本教程演示如何使用 BleuIO USB BLE 加密狗构建实时 macOS 菜单栏应用程序来显示环境数据。 BleuIO 简化了 BLE(蓝牙低功耗)开发,使其成为创建创新项目的理想选择。 macOS 菜单栏应用程序提供了一种无需专用窗口即可监控数据的谨慎方式。该项目使用 HibouAir 空气质量监测器,展示了 BleuIO 与实时应用程序的集成。
项目效益:
- 实时数据:应用程序不断使用来自 BLE 设备的最新数据更新菜单栏。
- 便捷访问:菜单栏中随时提供实时数据,提供一目了然的信息。
- 可扩展性:这是更复杂的 BLE 项目的基础。
先决条件:
- BleuIO USB BLE 加密狗: 用户友好的 BLE 加密狗。
- HibouAir 空气质量监测器: 一款支持 BLE 的设备,可广播温度、压力、VOC、光线、湿度和 CO2。
- macOS 系统: 安装了 Python 3 的 macOS 计算机。
-
Python 库:
rumps
(用于菜单栏应用程序)和bleuio
(用于 BleuIO 交互)。 安装使用:pip install rumps bleuio
实时数据处理:
该应用程序连接到 BleuIO,扫描 HibouAir 广告,并使用计时器每两分钟启动一次扫描。 解码数据(温度、湿度、压力、CO2)显示在菜单栏中。
分步说明:
第 1 步:环境设置
- 确保您的 macOS 系统上安装了 Python 3。
- 使用 pip 安装所需的 Python 库(请参阅先决条件)。
- 连接 BleuIO 适配器。
第 2 步:项目概述
申请将:
- 连接到 BleuIO 适配器。
- 将加密狗设置为中央模式以进行 BLE 广告扫描。
- 扫描 HibouAir 的实时空气质量数据。
- 解码广告数据。
- 使用解码后的数据更新 macOS 菜单栏。
第 3 步:代码实现
以下Python脚本管理加密狗初始化、数据扫描、解码和菜单更新:
import rumps import time import json from datetime import datetime from bleuio_lib.bleuio_funcs import BleuIO boardID="220069" #Remember to change this to your HibouAir's board ID # ... (rest of the code remains the same as in the original input) ...
请记住将 "220069"
替换为您 HibouAir 设备的实际 boardID
。
第 4 步:运行应用程序
- 将代码另存为
bleuio.py
. - 执行使用:
python bleuio.py
- 应用程序将出现在菜单栏中,显示当前的二氧化碳水平。点击图标查看详细数据。
应用程序输出:
扩展项目:
这是一个起点。 考虑这些扩展:
- 支持多个BLE设备。
- 基于阈值的警报。
- 数据记录或基于云的数据存储以进行分析。
本教程提供了使用 BleuIO 创建实时 macOS 菜单栏应用程序的实用指南,演示了 BLE 数据处理和 macOS 应用程序集成。 BleuIO 为 BLE 项目开启了多种可能性。
以上是构建 BLE 实时 macOS 菜单栏应用程序的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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