# Librerías python # Librerías de terceros from datetime import datetime # Imports locales from .clase_estacion import Estacion class Ambiental(): """ Clase que controla múltiples estaciones en un centro """ def __init__( self, mongo_access ): """_summary_ Args: mongo_access ( mongoDB DB ) : Acceso a base de datos Mongo, debe utilizarse para ingresar a la colección específica emit ( websocket emit ) : Función emit """ self.mongo_access = mongo_access self.Nombres_Estaciones = [] self.Estaciones = {} # ! -- Receive new Data -- # def add_data_to_estacion( self, data_json ): # Tipos de datos: # data_json : json con datos recibido por HTTP # Obtener ID del dispositivo device_id = str( data_json['uplink_message']['decoded_payload']['idx'] ) # Si no hay registro local de la Estación if device_id not in self.Nombres_Estaciones: # Guardar id de etacion activa en lista local self.Nombres_Estaciones.append( device_id ) # Iniciar clase Estacion self.Estaciones[ device_id ] = Estacion( name = device_id, db_collection = self.mongo_access[device_id] ) # Añadir datos a la Estación self.Estaciones[ device_id ].update_received_data( data_json ) # Enviar nuevos datos al front updated = self._update_dict_to_send() return updated, device_id def _update_dict_to_send( self ): # Activada "manualmente" cada vez que se recibe un dato """ # array_estaciones: [ # { # Nombre : '0' | str # Batería : 20 | int # Profundidad_1 : { # O2 : {data , time}, # DO2, Salinity, Temperature # }, # Profundidad_2 : { # O2 , DO2, Salinity, Temperature # }, # Profundidad_3 : { # O2 , DO2, Salinity, Temperature # }, # } , {...} , ... # ] # # { "time": formatted_time , "value": int( (newData['uplink_message']['decoded_payload']['doTemperature']) )} """ valid_send = [] # array_estaciones = [] try: time = datetime.now().strftime("%d-%m-%Y %H:%M:%S") for estacion in self.Estaciones.values(): last_data = estacion.latest_sensors_data_dict # Comprobar si la Estación ha recibido datos desde el último envío al servidor if estacion.new_data: flag = last_data.get('flags') estacion.new_data = False else: flag = '0000000000000000' if flag is None: print(f'flag es None: {estacion.data_dict.keys()}') continue # Omitir Estación si no se han actualizado sus sensores if not '1' in flag: print( f'Se omite Estación {estacion.name}, no ha recibido datos de sensores desde último post a servidor' ) continue valid_send.append(True) dict_to_send = self._create_dict_to_send( estacion, time, last_data ) # array_estaciones.append( dict_to_send ) # dict_to_send['fecha'] = time # Descomentar si se utiliza array_estaciones # ? Actualizar dict_to_send estacion.update_server_data_dict( dict_to_send ) except Exception as e: print(f"Error sending Datos estaciones at line {e.__traceback__.tb_lineno}: \n{e}\n") return any( valid_send ) def _create_dict_to_send( self, estacion, time, last_data ): """ Crea un diccionario con los datos a enviar para una estación específica. :param estacion: Objeto Estacion con datos de la estación. :param time: String con la hora y fecha actual. :param last_data: Diccionario con los últimos datos de la estación. :param flag: String con el estado de los datos. :return: Diccionario con los datos estructurados para enviar. """ _profs = [self._create_prof_data( last_data, time, i ) for i in range(3)] return { 'Nombre': estacion.name, 'Battery': last_data.get('batteryPercent'), 'fecha': time, # Comentar si se utiliza array_estaciones 'Profundidad_1': _profs[0], 'Profundidad_2': _profs[1], 'Profundidad_3': _profs[2] } def _create_prof_data( self, last_data, time, i ): """Create data for a specific depth.""" sensor_names = [f'do{i+1}MgPerL', f'do{i+1}Percent', f'prof{i+1}Temperature', f'salinity{i+1}Ppt' , ] front_names = ['O2', 'DO2', 'Temp', 'Sal' ] sensor_data_dict = {front_names[idx]: self._fetch_sensor_data(last_data, name, time) for idx, name in enumerate(sensor_names)} # Añadir profundidad a cada dato enviado, en caso de existir el dato try: sensor_data_dict['profundidad'] = last_data['arrayProfs'][i] except: pass return sensor_data_dict def _fetch_sensor_data( self, last_data, sensor_name, time ): """Fetch and format sensor data.""" data = last_data.get(sensor_name) # print(f'{sensor_name} : {data} ') if data: return {'time': time, 'data': data} else: return None # ! -- Remote Server Data -- # def get_data_for_cloud_server( self, estacion_idx ): all_sensors_data = [] estacion = self.Estaciones[ estacion_idx ] try: if not estacion.cloud_data: print(f"Cloud data de {estacion['name']} es False") return all_sensors_data sensors_data = estacion.server_data_dict() if len( sensors_data.keys() ) <= 3: return all_sensors_data sensors_data['Nombre'] = estacion.name # Agrega el nombre de la estacion all_sensors_data.append( sensors_data ) except Exception as e: print(f"Error obteniendo datos de estación: clase_ambiental línea {e.__traceback__.tb_lineno}: \n{e}\n") """ for estacion in self.Estaciones.values(): try: if not estacion.cloud_data: print(f"Cloud data de {estacion['name']} es False") continue sensors_data = estacion.server_data_dict() if len( sensors_data.keys() ) <= 3: continue sensors_data['Nombre'] = estacion.name # Agrega el nombre de la estacion all_sensors_data.append( sensors_data ) except Exception as e: print(f"Error obteniendo datos de estación: clase_ambiental línea {e.__traceback__.tb_lineno}: \n{e}\n") """ return all_sensors_data # ? -- Fake Data -- # def send_random_data( self ): # Genera datos tal como llegarían desde Rodrigo y los va agregando a su Estacion import random from time import sleep while True: try: sleep(5) doMgPerL = round( 30*random.random() ) temp = int( 20*random.random() ) data = { 'end_device_ids' : {'device_id' : 'rak4631-pruebas-iniciales'} , 'uplink_message' : { 'decoded_payload' : { 'Flags' : 255 , 'battery' : round( 100*random.random() , 0 ) , 'doMgPerL' : doMgPerL , 'doPercent' : doMgPerL/100 , 'doTemperature' : temp + round(random.random()*2 - 1 , 2) , 'salinityPpt' : round( random.random()*20 , 2 ) , 'salinityTemperature' : temp + round(random.random()*2 - 1 , 2) } , 'rx_metadata' : [{'time' : str( str(datetime.now()).split('.')[0].split(' ')[0] + 'T' + str(datetime.now()).split('.')[0].split(' ')[1] + '.51531' ) }] }, } except Exception as e: print(f'Error generando datos: \n{e}\n') continue # Guardado y envío de datos self.add_dataEstacion( data ) # if data['end_device_ids']['device_id'] not in self.Nombres_Estaciones: # self.Nombres_Estaciones.append( data['end_device_ids']['device_id'] ) # self.Estaciones[ data['end_device_ids']['device_id'] ] = Estacion( data['end_device_ids']['device_id'] ) # self.Estaciones[ data['end_device_ids']['device_id'] ].Add_Data( data ) # Send data #self.send_all_data() def send_fixed_data( self ): # Envía datos estáticos from datetime import datetime import random from time import sleep # DATA: temp_data = [ "10,085", "10,085", "10,05", "10,08", "10,045", "10,04", "10,025", "10,18657143", "10,04428571", "10,062", "10,11162791", "10,005", "10,07295455", "10,01772727", "10,115", "10,065", "10,065", "10,055", "10,025", "10,07", "10,02", "10,12266667", "10,09136364", "10,07466667", "10,04071429", "10,07568182", "10,1187234", "10,09935897", "10,09", "10,18", "10,19", "10,2", "10,13", "10,15", "10,15", "10,39527273", "10,41977273", "10,39540541", "10,37180328", "10,34630435", "10,35465116", "10,34875", "10,08", "10,14", "10,37129032", "10,35727273", "10,065", "10,125", "10,09822785" ] DO_data = [ "7,57", "7,43", "7,305", "7,475", "7,39", "7,225", "7,155", "8,264857143", "8,096428571", "7,796", "7,822093023", "7,687727273", "7,726136364", "7,611590909", "7,56", "7,33", "7,345", "7,31", "7,295", "7,6", "7,51", "7,79", "8,347045455", "8,156222222", "7,648095238", "7,742272727", "7,836382979", "7,760641026", "7,83", "8,29", "8,26", "8,24", "8,37", "8,36", "8,47", "8,346363636", "8,2975", "8,691351351", "8,559672131", "8,618695652", "8,626976744", "8,632", "7,75", "8,4", "8,6", "8,3", "8,4", "8,2", "8,5" ] DO_per_data = [ "82,49", "80,905", "79,465", "81,355", "80,395", "78,585", "77,74", "90,08314286", "88,08785714", "84,855", "85,06744186", "83,76022727", "84,00295455", "82,90772727", "82,295", "79,75", "79,97", "79,525", "79,275", "82,725", "81,73", "85,05681818", "90,85977273", "88,73266667", "83,23952381", "84,31522727", "85,29191489", "84,44576923", "85,18", "90,35", "89,99", "90,03", "91,34", "91,2", "92,27", "91,48236364", "91,00090909", "95,26540541", "93,75754098", "94,37891304", "94,46906977", "94,51525", "85", "91", "96,02", "90,6", "91,2", "93,25", "94,25" ] # Convertir las cadenas con comas en flotantes temp_list = [float(item.replace(",", ".")) for item in temp_data] DO_list = [float(item.replace(",", ".")) for item in DO_data] DO_per_list = [float(item.replace(",", ".")) for item in DO_per_data] for i in range( len( temp_list ) ): try: sleep(0.5) do = DO_list[i] doMgPerL = DO_per_list[i] temp = temp_list[i] data = { 'end_device_ids' : {'device_id' : 'rak4631-pruebas-iniciales'} , 'uplink_message' : { 'decoded_payload' : { 'Flags' : 255 , 'battery' : round( 100*random.random() , 0 ) , 'doMgPerL' : do , 'doPercent' : doMgPerL , 'doTemperature' : temp , 'salinityPpt' : 30 + round(random.random()*0.05 - 0.025 , 2) , 'salinityTemperature' : temp + round(random.random()*0.05 - 0.025 , 2) } , 'rx_metadata' : [{'time' : str( str(datetime.now()).split('.')[0].split(' ')[0] + 'T' + str(datetime.now()).split('.')[0].split(' ')[1] + '.51531' ) }] }, } except Exception as e: print(f'Error generando datos: \n{e}\n') continue # Guardado y envío de datos self.add_data_to_estacion( data ) """ Json Ejemplo: { "end_device_ids": { "device_id": "rak4631-pruebas-iniciales", "application_ids": { "application_id": "pruebas-itg" }, "dev_eui": "AC1F09FFFE056E69", "join_eui": "AC1F09FFFE056E69", "dev_addr": "260D043A" }, "correlation_ids": [ "as:up:01GTA2Z4N8CNXZXD0J3PBH43AT", "gs:conn:01GT9MFAEPXTWFSN47E716C26R", "gs:up:host:01GT9MFAPWD26JNEAASS7C295S", "gs:uplink:01GTA2Z4ET5K8D85RS9YDQR2M4", "ns:uplink:01GTA2Z4EVNTC92MKA7KW08CSH", "rpc:/ttn.lorawan.v3.GsNs/HandleUplink:01GTA2Z4EVVAJGDBZ0WAZRY2T7", "rpc:/ttn.lorawan.v3.NsAs/HandleUplink:01GTA2Z4N8Q4G9AWFFVX8GP1PQ" ], "received_at": "2023-02-27T18:43:11.144507502Z", "uplink_message": { "session_key_id": "AYaUH6jJHWiSyG81I+VICw==", "f_port": 2, "f_cnt": 3, "frm_payload": "AUEAAKBBAAD6QQAAoEEAAMhCpHARQf8=", "decoded_payload": { "Flags": 255, "battery": 65, "doMgPerL": 100, "doPercent": 9.09000015258789, "doTemperature": 20, "idx": 1, "payload": [ 1, 65, 0, 0, 160, 65, 0, 0, 250, 65, 0, 0, 160, 65, 0, 0, 200, 66, 164, 112, 17, 65, 255 ], "salinityPpt": 31.25, "salinityTemperature": 20 }, "rx_metadata": [ { "gateway_ids": { "gateway_id": "eui-a84041fdfe24068f", "eui": "A84041FDFE24068F" }, "time": "2023-02-27T18:43:10.772758Z", "timestamp": 1489467418, "rssi": -26, "channel_rssi": -26, "snr": 14.5, "frequency_offset": "-975", "uplink_token": "CiIKIAoUZXVpLWE4NDA0MWZkZmUyNDA2OGYSCKhAQf3+JAaPEJrwncYFGgwIvvPznwYQvpLEvwMgkMu02ayiAw==", "received_at": "2023-02-27T18:43:10.764670512Z" } ], "settings": { "data_rate": { "lora": { "bandwidth": 125000, "spreading_factor": 7, "coding_rate": "4/5" } }, "frequency": "916800000", "timestamp": 1489467418, "time": "2023-02-27T18:43:10.772758Z" }, "received_at": "2023-02-27T18:43:10.939716606Z", "confirmed": True, "consumed_airtime": "0.077056s", "network_ids": { "net_id": "000013", "tenant_id": "ttn", "cluster_id": "au1", "cluster_address": "au1.cloud.thethings.network" } } } """