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Spark-Python-Call (voir la source)

Version du 9 janvier 2015 à 08:22

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== introduction ==
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Python Call ou "Comment faire des appels sur votre Core à partir de Python".
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Nous avons déjà abordé la lecture d'une entrée digitale sur le Core et la publication d'une variable sur le Cloud dans notre tutoriel [[Spark-Core-Bouton|Bouton & Compteur]].
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Nous avons bien entendu complété nos tutoriels avec l'utilisation d'un contact reed/magnétique, lecture de température avec TMP36 ([[Spark.IO-Accueil|voir nos autres tutoriels Spark Core]] dans la page dédiée au Spark Core).
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=== Utiliser un Spark Core avec Raspberry-Pi ===
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Ce qui nous tient à coeur depuis un petit moment, c'est de contacter et contrôler notre Spark Core par l'intermédiaire d'un Raspberry-Pi.
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[[Fichier:Spark-Python-Call-00.jpg]]
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De quoi faciliter la réalisation de projet Domotique par les Makers.
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Comme le langage de prédilection sur le Pi est Python, nous nous sommes mis en tête d'écrire une bibliothèque pour faciliter les accès à votre Core par l'intermédiaire de l'API du Spark Cloud. Voila, '''PyCall''' (Python Call) est né.
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== PyCall ==
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PyCall est le code Python que nous avons publié sur GitHub.
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PyCall, ce sont des exemples utilisant la classe Python '''SparkApi''' pour accéder à l'API de Spark Cloud et la classe '''SparkCore''' pour adresser directement un core.
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Voir notre dépôt GitHub:
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https://github.com/mchobby/SparkCoreTuto
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Nous avons bardé le répertoire d'exemple python exploitant les classes et démontrant qu'il est simple de prendre le contrôle de votre Spark Core depuis un Raspberry-Pi (ou n'importe quel OS capable d'exécuter du code Python).
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Nous avons également placé une copie des programmes "Arduino/Wiring" utilisés sur le Spark Core... puisque c'est a ces programmes que nos scripts Python vont s'adresser.
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Nous avons également un script python '''core-tinkering.py''' spécifique pour contrôler le Core avec son programme par défaut (Tinker, celui installé en usine) mais nous y reviendrons plus tard.
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=== Les exemples Python ===
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Les scripts Python fonctionne avec des programmes Core correspondant (fichier '.ino'), fichier également publiés sur le dépôt GitHub.
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* '''netled.py''' - fait des appels de fonction sur le core pour controler des LED sur le core via le programme netled.ino
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* '''lecture-tmp36.py''' - fait des lectures de variable sur le core pour lire la valeur du senseur de température tmp36. Voir le programme lecture-tmp36.ino
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* '''buttoncounter.py''' - fait des appels sur un core faisant fonctionner le programme buttoncounter.ino.
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* '''magneticswitch.py''' - fait des appels sur un core faisant fonctionner le programme magneticswitch.ino
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* '''core-info.py''' - Obtenir plus d'information sur un core. Les fonctions et les variables publiées.
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* '''cores-list.py''' - Lister les Cores associé à votre compte Spark Cloud
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* '''core-tinkering.py''' - Comment définir une classe SparkCoreTinker et utiliser ses méthodes pour faciliter les appel sur l'API publié par le Spark Core. Exemple basé sur Tinker de SPARK :-) Vous pouvez donc contrôler directement Tinker depuis Python :-)
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== SparkApi.ini ==
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Pour vous connecter sur l'API du Spark Cloud, vous avez besoin d'un access_token. Et pour vous connecter sur votre Core, vous aurez besoin de son Core ID.
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Plutôt que de hardcoder ces valeurs ([http://shop.mchobby.be celles de MCHobby]) dans les exemples et les programmes, j'ai opté pour un fichier de configuration (SparkApi.ini) dans lequel vous devrez placer les valeurs adéquates (les vôtres bien entendu).
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Ce fichier est lu à l'aide d'une simple classe Config créée dans ce but.
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Bien entendu, Je n'ai pas publié mon fichier SparkApi.ini.
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Vous devez donc créer ce fichier SparkApi.ini à partir de sparkapi-sample.ini (disponibles dans les sources) et y encoder les paramètres de votre PROPRE compte Spark Cloud et le CORE_ID de votre propre Spark Core.
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Voici une copie du fichier sparkapi-sample.ini
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<nowiki># Copiez le contenu de ce fichier dans sparkapi.ini et
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# adaptez les valeur access_token et core0 en fonction de votre propre
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# compte Spark Cloud :-)
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[SPARK-API]
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# votre access token lié à votre compte Spark Cloud voir notre tuto
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# http://wiki.mchobby.be/index.php?title=Spark-Core-NetLED#Faire_une_requ.C3.AAte_sur_l.27API
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# pour identifier votre core_id et access_token
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access_token=123412341234
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[CORES]
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# Liste de un ou plusieurs de vos spark cores ici
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# Vos cores sont lié à votre compte Spark Cloud (et donc votre access_token).
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# Voyez notre tuto pour identifier les core_id
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# http://wiki.mchobby.be/index.php?title=Spark-Core-NetLED#Faire_une_requ.C3.AAte_sur_l.27API
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core0=0123456789abcdef</nowiki>
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Une fois votre fichier sparkapi.ini créé, vous devez avoir une structure semblable à ceci.
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[[Fichier:Spark-Python-Call-10.jpg]]
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== Les éléments clés ==
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Bien qu'un peu plus de code soit nécessaire pour rendre vos scripts fonctionnel
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=== Lecture de variable ===
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Pour lire la valeur d'une variable publiée par un Core, il suffit d'appeler
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value = core.value_of( 'counter' )
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=== Appel de fonction ===
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Et pour faire l'appel d'une fonction publiée sur le core, il suffit d'appeler
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<nowiki>result = core.call( 'reset' )
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result = core.call( 'ma_fonction', parametres_string )</nowiki>
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== Exemples ==
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=== buttoncounter.py ===
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En guise d'exemple, nous allons nous pencher sur le contrôle du progamme buttoncounter.ino (voyez notre tutoriel [[Spark-Core-Bouton|Bouton & Compteur]]).
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Le script buttoncounter.py permet d'accéder à la variable "counter" et la fonction "reset" publié le core (''buttoncounter.ino'') sur Spark Cloud.
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Le [https://github.com/mchobby/SparkCoreTuto/blob/master/PyCall/buttoncounter.py script dans le dépôt] est très abondamment (trop) documenté pour faciliter la prise en main. Je vais donc en proposer une version allégée pour se concentrer sur l'essentiel.
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<nowiki></nowiki>
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Ce qui produit le résultat suivant:
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[[Fichier:Spark-Python-Call-20.jpg]]
    
{{Spark-Python-Call-TRAILER}}
 
{{Spark-Python-Call-TRAILER}}
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