摘要:?本文將手把手教你搭建一個完整的物聯網數據監控平臺，使用STM32采集溫濕度數據，通過ESP8266 WiFi模塊上傳至Linux服務器，并利用Python腳本將數據存儲到MySQL數據庫，最后實現每日平均值的計算和可視化展示。

關鍵詞:?STM32, ESP8266, Linux, MySQL, 物聯網, 溫濕度傳感器, 數據可視化

一、系統架構

本項目采用典型的物聯網三層架構：

• 感知層:?STM32單片機讀取DHT11溫濕度傳感器數據，并通過ESP8266 WiFi模塊發送至服務器。
• 網絡層:?ESP8266連接路由器，將數據傳輸至公網IP的Linux服務器。
• 應用層:?Linux服務器上的Python腳本接收數據，并存儲到MySQL數據庫。同時，腳本還會計算每日平均值，并提供簡單的可視化圖表。

二、硬件準備

• STM32開發板
• DHT11溫濕度傳感器
• ESP8266 WiFi模塊
• 杜邦線若干

三、軟件準備

• STM32CubeMX
• Keil MDK
• Putty
• Xshell
• MySQL
• Python 3.x
• Navicat for MySQL (可選)

四、STM32端開發

4.1 使用STM32CubeMX配置工程

1. 新建工程，選擇STM32F103C8T6芯片。
2. 配置RCC時鐘源為外部晶振。
3. 配置GPIO引腳，用于DHT11數據讀取和ESP8266通信。
4. 配置USART1用于與ESP8266通信。
5. 生成Keil MDK工程代碼。

4.2 編寫STM32代碼

// DHT11數據讀取函數
void DHT11_Read_Data(float *temperature, float *humidity);// ESP8266數據發送函數
void ESP8266_Send_Data(char *data);int main(void)
{// 初始化HAL_Init();SystemClock_Config();MX_GPIO_Init();MX_USART1_UART_Init();DHT11_Init();float temperature, humidity;char data[50];while (1){// 讀取DHT11數據DHT11_Read_Data(&temperature, &humidity);// 格式化數據sprintf(data, "temperature=%.1f&humidity=%.1f", temperature, humidity);// 通過ESP8266發送數據ESP8266_Send_Data(data);HAL_Delay(5000); // 每5秒采集一次數據}
}

4.3 編譯下載

1. 在Keil MDK中編譯工程。
2. 將編譯生成的hex文件下載到STM32開發板。

五、Linux服務器配置

5.1 安裝軟件

1. 使用apt-get安裝必要的軟件包：

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3 python3-pip mysql-server

1. 安裝Python庫：

pip3 install flask pymysql

5.2 創建MySQL數據庫及數據表

1. 登錄MySQL：

mysql -u root -p

1. 創建數據庫：

CREATE DATABASE iot_data;

1. 創建數據表：

USE iot_data;
CREATE TABLE temp_humidity (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,temperature FLOAT,humidity FLOAT,datetime DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

5.3 編寫Python數據接收腳本

from flask import Flask, request
import pymysqlapp = Flask(__name__)# MySQL數據庫連接信息
db_config = {'host': 'localhost','user': 'root','password': 'your_password','database': 'iot_data'
}@app.route('/data', methods=['POST'])
def receive_data():# 獲取POST請求中的數據temperature = request.form.get('temperature')humidity = request.form.get('humidity')# 連接MySQL數據庫conn = pymysql.connect(**db_config)cursor = conn.cursor()try:# 插入數據sql = "INSERT INTO temp_humidity (temperature, humidity) VALUES (%s, %s)"cursor.execute(sql, (temperature, humidity))conn.commit()print("數據插入成功！")except Exception as e:print(f"數據插入失敗：{e}")conn.rollback()finally:cursor.close()conn.close()return 'OK'if __name__ == '__main__':app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

5.4 編寫Python數據處理腳本

import pymysql
from datetime import date, timedelta# MySQL數據庫連接信息
db_config = {'host': 'localhost','user': 'root','password': 'your_password','database': 'iot_data'
}def calculate_daily_average():# 計算昨天的日期yesterday = date.today() - timedelta(days=1)# 連接MySQL數據庫conn = pymysql.connect(**db_config)cursor = conn.cursor()try:# 查詢昨天的數據sql = f"SELECT AVG(temperature), AVG(humidity) FROM temp_humidity WHERE DATE(datetime) = '{yesterday}'"cursor.execute(sql)result = cursor.fetchone()# 打印結果if result:avg_temp, avg_humidity = resultprint(f"{yesterday} 的平均溫度：{avg_temp:.2f}℃，平均濕度：{avg_humidity:.2f}%")else:print(f"{yesterday} 沒有數據記錄。")except Exception as e:print(f"數據查詢失敗：{e}")finally:cursor.close()conn.close()if __name__ == '__main__':calculate_daily_average()

六、ESP8266配置

6.1 連接ESP8266

使用USB轉TTL模塊連接ESP8266，并配置好串口調試工具（如Putty）。

6.2 配置ESP8266工作模式

AT+CWMODE=1  // 設置為Station模式
AT+CWJAP="your_wifi_ssid","your_wifi_password"  // 連接WiFi
AT+CIPSTART="TCP","your_server_ip",5000  // 建立TCP連接

6.3 修改STM32代碼，通過ESP8266發送數據

// ESP8266數據發送函數
void ESP8266_Send_Data(char *data)
{// 發送AT指令char cmd[100];sprintf(cmd, "AT+CIPSEND=%d\r\n", strlen(data));HAL_UART_Transmit(&huart1, (uint8_t *)cmd, strlen(cmd), 1000);// 等待發送提示HAL_UART_Receive(&huart1, rx_buffer, sizeof(rx_buffer), 1000);// 發送數據HAL_UART_Transmit(&huart1, (uint8_t *)data, strlen(data), 1000);// 發送結束符HAL_UART_Transmit(&huart1, (uint8_t *)"\r\n", 2, 1000);
}

?

1. 運行Python數據接收腳本:?在Linux服務器上執行?python3 data_receiver.py?啟動Flask應用，監聽來自ESP8266的數據。

2. 燒錄STM32程序并觀察串口輸出:

   • 編譯并燒錄STM32代碼到開發板。
   • 打開串口調試工具，設置波特率與代碼一致。
   • 觀察串口輸出，確認DHT11數據讀取正常，且ESP8266成功連接WiFi并發送數據。

3. 查看MySQL數據庫確認數據存儲:

   • 使用Navicat for MySQL或命令行工具連接到MySQL數據庫。
   • 查看iot_data數據庫中的temp_humidity表，確認數據已成功插入。

4. 運行Python數據處理腳本:

   • 等待一段時間，讓系統積累一些溫濕度數據。
   • 每天定時運行python3 data_processor.py腳本，計算前一天的平均溫濕度并輸出到控制臺。

八、數據可視化 (可選)

為了更直觀地展示溫濕度數據，可以使用Python的數據可視化庫（如Matplotlib）生成圖表。

import matplotlib.pyplot as plt
import pymysql
from datetime import datetime, timedelta# ... (數據庫連接信息與calculate_daily_average函數代碼)# 獲取過去7天的平均溫濕度數據
def get_weekly_average():data = []today = datetime.today()for i in range(7):day = today - timedelta(days=i)sql = f"SELECT AVG(temperature), AVG(humidity) FROM temp_humidity WHERE DATE(datetime) = '{day.strftime('%Y-%m-%d')}'"cursor.execute(sql)result = cursor.fetchone()if result:data.append((day.strftime('%Y-%m-%d'), result[0], result[1]))else:data.append((day.strftime('%Y-%m-%d'), None, None))return dataif __name__ == '__main__':# ... (計算并打印日平均值)# 獲取數據并繪制圖表data = get_weekly_average()dates = [row[0] for row in data]temperatures = [row[1] for row in data]humidities = [row[2] for row in data]plt.plot(dates, temperatures, label="Temperature (°C)")plt.plot(dates, humidities, label="Humidity (%)")plt.xlabel("Date")plt.ylabel("Value")plt.title("Weekly Average Temperature and Humidity")plt.legend()plt.show()