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Raspberry Pi的远程开发

介绍

互联网连接的关键指标之一是它对互联网上其他主机的ping时间。因此，编写一个程序，定期ping其他主机并记录结果。对于那些想要在其他远程计算机上远程执行代码的人，例如AWS实例或DigitalOcean Droplet，过程完全相同。

本教程是在Windows上创建的，代码是在RPi上执行的，RPi是一台Linux计算机。在其他受支持的操作系统上，某些路径和工作流程可能略有不同。

先决条件

确保满足以下先决条件：

• 你有专业版的PyCharm。
• 代码将在任何Linux机器上运行。您也可以使用本地VM。

您还需要一些额外的软件：

• PostgreSQL，因为它将用于创建数据库。
• Libpq-dev，Psycopg2需要。
• Python-dev，需要编译Psycopg2。

要一次安装所有这些，请运行以下命令：

sudo apt-get update && sudo apt-get install -y postgresql libpq-dev python-dev

Raspberry Ping

构建的应用程序包含两部分：

• 首先，实际进行测量。为了测量结果，可以调用每个Linux机器（包括Raspberry Pi）附带的ping命令行工具。然后，将结果存储在PostgreSQL数据库中。
• 其次，使用Flask应用程序对结果进行可视化，该应用程序使用Matplotlib绘制最近结果的图表。

准备你的Raspberry Pi

由于希望以后能够查看带有结果的网页，因此在网络中为Pi提供固定IP非常重要。 为此，请编辑/ etc / network / interfaces。

将Pi设置为使用静态IP后，请raspi-config在命令行中使用。转到“ 高级选项”，选择“ SSH”，然后选择“ 是”。当你完成这项工作后，你就可以开始使用PyCharm了。

创建一个项目

创建一个纯Python项目：选择File | New Project。将项目命名为“raspberry.pi”。

然后按照 Configuring Remote Interpreters via SSH中所述添加SSH远程解释器。配置SSH服务器时，请指定Pi（主机）的IP地址，例如172.27.120.177。另外，指定登录到设备的凭据。

接下来，在PyCharm中，按Ctrl+Shift+A，开始输入“启动SSH会话”：

然后从主机列表中选择您的Raspberry Pi，您应该连接。

接下来，安装其他软件。

在PostgreSQL中设置权限和创建数据库

现在需要在PostgreSQL中设置权限。最简单的方法是返回SSH终端，并运行以下命令以获得Postgres用户的SQL提示：

sudo -u postgres psql

现在创建一个用户（Postgres术语中的 ‘role’），其名称与运行该过程的用户的名称相同：

CREATE ROLE pi WITH LOGIN PASSWORD ‘hunter2’;

重要注意事项！请确保PostgreSQL中的角色与Linux用户名具有相同的名称。您可能还需要替换更好的密码。在PSQL中用分号（；）来结束SQL语句是很重要的，因为它会假定您正在编写多行语句，直到用分号终止。授予PI用户登录权限，这意味着用户可以登录。没有登录权限的角色用于创建组。

接下来，创建一个数据库：

CREATE DATABASE pi WITH OWNER pi;

其次，出口psql用\q。

捕获pings

要获取有关Internet连接质量的信息，请使用系统的ping实用程序ping服务器 ，然后使用正则表达式读取结果。输出 ping：

所有具有单独往返时间的行都以64字节开头。 所以让我们创建一个文件ping.pyFile | New - Python File），然后开始编码。

这里可以先获取ping的输出，然后遍历这些行，选择以数字开头，后跟“bytes from”字样的行：

此时，如果您运行代码（Ctrl+Shift+F10），您应该看到此代码在Raspberry Pi上远程运行：

要检查部署设置是否已正确设置，请指向主菜单上的Tools | Deployment 。应检查检查命令“ Automatic Upload”。

存储ping

如果要存储ping PostgreSQL，为它们创建一个表。首先，需要创建一个PostgreSQL数据库：

选择PostgreSQL后，将打开数据源页面：

在此页面上，下载所需的驱动程序，输入所需的凭据，然后单击“Test Connection”按钮以确保已连接。

由于我们的数据库只暴露给localhost，所以需要使用SSH隧道：

在连接之后，通过执行setup_db.sql脚本来创建表 。从GitHub复制粘贴脚本，连接后立即打开SQL控制台，然后使用绿色播放按钮执行。

现在已经有了这个工作，然后扩展脚本，将ping记录到数据库中。要从Python连接到数据库，需要安装psycopg2。为此，请指向 File | Settings（对于Windows和Linux）或PyCharm / Preferences （对于macOS用户），然后单击Project Interpreter页面，然后使用"+"图标来安装包

Cron

实际上会定期记录ping，需要安排运行此脚本。为此，将使用cron。当对数据库使用对等身份验证时，需要确保脚本以pi用户身份运行。因此，打开一个SSH会话（确保已登录 pi），然后运行crontab -e以编辑用户crontab。然后在文件的底部添加以下行：

*/5 * * * * /home/pi/raspberryping/ping.py jetbrains.com >> /var/log/raspberryping.log 2>&1

确保文件末尾有换行符！

第一个*/5意味着脚本将每5分钟运行一次。如果您想要不同的频率，您可以了解有关crontabs的更多信息。现在还需要创建日志文件并确保脚本可以写入它：

sudo touch /var/log/raspberryping.log

sudo chown pi:pi /var/log/raspberryping.log

此时花点时间，当您稍后再回来时，应该记录一些ping时间。让查看PyCharm的数据库工具。打开 Database tool window 在屏幕右侧），然后双击该表。您应该看到它包含值：

创建Flask应用程序

如果看不到有关它们的统计数据，那么记录ping是没有好处的。因此，编写一个小型Flask应用程序（安装Flask，pip install在终端中使用），并使用 matplotlib绘制最近ping时间的图表。

在Flask应用程序中，将创建两个路径：

• On /，这里将列出在过去一小时内使用基本统计数据确定的destinations（最后一小时的最小，平均，最长时间）。
• 在/ graphs / <destination>上，我们将绘制过去3小时内ping的图表。

该路线很简单：只是执行一个查询来获取感兴趣的数据，并传递给模板。为了确保一切正常，在调用时设置一个断点 render_template：

然后启动调试会话（图标动作startDebugger svg）并在浏览器中查看结果。/ graphs / <destination>路线要复杂得多。首先，必须在合理大小的垃圾箱中获得过去三个小时的平均值（比方说，10分钟）。其次，必须绘制图形。

查询数据

要寻找的数据是：

• 在过去3小时内每10分钟一次
• 获取指定目标的最小，平均和最长ping时间

第一部分使这个查询相当复杂。即使PostgreSQL支持间隔，日期范围以及生成一系列日期的方法，也无法生成一系列范围。这个问题的一个解决方案是公用表表达式（CTE），这是一种执行子查询的方法，您可以在以后将其称为真实表。

要以10分钟的间隔获取过去三小时的一系列timestamps很简单：

select begin_time from generate_series(now() - interval '3 hours', now(), interval '10 minutes') begin_time;

该generate_series函数有三个参数：begin，end和step。该功能适用​​于数字和timestamps，因此可以轻松实现。需要两个timestamps之间的时间。可以使用另一个SQL magic： window functions，它允许在当前所在的行之前或之后处理行。所以添加 end_time到查询中：

LEAD获取结果中下一行的值，按照OVER子句中指定的方式排序 。您可以使用LAG以类似方式获取上一行。所以现在可以用这个查询包装WITH intervals as ( … query goes here … )使它成为一个CTE。然后可以加入ping表并获得正在寻找的结果：

接下来，执行此查询。右键单击 editor background，然后在context菜单中选择Execute：

（如果您没有看到Execute，请选择 Attach Console让PyCharm知道您要执行查询的数据库）。

您可以使查询工作速度提高30倍。要实现此显着加速，请将此索引添加到查询中：

CREATE INDEX pings_recorded_at ON pings(recorded_at);

绘制数据图

获取数据后，matplotlib用于生成一个折线图，其中包含每个bin的最小，平均和最大ping时间。Matplotlib可以使用plot_date function轻松绘制基于时间的数据。

当绘图准备好后，它将作为.png文件“保存” 到StringIO对象，然后用于创建HTTP响应。通过设置content_type标题image/png，一切都安排好了。

所以最终的结果是：

概要

• 创建了一个项目
• 在终端中，设置权限并创建用户。
• 创建了一个数据库。
• 捕获ping。
• 在特殊数据库中存储ping。
• 创建了Flask应用程序
• 查询数据
• 绘制数据