RaspberryPiでfluentdを立ち上げる - 工作とかオーディオとか
RaspberryPiにデータ収集して可視化する環境の構築をする。 今回はfluentdのデーモン化まで。 0. 使うもの RaspberryPi OS: RASPBIAN Supervisor 各種アプリケーションのデーモン化のために使う。 Fluentd データ収集アプリケーション。 1. 準備 1.1 RaspberryPiのメモリを空ける 自分の持っているRaspberryPiは古いタイプでメモリが256MBしかない。 いくつか常駐のプロセスをたちあげたいので、できるだけメモリの空き容量は増やしておく。 以下のページを参考にメモリ空き容量を増やした。 Raspberry Pi 使えるメモリー量を増やすチューニング | Act as Professional 1.2 rbenvのインストール システムのrubyはバージョンが古めなので、新しいバージョンにするついでにrbenvで複数の
mbedとニコニコ検索APIで新着動画表示器を作った - 工作とかオーディオとか
前回の記事で作成した、mbedでheroku上のデータを有機ELモジュールに表示するというデバイスの続きです。 今回は、heroku上のアプリケーションからニコニコ新検索βのAPI(以下、ニコニコ検索API)を叩いて、カテゴリごとの新着動画を取得して表示できるようにします。 全体の構成 mbed <-> heroku <-> ニコニコ検索API 上記のようにmbedからheroku上のアプリケーションへアクセスし、さらにそのアプリケーションからニコニコ検索APIを叩くという構成です。 herokuを挟まずにmbedから直接ニコニコ検索APIを叩くという方法もできると思いますが、文字コード変換やJSONのパースなど、面倒なことが多そうだったので、こういう構成にしています。 herokuでやっていること ニコニコ検索APIを適切なパラメータで叩いてデータを取得する。 取得したデータのパース。
RaspberryPiワークショップに行ってきた - 工作とかオーディオとか
TokyoHackerSpaceで開催されたRaspberry Pi Work Shop @ THS #3に行ってきました。 ワークショップの内容は、RaspberryPiにキャラクタLCDを取り付けて、そこに温度と湿度、日時を表示するというもの。 ソフトウェアはTokyoHackerSpaceの方が作っていたものをそのまま使い、ハードウェアのハンダ付けを主にやっていく感じのワークショップでした。 ハンダ付けについては、よくやっているので、特に問題なく終わりましたが、そこからが大変でした。 できあがったもの。 RaspberryPiで試しにプログラムを実行してみると以下のエラー。 dht11_lcd_handa_swpullup.py:155: RuntimeWarning: This channel is already in use, continuing anyway. Use GP
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