就是简单Mark一下,最近电费感觉略微有点异常,于是写了各监控看看电量情况。
对于电费啥水平,看两天我再回来写写。
电量获取
你OUC电量有这么个网页:http://10.128.13.25/expensesManager/feeManager/searchPower.jsp
上面的电量更新比较及时,比海大e卡通上面的及时。
通过抓包,可以发现接口http://10.128.13.25/feemanager/findSurplusElectricByMeterSearchPower.action
进行POST请求,再携带上我们的电费id即可,这里写了一段代码用来获取,由于有时候获取会失败,加了5次重试。
import requests def get_df(code): url = "http://10.128.13.25/feemanager/findSurplusElectricByMeterSearchPower.action" i = 0 while i < 5: response = requests.request( "POST", url, data={"equipmentInfoId": "10.150.132.63#" + code} ).json() i += 1 print(response) if response.get('equipmentList'): break equipmentList = response['equipmentList'] return { }
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记录数据到数据库
光获取还不行,那肯定得把数据写入数据库吧,选择MyQql数据库,于是找了一个简单的ORM框架peewee,u1s1还确实挺好用的。
没有啥特殊的,记个电量,记个时间就行。
from peewee import *import datetime db = MySQLDatabase('dianfei', host="localhost", user='root', passwd='123456', port=3306) class ChaZuo(Model): charge = DecimalField() time = DateTimeField() class Meta: database = db class KongTiao(Model): charge = DecimalField() time = DateTimeField() class Meta: database = db
print('插座: ', response) ChaZuo.create(charge=response['total'], time=datetime.datetime.now())
print('空调: ',response) KongTiao.create(charge=response['total'], time=datetime.datetime.now())
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然后看自己情况,每隔一段时间跑一下脚本就行,我10分钟跑一次。写个cron就是
*/10 * * * * python dianfei.py
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可视化
本来想着做个前后端分离,或者直接拿一个Web框架模板渲染得了,等等,又得写前端,nonono。
这玩意我就图一乐,写那么多代码干嘛,于是搜搜有没有什么现成的低代码Web框架,然后搜到了Streamlit,总体感觉还行,就是手机端交互有点差,凑活着用吧。
import streamlit as st import pandas as pd import altair as alt from peewee import MySQLDatabase, Model, DecimalField, DateTimeField from playhouse.shortcuts import model_to_dict
charge = DecimalField() time = DateTimeField() class Meta: database = db class KongTiao(Model): charge = DecimalField() time = DateTimeField() class Meta: database = db
query = model.select() data = pd.DataFrame(list(map(model_to_dict, query))) data['time'] = pd.to_datetime(data['time']) def web(title='插座', model=ChaZuo): st.markdown(f"### {title}耗电") "选择时间间隔", ["10分钟", "半小时", "小时", "天"], index=0, ) resampled_data = data.resample("10T").last() elif time_interval == "半小时": resampled_data = data.resample("30T").last() elif time_interval == "天": resampled_data = data.resample("D").last() else: resampled_data['charge_diff'] = resampled_data['charge_diff'].astype(float) x_format = "%m-%d %H:%M" x=alt.X("time:T",timeUnit='monthdatehoursminutes', axis=alt.Axis(format=x_format), title="时间"), alt.Tooltip("charge_diff:Q", format=".3f", title="使用电费")] ).interactive() st.altair_chart(line_chart, use_container_width=True) web('插座', ChaZuo) web('空调', KongTiao)
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直接运行一个streamlit run dianfei_web.py
就跑起来了,访问localhost:8501
就可以看到结果了。
还凑活吧,代码都是ai写的,确实比我自己写前端快。
不过也学到不少,pandas确实强大,diff和resample用的恰到好处,要我自己写的话,估计得捣鼓一阵子了,还是得善于用一些现代的工具啊。
电费水平
目前母鸡,等我过两天观察观察。
2024.8.11 回归记录一下
每天大概电量在2.3度左右。
耗电情况:一个路由器,一个小主机(TDP 10W),一游戏本,一轻薄本,一台MacBook,三显示器,三手机充电,还有灯和厕所抽风机。