In dieser Serie erfassen wir Gebäudedaten wie Temperatur und Luftfeuchtigkeit und visualisieren sie mit Python & Kivy. Perfekt für Maker, Raspberry‑Pi‑Fans und Python‑Einsteiger.
1. Projektidee: Gebäudedaten erfassen & visualisieren
In diesem Projekt baust du ein kleines System, das Temperatur, Luftfeuchtigkeit und weitere Sensordaten erfasst, speichert und anschließend in einer grafischen Oberfläche (GUI) darstellt.
Das System eignet sich für:
- Raumklimaüberwachung
- Keller‑Monitoring
- Smart‑Home‑Projekte
- Energieoptimierung
- Maker‑Experimente
2. Was du in dieser Serie lernst
Diese Serie führt dich Schritt für Schritt durch alle Bausteine:
- Sensoren am Raspberry Pi auslesen
- Daten in einer SQLite‑Datenbank speichern
- Python‑Skripte für Automatisierung
- GUI‑Entwicklung mit Kivy
- Diagramme & Live‑Daten visualisieren
- Erweiterungen für weitere Sensoren
- Deployment als ausführbare Anwendung
3. Hardware & Software
Hardware
- Raspberry Pi (ab Modell 3)
- DHT22 oder DHT11 Sensor
- Jumper‑Kabel
- Optional: weitere Sensoren (CO₂, Helligkeit, Bewegung)
Software
- Python 3
- Kivy
- SQLite
- Cron (für Automatisierung)
4. Architektur des Projekts
Das System besteht aus drei Teilen:
1. Datenerfassung
Ein Python‑Skript liest regelmäßig Sensordaten aus.
2. Datenspeicherung
Die Daten werden in einer SQLite‑Datenbank abgelegt.
3. Visualisierung
Eine Kivy‑App zeigt die Werte als Diagramme und Live‑Daten an.
5. Ziel der Serie
Am Ende hast du eine vollständige Anwendung, die:
- Sensordaten automatisch sammelt
- sie strukturiert speichert
- sie grafisch darstellt
- modular erweiterbar ist
6. Nächster Schritt
Im nächsten Artikel schließen wir den DHT22‑Sensor an und lesen die ersten Daten aus.