因為模組通常是 4 或 8 個通道, 其他通道用不到就浪費了. 參考下列這篇, 只需要一個 MOSFET 2N7000 與兩個 4.7K 歐姆電阻即可做出單一通道的雙向位準轉換器 :

# 用 MOFFET 2N7000 做 5V 與 3.3V 位準轉換

# Core Python libraries ported to MicroPython (函式庫)
# MicroPython on WeMOS D1 Mini Workshop

測試 1 : 太陽能測候站 + 使用 PIR 延時控制 LED 照明燈

from machine import Pin,ADC
import dht
import time
import urequests

PIRPIN=Pin(4, Pin.IN)
RELAYPIN=Pin(5, Pin.OUT, Pin.PULL_UP)
RELAYPIN.value(1)
LAMP_state=0
triggerCount=0
triggerLimit=5

def IRQ(p):
global state
global triggerCount
global triggerLimit
global LAMP_state
LAMP_state=1
RELAYPIN.value(0)
if triggerCount < triggerLimit:
triggerCount=triggerCount + 1
print(p,"IRQ Triggered! Trigger Count:",triggerCount,'LAMP State:',LAMP_state)

PIRPIN.irq(trigger=Pin.IRQ_RISING, handler=IRQ)

def LED_blink(pin,s):
for i in range(1,s):
pin.value(1)
time.sleep_ms(500)
pin.value(0)
time.sleep_ms(500)

DHTPIN=Pin(0, Pin.IN)
LEDPIN=Pin(2, Pin.OUT)
d=dht.DHT11(DHTPIN)
adc=ADC(0)

host='http://api.thingspeak.com'
api_key='NO5N8C7T2KINFCQE'

while True:
if LAMP_state==1:
RELAYPIN.value(0)
triggerCount=triggerCount - 1
if triggerCount <= 0:
LAMP_state=0
triggerCount=0
else:
RELAYPIN.value(1)
print("IRQ Trigger Count:",triggerCount,'LAMP State:',LAMP_state)

try:
d.measure()
t=d.temperature()
f=round(t * 9/5 + 32)
h=d.humidity()
a=adc.read()
a=int(0.3*a + 0.7*adc.read())
a=round(a*100/1024)
url='%s/update?api_key=%s&field1=%s&field2=%s&field3=%s&field4=%s&field5=%d' %(host, api_key, t, f, h, a, triggerCount)
print('Temperature=', t, 'C', '/', f, 'F', 'Humidity=', h, '%', 'Luminance=', a, '%')
r=urequests.get(url)
print('response=', r.text)
except:
print('urequests.get() exception occurred!')

LED_blink(LEDPIN,20)

此程式中每個迴圈改為 20 秒 (加上前面的處理時間大約 21 秒), 所以每分鐘約傳送 5 次資料給 ThingSpeak, 每小時 300 次, 每天傳送 7200 次. 由於迴圈時間約 20 秒, 因此在 PIR 觸發中斷時須馬上點亮 LED 燈, 否則最糟情況是在迴圈一開始時觸發, 還要等 20 秒才點亮 LED 燈, 這樣就不實用了. 此外, 由於這次使用的繼電器是 LOW 觸發, 所以點亮燈須對 GPIO 輸出 0 : RELAYPIN.value(0); 反之熄滅是輸出 1 : RELAYPIN.value(1), 與一般邏輯剛好相反.

由於 triggerLimit 設為 5, 因此碰頂後若 PIR 未再偵測到人體移動, 理論上經過 5 次迴圈後, triggerCount 就會歸零, 使得 LED 燈熄滅, 大約延時 5*20=100 分鐘, 即一分半鐘內未再觸發就會熄燈, 欲延長時間可加大 triggerLimit 設定值.

上面測試 1 沒有考慮時間因素, 亦即不論白天黑夜 LED 照明燈都會在感應到有人經過時點亮, 其實白天並不需要, 這樣會浪費蓄電池的電量. 在下面的測試 2 裡, 我加上了時間控制功能, 利用 NTP 伺服器取得現在本地的時間, 如果是傍晚 6 點後或者早上 6 點之前, 偵測到有人經過才會點亮 LED 照明燈, 其餘時間不會亮燈, 但 PIR 觸發次數仍然會傳送到 ThingSpeak 伺服器 :

測試 2 : 太陽能測候站 + 使用 PIR 延時控制 LED 照明燈 (指定時段)

from machine import Pin,ADC
import dht
import time
import urequests
import ntptime

LAMP_enabled=False

def fill_zero(n):
if n<10:
return '0' + str(n)
else:
return str(n)

PIRPIN=Pin(4, Pin.IN)
RELAYPIN=Pin(5, Pin.OUT, Pin.PULL_UP)
RELAYPIN.value(1)
LAMP_state=0
triggerCount=0
triggerLimit=5

def IRQ(p):
global state
global triggerCount
global triggerLimit
global LAMP_state
global LAMP_enabled
LAMP_state=1
if LAMP_enabled:
RELAYPIN.value(0)
if triggerCount < triggerLimit:
triggerCount=triggerCount + 1
print(p,"IRQ Triggered! Trigger Count:",triggerCount,'LAMP State:',LAMP_state)

PIRPIN.irq(trigger=Pin.IRQ_RISING, handler=IRQ)

def LED_blink(pin,s):
for i in range(1,s):
pin.value(1)
time.sleep_ms(500)
pin.value(0)
time.sleep_ms(500)

DHTPIN=Pin(0, Pin.IN)
LEDPIN=Pin(2, Pin.OUT)
d=dht.DHT11(DHTPIN)
adc=ADC(0)

host='http://api.thingspeak.com'
api_key='NO5N8C7T2KINFCQE'

try:
ntptime.settime()
except:
pass

while True:
utc_epoch=time.mktime(time.localtime())
Y,M,D,H,m,S,ms,W=time.localtime(utc_epoch + 28800)
t='%s-%s-%s %s:%s:%s' % (str(Y),fill_zero(M),fill_zero(D),\
fill_zero(H),fill_zero(m),fill_zero(S))
print(t)
if m==0:
try:
ntptime.settime()
except:
pass
if H > 18 or H < 6:
LAMP_enabled=True
else:
LAMP_enabled=False
print('LAMP_enabled:',LAMP_enabled)

if LAMP_state==1:
if LAMP_enabled:
RELAYPIN.value(0)
triggerCount=triggerCount - 1
if triggerCount <= 0:
LAMP_state=0
triggerCount=0
else:
RELAYPIN.value(1)
print("IRQ Trigger Count:",triggerCount,'LAMP State:',LAMP_state)

try:
d.measure()
t=d.temperature()
f=round(t * 9/5 + 32)
h=d.humidity()
a=adc.read()
a=int(0.3*a + 0.7*adc.read())
a=round(a*100/1024)
url='%s/update?api_key=%s&field1=%s&field2=%s&field3=%s&field4=%s&field5=%d' %(host, api_key, t, f, h, a, triggerCount)
print('Temperature=', t, 'C', '/', f, 'F', 'Humidity=', h, '%', 'Luminance=', a, '%')
r=urequests.get(url)
print('response=', r.text)
except:
print('urequests.get() exception occurred!')

LED_blink(LEDPIN,20)

此程式中我增加了一個全域變數 LAMP_enabled 來表示是否為 LED 可點亮之狀態, True 表示傍晚六點至早上六點時段, 主迴圈中從 NTP 取得之時間資訊中擷取現在是幾點 (H) 幾分 (m), 其中的 H 用來更新 LAMP_enabled 的狀態, 然後依此狀態判別於 LAMP_state 為 1 時是否要點亮 LED 燈; 而 m 用來在整點時與 NTP 同步一次, 以免 ESP8266 內部時鐘久了之後產生時間誤差. 這個做法上回測試 1602 與 SSD1360 時有用到, 參考 :

# MicroPython on ESP8266 (十七) : 液晶顯示器 1602A 測試
# MicroPython on ESP8266 (十八) : SSD1306 液晶顯示器測試

另外, 當 PIR 偵測到有人移動時, 在 IRQ() 函數中也是要先判斷 LAMP_enabled 是否為 True, 是的話才點亮 LED.

最後還有一個考量是陰雨天時天色較暗, 雖然不是在指定的 PM 06:00 ~ AM 06:00 的亮燈時段, 有人經過時也應該讓 LED 點亮才對, 經測試亮度變數 a 若低於 15 時通常天色已夠暗, 為此我又增加了一個全域變數 Luminance 來記錄最近的亮度值, 程式碼修改如下 :

測試 3 : 太陽能測候站 + 使用 PIR 延時控制 LED 照明燈 (指定時段 + 亮度控制)

from machine import Pin,ADC
import dht
import time
import urequests
import ntptime

LAMP_enabled=False
Luminance=0

def fill_zero(n):
if n<10:
return '0' + str(n)
else:
return str(n)

PIRPIN=Pin(4, Pin.IN)
RELAYPIN=Pin(5, Pin.OUT, Pin.PULL_UP)
RELAYPIN.value(1)
LAMP_state=0
triggerCount=0
triggerLimit=5

def IRQ(p):
global state
global triggerCount
global triggerLimit
global LAMP_state
global LAMP_enabled
LAMP_state=1
if LAMP_enabled:
RELAYPIN.value(0)
if triggerCount < triggerLimit:
triggerCount=triggerCount + 1
print(p,"IRQ Triggered! Trigger Count:",triggerCount,'LAMP State:',LAMP_state)

PIRPIN.irq(trigger=Pin.IRQ_RISING, handler=IRQ)

def LED_blink(pin,s):
for i in range(1,s):
pin.value(1)
time.sleep_ms(500)
pin.value(0)
time.sleep_ms(500)

DHTPIN=Pin(0, Pin.IN)
LEDPIN=Pin(2, Pin.OUT)
d=dht.DHT11(DHTPIN)
adc=ADC(0)

host='http://api.thingspeak.com'
api_key='NO5N8C7T2KINFCQE'

try:
ntptime.settime()
except:
pass

while True:
utc_epoch=time.mktime(time.localtime())
Y,M,D,H,m,S,ms,W=time.localtime(utc_epoch + 28800)
t='%s-%s-%s %s:%s:%s' % (str(Y),fill_zero(M),fill_zero(D),\
fill_zero(H),fill_zero(m),fill_zero(S))
print(t)
if m==0:
try:
ntptime.settime()
except:
pass
if H > 18 or H < 6 or Luminance < 15:
LAMP_enabled=True
else:
LAMP_enabled=False
print('LAMP_enabled:',LAMP_enabled)

if LAMP_state==1:
if LAMP_enabled:
RELAYPIN.value(0)
triggerCount=triggerCount - 1
if triggerCount <= 0:
LAMP_state=0
triggerCount=0
else:
RELAYPIN.value(1)
print("IRQ Trigger Count:",triggerCount,'LAMP State:',LAMP_state)

try:
d.measure()
t=d.temperature()
f=round(t * 9/5 + 32)
h=d.humidity()
a=adc.read()
a=int(0.3*a + 0.7*adc.read())
a=round(a*100/1024)
Luminance=a
url='%s/update?api_key=%s&field1=%s&field2=%s&field3=%s&field4=%s&field5=%d' %(host, api_key, t, f, h, a, triggerCount)
print('Temperature=', t, 'C', '/', f, 'F', 'Humidity=', h, '%', 'Luminance=', a, '%')
r=urequests.get(url)
print('response=', r.text)
except:
print('urequests.get() exception occurred!')

LED_blink(LEDPIN,20)

這裡要注意的是, 在指定時段 PM 06:00 ~ AM 06:00 之外, 當亮度低於 15% 時, 若 PIR 偵測到有人移動不會馬上亮燈, 而是要等 20 秒後進入下一個迴圈時才會亮, 這是因為受到要將資料紀錄到 ThingSpeak, 必須遵守更新週期大於 15 秒之限制 (此處取整數 20 秒), 使用 LED_blink() 來達成之故. 如果不需要紀錄到 ThingSpeak, 則可以將迴圈週期拉低到 1 秒, 因為 DHT11 的讀取頻率最高為 1Hz, 這樣亮度低於 15% 時就會迅速反應了. 參考 :

# Using the DHT11/DHT22 Temperature/Humidity Sensor with a FRDM Board

呵呵, 拖了快一個月的作業就這樣大功告成了.

參考 :

# Controlling relays using Micropython and an ESP8266 (網頁伺服器)

2017年8月25日星期五

MicroPython v1.9.2 版釋出

又到週五了, 連續三周小周末想要搞定鄉下 20W 太陽能板負載 (夜間照明 + 溫濕亮度感知紀錄 + PIR 監測) 都沒時間, 今晚拿出零組件重新組裝, 發現 ESP-12E 板子似乎怪怪的, 想要重新燒錄韌體, 順便去 MicroPython 網站看看是否有新版韌體, 果不其然, 已於 8/23 日釋出 1.9.2 版, 距離 6/12 日釋出的 1.9.1 版已超過兩個月. 更新記錄檔參考 :

# http://micropython.org/resources/micropython-ChangeLog.txt

主要的更新有兩個 :

新增 mpy_bin2res.py 工具可將二進檔轉為 Python 模組
改進了 ussl 模組, 增加 server_hostname 與 server_side 模式

既然有新版, 那就下載新版韌體來燒錄 D1 Mini 吧! 燒錄程序參考 :

# MicroPython on ESP8266 (一) : 燒錄韌體
# MicroPython v1.9.1 版韌體測試

以下為在 D1 Mini 上的測試結果 :

b▒#5 ets_task(40100164, 3, 3fff837c, 4)
Performing initial setup
OSError: [Errno 2] ENOENT

MicroPython v1.9.2-8-gbf8f45cf on 2017-08-23; ESP module with ESP8266
Type "help()" for more information.
>>> import port_diag #系統診斷
FlashROM:
Flash ID: 1640e0 (Vendor: e0 Device: 4016)
Flash bootloader data:
Byte @2: 02
Byte @3: 40 (Flash size: 4MB Flash freq: 40MHZ)
Firmware checksum:
size: 601120 #韌體 bytes 數
md5: ac146b0593c8dd61b2b032233bc4a417
True #韌體完好無損

Networking:
STA ifconfig: ('0.0.0.0', '0.0.0.0', '0.0.0.0', '208.67.222.222')
AP ifconfig: ('192.168.4.1', '255.255.255.0', '192.168.4.1', '208.67.222.222')
Free WiFi driver buffers of type:
0: 8 (1,2 TX)
1: 0 (4 Mngmt TX(len: 0x41-0x100))
2: 8 (5 Mngmt TX (len: 0-0x40))
3: 4 (7)
4: 7 (8 RX)
lwIP PCBs:
Active PCB states:
Listen PCB states:
TIME-WAIT PCB states:

>>> import esp
>>> esp.check_fw() #檢查韌體是否有問題
size: 601120
md5: ac146b0593c8dd61b2b032233bc4a417
True #True 表示韌體正常無損壞

>>> import os
>>> os.uname() #檢查韌體備註 (版本與釋出日期)
(sysname='esp8266', nodename='esp8266', release='2.0.0(5a875ba)', version='v1.9.2-8-gbf8f45cf on 2017-08-23', machine='ESP module with ESP8266')

>>> import os
>>> os.listdir() #檢查檔案系統初始內容
['boot.py'] #只有 boot.py 一個檔案

>>> import os
>>> os.statvfs("/") #查詢檔案之記憶體占用情形
(4096, 4096, 860, 852, 852, 0, 0, 0, 0, 255) #總共 860 區塊, 可用 852 區塊

>>> for f in os.listdir():
... print('File: {} stats: {}'.format(f, os.stat(f))) #檢查檔案系統使用情形
...
...
...
File: boot.py stats: (32768, 0, 0, 0, 0, 0, 162, 0, 0, 0) #boot.py 占 162 bytes

>>> f=open('boot.py','r') #開啟檔案 boot.py

>>> ls=f.readlines() #顯示檔案內容
>>> for i in ls:
... print(i)
...
...
...
# This file is executed on every boot (including wake-boot from deepsleep)

#import esp

#esp.osdebug(None)

import gc

#import webrepl

#webrepl.start()

gc.collect()

可見新版韌體的 boot.py 預設不啟動 WebREPL, 只開啟 gc 垃圾收集機制而已. 若要啟動 WebREPL 功能, 只要匯入 webrepl_setup 模組即可 :

>>> import webrepl_setup
WebREPL daemon auto-start status: disabled

Would you like to (E)nable or (D)isable it running on boot?
(Empty line to quit)
> E #大寫 E 為啟動
To enable WebREPL, you must set password for it
New password: 123456 #WebREPL 登入密碼
Confirm password: 123456
Changes will be activated after reboot
Would you like to reboot now? (y/n) y #小寫 y 重新啟動才會生效 (不可用大寫 Y)

重新開機 WebREPL 才會生效 :

lÜŸ<ÿƒ{g#‡þ#5 ets_task(40100164, 3, 3fff837c, 4)
WebREPL daemon started on ws://192.168.4.1:8266
WebREPL daemon started on ws://0.0.0.0:8266
Started webrepl in normal mode

MicroPython v1.9.2-8-gbf8f45cf on 2017-08-23; ESP module with ESP8266
Type "help()" for more information.
>>> import os
>>> os.listdir()
['boot.py', 'webrepl_cfg.py']
>>>
>>> f=open('webrepl_cfg.py','r')
>>> ls=f.readlines()
>>> for i in ls:
... print(i)
...
...
...
PASS = '123456'

可見啟動 WebREPL 後, 根目錄下多了 webrepl_cfg.py 這檔案, 其內容就是密碼 PASS 而已.

利用 Google gTTS 文字轉語音 API 讓電腦說話

測試過 Google 的語音辨識轉文字後, 接著要反過來測試 Google 的 gTTS 模組將文字轉成語音, 參考下面這篇大數軟體的教學影片 :

# [Open Jarvis] 如何用Python 讓電腦說話?

D:\Python>pip3 install gTTS

D:\Python\test>pip3 install gTTS
Collecting gTTS
Downloading gTTS-1.2.2.tar.gz
Requirement already satisfied: six in c:\python36\lib\site-packages (from gTTS)
Requirement already satisfied: requests in c:\python36\lib\site-packages (from gTTS)
Collecting gtts_token (from gTTS)
Downloading gTTS-token-1.1.1.zip
Installing collected packages: gtts-token, gTTS
Running setup.py install for gtts-token ... done
Running setup.py install for gTTS ... done
Successfully installed gTTS-1.2.2 gtts-token-1.1.1

如果要離線安裝, 則除了下載 gTTS 模組外, 還必須下載 gTTS-token 模組, 而且要先安裝 gTTS-token 後才能再安裝 gTTS :

# https://pypi.python.org/pypi/gTTS/1.2.2
# https://pypi.python.org/pypi/gTTS-token/1.1.1

D:\Python>pip3 install gTTS-token-1.1.1.zip
Processing d:\python\gtts-token-1.1.1.zip
Requirement already satisfied: requests in c:\python36\lib\site-packages (from g
TTS-token==1.1.1)
Installing collected packages: gTTS-token
Running setup.py install for gTTS-token ... done
Successfully installed gTTS-token-1.1.1

D:\Python>pip3 install gTTS-1.2.2.tar.gz
Processing d:\python\gtts-1.2.2.tar.gz
Requirement already satisfied: six in c:\python36\lib\site-packages (from gTTS==
1.2.2)
Requirement already satisfied: requests in c:\python36\lib\site-packages (from g
TTS==1.2.2)
Requirement already satisfied: gtts_token in c:\python36\lib\site-packages (from
gTTS==1.2.2)
Installing collected packages: gTTS
Running setup.py install for gTTS ... done
Successfully installed gTTS-1.2.2

安裝好 gTTS 後, 就可以開始進行測試了. 首先是從 gtts 套件匯入 gTTS 模組 , 接著呼叫建構式 gTTS() 傳入文字字串並指定語言以建立一個 gTTS 物件, 然後呼叫 gTTS 物件的 save() 方法將轉出來的語音存成本地的 mp3 檔 :

測試 1 : 中文 TTS 生日快樂

from gtts import gTTS
tts=gTTS(text='生日快樂', lang='zh')
tts.save("E:\python\test\happybirthday.mp3")

此處 save() 的參數為欲儲存的檔名, 可以帶路徑, 若未指定路徑就存在目前工作路徑下.

gTTS() 建構式的 lang 參數為 ISO 639-1 語言代碼, zh 是漢語, 英文是 en, 日文是 ja, 法文是 fr, 俄語是 ru, 西班牙語是 es, 任何語言都可以, 參考 :

# List of ISO 639-1 codes

例如要發出日文的 "ありがとう (謝謝)" 的話, 程式要寫成 :

測試 2 : 日文 TTS 謝謝

from gtts import gTTS
tts=gTTS(text='ありがとう', lang='ja')
tts.save("japanese_thank_you.mp3")

測試結果真的是日文發音的 "阿麗嘎多", 不管哪一種語言都是女聲.

gTTS() 建構式還有一個預設值為 False 的 slow 參數, 若設為 True 會產生一個發音速度比較慢的 mp3 檔案, 不過使用的機會應該不多.

上面的測試程式產生的 mp3 檔案必須手動到檔案總管點擊才會播放, 有沒有辦法用 Python 程式播放呢? 上面教學影片中的第二部分介紹利用 pygame 模組中的 mixer 混音器來播放音檔.

首先要先安裝 pygame 套件 :

# https://pypi.python.org/pypi/Pygame/1.9.3

D:\Python>pip3 install pygame
Collecting pygame
Downloading pygame-1.9.3-cp36-cp36m-win_amd64.whl (4.2MB)
Installing collected packages: pygame
Successfully installed pygame-1.9.3

這樣就可以來測試音檔播放了, 關於 mixer 模組的用法, 參考 :

# https://www.pygame.org/docs/ref/music.html

測試 3 : 播放 mp3 檔案

from pygame import mixer
mixer.init()
mixer.music.load('E:\\Python\\test\\japanese_thank_you.mp3')
mixer.music.play()

注意, load() 方法的參數若有含路徑符號 '\' 必須跳脫, 即須使用 '\\'. 而 play() 預設是播放一次, 若要播放多次, 可用 loops 參數指定次數, 例如 :

mixer.music.play(loops=5)

"The loops argument controls the number of repeats a music will play. play(5) will cause the music to played once, then repeated five times, for a total of six. If the loops is -1 then the music will repeat indefinitely."

但我實際測試似乎次數不到 5 次, 只有 3 次, 很奇怪. ~~更奇怪的是, 上面測試 3 的程式在 IDLE 介面執行沒問題, 但若存成 .py 檔案用 python 指令去執行卻不會播放語音, 但也不會出現錯誤~~. (是我筆電的問題).

上面範例是明確指定 mp3 音檔, 可以利用 tempfile 模組使用暫存檔, 執行過後即自動刪除, 如下範例所示 :

測試 4 : 使用暫存檔儲存音檔

from gtts import gTTS
from pygame import mixer
import tempfile
with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=True) as fp:
tts=gTTS(text='ありがとう', lang='ja')
tts.save('{}.mp3'.format(fp.name))
mixer.init()
mixer.music.load('{}.mp3'.format(fp.name))
mixer.music.play()

同樣地, 上述程式要在 IDLE 中執行才有效, 將其存成 tts.py 後用 python tts.py 雖可執行卻沒有播放. 上面測試 4 程式可進一步寫成函數, 如下所示 :

測試 5 : 寫成 spesk() 函數

import time
from gtts import gTTS
from pygame import mixer
import tempfile

def speak(sentence, lang, loops=1):
with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=True) as fp:
tts=gTTS(text=sentence, lang=lang)
tts.save('{}.mp3'.format(fp.name))
mixer.init()
mixer.music.load('{}.mp3'.format(fp.name))
mixer.music.play(loop)

speak('ありがとう', 'ja')
time.sleep(3)
speak('全國的軍民同胞們, 川普是笨蛋', 'zh')
time.sleep(10)
speak('Hello World!', 'en')
time.sleep(3)

以上便是 Google TTS 的測試, 語音品質還不錯. ~~只是為何用執行 .py 檔案無效果還有待研究~~. (好像是我筆電的問題).

2017-08-25 :

用家裡電腦測試結果, 執行 .py 檔案沒問題, 可能我筆電有問題.

2017年8月24日星期四

利用 Google 語音辨識 API 將語音轉成文字

今天在 Youtube 看到大數學堂的教學影片, 介紹如何利用 Google 語音辨識服務 (Google Speech Recognition Service) 將語音轉成文字, 據說可以翻譯 50 幾種語言 :

# [Open Jarvis] 如何讓Python 自動將語音轉譯成文字?

我發現這個大數學堂有許多非常棒的教學, 例如網路爬蟲, R 語言, 影像辨識, 交易系統, Open Jarvis 等等, 參考 :

# 大數軟體有限公司 (Youtube)
# http://www.largitdata.com/course_list/14

# https://www.openjarvis.com

# https://devpost.com/software/open-jarvis

看完上面影片後覺得利用 Python 透過 Google 語音辨識 API 做語音轉文字竟然如此簡單, 不禁躍躍欲試, 晚飯過後迫不及待要驗證一番.

安裝 SpeechRecognition 套件只要在命令提示字元視窗下 pip 或 pip3 install SpeechRecognition 指令即可 :

D:\Python>pip3 install SpeechRecognition

如果是在防火牆內 (例如公司網路) 無法直接安裝, 出現如下錯誤訊息 :

" Could not find a version that satisfies the requirement SpeechRecognition (from versions: )
No matching distribution found for SpeechRecognition"

可先到 PyPi 網站下載 whl 檔安裝 (約 32MB) :

# https://pypi.python.org/pypi/SpeechRecognition/

D:\>cd python

D:\Python>pip3 install SpeechRecognition-3.7.1-py2.py3-none-any.whl
Processing d:\python\speechrecognition-3.7.1-py2.py3-none-any.whl
Installing collected packages: SpeechRecognition
Successfully installed SpeechRecognition-3.7.1

用 pip3 list 檢查確實已安裝此套件 :

D:\Python>pip3 list
DEPRECATION: The default format will switch to columns in the future. You can us
e --format=(legacy|columns) (or define a format=(legacy|columns) in your pip.con
f under the [list] section) to disable this warning.
adafruit-ampy (1.0.1)
beautifulsoup4 (4.5.3)
click (6.7)
colorama (0.3.9)
cycler (0.10.0)
Django (1.8.18)
matplotlib (2.0.0)
mpfshell (0.8.0)
numpy (1.12.1+mkl)
olefile (0.44)
pandas (0.19.2)
Pillow (4.1.0)
pip (9.0.1)
py2exe (0.9.2.0)
PyAutoGUI (0.9.36)
pyFirmata (1.0.3)
PyMsgBox (1.0.6)
pyparsing (2.2.0)
PyScreeze (0.1.9)
pyserial (3.3)
python-dateutil (2.6.0)
PyTweening (1.0.3)
pytz (2017.2)
pyudev (0.21.0)
requests (2.13.0)
rshell (0.0.9)
scikit-learn (0.18.1)
scipy (0.19.0)
setuptools (28.8.0)
six (1.10.0)
SpeechRecognition (3.7.1)
virtualenv (15.1.0)
websocket-client (0.40.0)

然後馬上照教學影片中的範例程式來測試 :

>>> import speech_recognition
>>> r=speech_recognition.Recognizer()
>>> with speech_recognition.Microphone() as source:
audio=r.listen(source)

但是呼叫 listen() 方法時卻出現錯誤 :

Traceback (most recent call last):
File "C:\Python36\lib\site-packages\speech_recognition\__init__.py", line 108, in get_pyaudio
import pyaudio
ModuleNotFoundError: No module named 'pyaudio'

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#4>", line 1, in <module>
with speech_recognition.Microphone() as source:
File "C:\Python36\lib\site-packages\speech_recognition\__init__.py", line 79, in __init__
self.pyaudio_module = self.get_pyaudio()
File "C:\Python36\lib\site-packages\speech_recognition\__init__.py", line 110, in get_pyaudio
raise AttributeError("Could not find PyAudio; check installation")
AttributeError: Could not find PyAudio; check installation

意思是還缺一個 PyAudio 模組, 於是回到 PyPi 閱讀 SpeechRecognition 套件說明, 原來此套件若使用麥克風當作音源輸入的話, 必須安裝 PyAudio 模組才行 :

"PyAudio is required if and only if you want to use microphone input (Microphone). PyAudio version 0.2.11+ is required, as earlier versions have known memory management bugs when recording from microphones in certain situations.
If not installed, everything in the library will still work, except attempting to instantiate a Microphone object will raise an AttributeError."

用下列指令安裝 PyAudio :

D:\Python> pip3 install PyAudio

或者從 PyPi 下載 whl 安裝檔 :

# https://pypi.python.org/pypi/PyAudio/0.2.11#downloads

D:\Python>pip3 install PyAudio-0.2.11-cp36-cp36m-win_amd64.whl
Processing d:\python\pyaudio-0.2.11-cp36-cp36m-win_amd64.whl
Installing collected packages: PyAudio
Successfully installed PyAudio-0.2.11

安裝好後再次執行 listen() 呼叫仍然出現錯誤訊息 "No Default Input Device Available" :

>>> with speech_recognition.Microphone() as source:
audio=r.listen(source)

Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#7>", line 1, in <module>
with speech_recognition.Microphone() as source:
File "C:\Python36\lib\site-packages\speech_recognition\__init__.py", line 86, in __init__
device_info = audio.get_device_info_by_index(device_index) if device_index is not None else audio.get_default_input_device_info()
File "C:\Python36\lib\site-packages\pyaudio.py", line 949, in get_default_input_device_info
device_index = pa.get_default_input_device()
OSError: No Default Input Device Available

我查 Google 找到下面這篇, 有人建議還要安裝 "PortAudio" :

# PyAudio IOError: No Default Input Device Available

我找到 PortAudio 網站下載 tgz 檔, 解開後發現是一堆包含 html 與 sh 副檔名的檔案, 搞不清楚是要安裝還是要放在哪裡. 後來想到該不會是因為我還沒插上麥克風的關係吧? 找出已經很久沒用的麥克風插進電腦的麥克風孔, 再次執行 listen() 就不會報錯了.

不過執行 listen() 後我對麥克風說了句 "您好嗎" 就停在那邊很久都沒反應, 後來找到下面文章, 原來要先用 adjust_for_ambient_noise() 函數調整麥克風的噪音 :

# Easy Speech Recognition in Python with PyAudio and Pocketsphinx

我將其範例程式修改如下 :

import speech_recognition as sr

#obtain audio from the microphone
r=sr.Recognizer()
with sr.Microphone() as source:
print("Please wait. Calibrating microphone...")
#listen for 5 seconds and create the ambient noise energy level
r.adjust_for_ambient_noise(source, duration=5)
print("Say something!")
audio=r.listen(source)

# recognize speech using Google Speech Recognition
try:
print("Google Speech Recognition thinks you said:")
print(r.recognize_google(audio, language="zh-TW"))
except sr.UnknownValueError:
print("Google Speech Recognition could not understand audio")
except sr.RequestError as e:
print("No response from Google Speech Recognition service: {0}".format(e))

上面程式是利用 SpeechRecognition 模組中的 recognixe_google() 函數透過 Google 語音辨識 API 來將麥克風收到的語音物件 audio 辨識成指定語系的文字 :

r.recognize_google(audio, language='zh-TW')

這裡要傳入語音物件 audio 與 language 參數, 指定語系為繁體中文的 "zh-TW", 不過中文語系下唸英文也是可以辨識出來的. 將此程式存成 google_sr.py 後執行, 果然就成功了 :

D:\ESP8266\test>python google_sr.py
Please wait. Calibrating microphone...
Say something!
Google Speech Recognition thinks you said:
你好嗎

D:\ESP8266\test>python google_sr.py
Please wait. Calibrating microphone...
Say something!
Google Speech Recognition thinks you said:
Google Speech Recognition could not understand audio

D:\ESP8266\test>python google_sr.py
Please wait. Calibrating microphone...
Say something!
Google Speech Recognition thinks you said:
新年快樂

D:\ESP8266\test>python google_sr.py
Please wait. Calibrating microphone...
Say something!
Google Speech Recognition thinks you said:
川普是笨蛋

D:\ESP8266\test>python google_sr.py
Please wait. Calibrating microphone...
Say something!
Google Speech Recognition thinks you said:
金正恩是瘋子

D:\ESP8266\test>python google_sr.py
Please wait. Calibrating microphone...
Say something!
Google Speech Recognition thinks you said:
good morning

D:\ESP8266\test>python google_sr.py
Please wait. Calibrating microphone...
Say something!
Google Speech Recognition thinks you said:
Donald trump is stupid

Google 果然厲害! 辨識率 100%!

參考 :

# SPEECH RECOGNİTİON WİTH PYTHON
# Coding Jarvis in Python in 2016
# Speech Recognition with Python
# 透過 Python 使用 Google Speech Recognition 語音辨識服務
# https://www.youtube.com/channel/UCFdTiwvDjyc62DBWrlYDtlQ

2017-08-25 補充 :

早上提早到公司也如法泡製一番, 發現可能因為防火牆無法運作 :

D:\Python\test>python google_sr.py
Please wait. Calibrating microphone...
Say something!
Google Speech Recognition thinks you said:
No response from Google Speech Recognition service: recognition connection faile
d: [WinError 10060] 連線嘗試失敗，因為連線對象有一段時間並未正確回應，或是連線建
立失敗，因為連線的主機無法回應。

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