基于蓝牙BLE技术的通用温湿度监控解决方案
一个功能完整的智能温湿度监控系统，支持多品牌蓝牙设备，提供实时数据采集、存储和Web可视化展示。支持国际化多语言界面，可快速配置为任何学校或机构使用。
- 多语言支持 - 内置中文/英文界面，支持动态语言切换
- 学校定制 - 一键配置学校名称、图标、链接等信息
- 通用模板 - 可快速适配任何学校或机构使用
- 品牌配置 - 支持自定义页脚、技术支持等信息
- 自动设备发现 - 智能扫描附近的蓝牙温湿度计
- 多设备支持 - 兼容小米、青萍等主流品牌温湿度计
- 断线重连 - 设备断开后自动重新连接，确保数据连续性
- 连接状态监控 - 实时显示设备连接状态和信号强度
- 实时采集 - 持续监控温湿度变化，数据更新频率可配置
- 本地存储 - SQLite数据库安全存储历史数据
- 数据完整性 - 包含温度、湿度、电池电量、时间戳等完整信息
- 数据导出 - 支持Excel格式数据导出，可选择时间范围
- 响应式设计 - 完美适配手机、平板、电脑等各种设备
- 实时监控 - WebSocket驱动的毫秒级实时数据更新
- 数据可视化 - Chart.js驱动的智能图表，支持移动端优化
- 在线人数 - 实时显示当前访问人数
- 服务分离 - 数据采集与Web展示服务独立运行
- 模块化设计 - 核心功能模块化，易于扩展和维护
- 异步处理 - 基于asyncio的高性能异步架构
- 日志系统 - 完整的日志记录，便于问题排查
- LYWSD03MMC - 米家蓝牙温湿度计2
- LYWSD02 - 米家蓝牙温湿度计
- MJWSD05MMC - 米家温湿度计Pro
- MJWSD06MMC - 米家温湿度计
- CGG1 - 青萍蓝牙温湿度计
- CGDK2 - 青萍温湿度计
- 支持标准BLE温湿度广播协议的设备
- 操作系统: Windows 10/11 (支持蓝牙BLE)
- Python版本: 3.7+
- 硬件要求: 蓝牙4.0+适配器
- 网络: 可选，用于局域网访问
# 克隆项目
git clone https://github.com/your-repo/custTemperature.git
cd custTemperature
# 安装依赖
pip install -r requirements.txtbleak>=0.20.0 # 蓝牙低功耗库，用于BLE设备连接
flask>=2.3.0 # Web框架
flask-socketio>=5.3.0 # WebSocket支持
python-socketio>=5.8.0 # Socket.IO客户端
eventlet>=0.33.0 # 异步网络库
python-engineio>=4.7.0 # Engine.IO支持
1. 复制配置模板
cp config.example.json static/config.json2. 编辑学校信息
{
"school": {
"name_zh": "你的大学名称",
"name_en": "Your University Name",
"short_name_zh": "大学简称",
"short_name_en": "UNI",
"favicon_url": "https://your-university.edu.cn/favicon.ico",
"location_zh": "宿舍",
"location_en": "Dormitory"
},
"app": {
"powered_by": "Powered by Your IT Department",
"powered_by_url": "https://your-university.edu"
}
}3. 常见学校配置示例
// 北京大学
{
"school": {
"name_zh": "北京大学", "name_en": "Peking University",
"short_name_zh": "北大", "short_name_en": "PKU",
"favicon_url": "https://www.pku.edu.cn/favicon.ico"
}
}
// 清华大学
{
"school": {
"name_zh": "清华大学", "name_en": "Tsinghua University",
"short_name_zh": "清华", "short_name_en": "THU",
"favicon_url": "https://www.tsinghua.edu.cn/favicon.ico"
}
}1. 启动数据采集服务
python start_data_collector.py- ✅ 后台持续采集温湿度数据
- ✅ 自动设备搜索和连接
- ✅ 数据库自动存储
- ✅ 断线自动重连
2. 启动Web展示服务
python start_web_display.py- ✅ 启动多语言Web界面
- ✅ 仅数据展示，不干扰设备连接
- ✅ 自动打开浏览器访问
- ✅ 支持局域网多设备访问
python run_web_server.py或双击运行：启动Web数据展示.bat
python quick_start.py- ✅ 自动检查依赖包
- ✅ 一键启动完整服务
- ✅ 自动打开浏览器
本地访问
http://localhost:5000
局域网访问
http://[你的IP地址]:5000
- 多语言切换 - 页脚一键切换中文/英文
- 语言记忆 - 自动保存用户语言偏好
- 本地化显示 - 时间、数字格式本地化
- 浏览器适配 - 自动检测浏览器语言设置
- 温度显示 - 大字体实时温度显示，趋势指示
- 湿度显示 - 实时湿度百分比，趋势指示
- 设备状态 - 连接状态、设备名称、最后更新时间
- 在线人数 - 实时显示当前访问人数（替代电池指示器）
- 智能图表 - 温湿度变化趋势实时更新
- 时间范围 - 可选择1小时、6小时、24小时、7天
- 移动优化 - 移动设备智能采样，PC设备10分钟间隔
- 数据导出 - 支持Excel格式，可选择时间范围
- 统计信息 - 最高、最低、平均值统计
- 24小时默认 - 默认显示24小时数据，00:00分割线
- 手机适配 - 紧凑布局，左右排列优化
- 平板优化 - 平板设备专门优化布局
- 桌面版本 - 大屏幕多列布局展示
- 触摸友好 - 移动设备触摸操作优化
GET /api/latest- 获取最新温湿度数据GET /api/history?hours=24- 获取指定时间范围的历史数据GET /api/status- 获取设备连接状态和系统信息GET /api/data-range- 获取数据库中数据的时间范围GET /api/export-excel- 导出Excel格式数据
temperature_update- 实时温湿度数据推送status- 设备连接状态变化online_users_update- 在线用户数量更新
主要的蓝牙连接器类，提供设备连接和数据读取功能。
基础使用示例:
import asyncio
from temperature_sensor_connector import TemperatureSensorConnector
async def basic_usage():
# 创建连接器实例
connector = TemperatureSensorConnector()
try:
# 扫描附近的温湿度计设备
print("🔍 扫描设备中...")
devices = await connector.scan_devices(timeout=10)
if not devices:
print("❌ 未发现任何设备")
return
# 显示发现的设备
for i, device in enumerate(devices):
print(f"{i+1}. {device['name']} ({device['address']})")
# 连接第一个设备
device = devices[0]
print(f"🔗 连接设备: {device['name']}")
if await connector.connect(device['address']):
print("✅ 连接成功")
# 读取当前数据
data = await connector.read_current_data()
if data:
print(f"🌡️ 温度: {data.temperature}°C")
print(f"💧 湿度: {data.humidity}%")
print(f"🔋 电池: {data.battery}%")
# 断开连接
await connector.disconnect()
print("🔌 已断开连接")
else:
print("❌ 连接失败")
except Exception as e:
print(f"❌ 错误: {e}")
# 运行示例
asyncio.run(basic_usage())持续监控示例:
import asyncio
from temperature_sensor_connector import TemperatureSensorConnector, TemperatureData
async def continuous_monitoring():
connector = TemperatureSensorConnector()
# 设置数据回调函数
def on_data_received(data: TemperatureData):
print(f"📊 [{data.timestamp}] 温度: {data.temperature}°C, 湿度: {data.humidity}%")
# 温度异常检测
if data.temperature > 30:
print("🔥 警告: 温度过高!")
elif data.temperature < 10:
print("🧊 警告: 温度过低!")
# 湿度异常检测
if data.humidity > 70:
print("💧 警告: 湿度过高!")
elif data.humidity < 30:
print("🏜️ 警告: 湿度过低!")
# 设置连接状态回调
def on_connection_changed(connected: bool, device_name: str = None):
if connected:
print(f"✅ 设备已连接: {device_name}")
else:
print("❌ 设备已断开，正在重连...")
connector.set_data_callback(on_data_received)
connector.set_connection_callback(on_connection_changed)
try:
print("🚀 开始持续监控...")
await connector.start_continuous_scanning()
except KeyboardInterrupt:
print("\n⏹️ 停止监控")
connector.stop_scanning()
# 运行持续监控
asyncio.run(continuous_monitoring())数据存储管理类，负责SQLite数据库操作。
基础使用示例:
from temperature_sensor_connector import TemperatureDataStorage, TemperatureData
from datetime import datetime, timedelta
# 创建存储实例
storage = TemperatureDataStorage()
# 创建示例数据
sample_data = TemperatureData(
temperature=23.5,
humidity=65.2,
battery=85,
voltage=3200,
timestamp=datetime.now(),
device_name="LYWSD03MMC",
device_address="A4:C1:38:XX:XX:XX"
)
# 保存数据到数据库
storage.save_data(sample_data)
print("✅ 数据已保存")
# 获取最新的10条数据
latest_data = storage.get_latest_data(limit=10)
print(f"📊 最新数据条数: {len(latest_data)}")
# 获取最近24小时的数据
end_time = datetime.now()
start_time = end_time - timedelta(hours=24)
history_data = storage.get_data_by_time_range(start_time, end_time)
print(f"📈 24小时数据条数: {len(history_data)}")
# 数据统计分析
if history_data:
temperatures = [d.temperature for d in history_data]
humidities = [d.humidity for d in history_data]
print(f"🌡️ 温度统计:")
print(f" 最高: {max(temperatures):.1f}°C")
print(f" 最低: {min(temperatures):.1f}°C")
print(f" 平均: {sum(temperatures)/len(temperatures):.1f}°C")
print(f"💧 湿度统计:")
print(f" 最高: {max(humidities):.1f}%")
print(f" 最低: {min(humidities):.1f}%")
print(f" 平均: {sum(humidities)/len(humidities):.1f}%")高级查询示例:
import sqlite3
from datetime import datetime, timedelta
def advanced_data_analysis():
"""高级数据分析示例"""
conn = sqlite3.connect('temperature_data.db')
cursor = conn.cursor()
# 查询每小时平均温湿度
query = """
SELECT
strftime('%Y-%m-%d %H:00:00', timestamp) as hour,
AVG(temperature) as avg_temp,
AVG(humidity) as avg_humidity,
COUNT(*) as data_count
FROM temperature_data
WHERE timestamp >= datetime('now', '-24 hours')
GROUP BY strftime('%Y-%m-%d %H', timestamp)
ORDER BY hour
"""
cursor.execute(query)
hourly_data = cursor.fetchall()
print("📊 每小时平均数据:")
for hour, temp, humidity, count in hourly_data:
print(f" {hour}: {temp:.1f}°C, {humidity:.1f}%, {count}条数据")
# 查询温度变化趋势
trend_query = """
SELECT
temperature,
LAG(temperature) OVER (ORDER BY timestamp) as prev_temp,
timestamp
FROM temperature_data
WHERE timestamp >= datetime('now', '-1 hour')
ORDER BY timestamp
"""
cursor.execute(trend_query)
trend_data = cursor.fetchall()
rising_count = 0
falling_count = 0
for temp, prev_temp, timestamp in trend_data:
if prev_temp is not None:
if temp > prev_temp:
rising_count += 1
elif temp < prev_temp:
falling_count += 1
print(f"\n📈 温度趋势分析:")
print(f" 上升次数: {rising_count}")
print(f" 下降次数: {falling_count}")
if rising_count > falling_count:
print(" 🔥 总体趋势: 温度上升")
elif falling_count > rising_count:
print(" 🧊 总体趋势: 温度下降")
else:
print(" ➡️ 总体趋势: 温度稳定")
conn.close()
# 运行高级分析
advanced_data_analysis()@dataclass
class TemperatureData:
temperature: float # 温度 (°C)
humidity: float # 湿度 (%)
battery: Optional[int] # 电池电量 (%)
voltage: Optional[int] # 电压 (mV)
timestamp: Optional[datetime] # 时间戳
device_name: Optional[str] # 设备名称
device_address: Optional[str] # 设备地址CREATE TABLE temperature_data (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
timestamp TEXT NOT NULL,
temperature REAL NOT NULL,
humidity REAL NOT NULL,
battery INTEGER,
voltage INTEGER,
device_name TEXT,
device_address TEXT,
created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);custTemperature/
├── 📄 README.md # 项目说明文档
├── 📄 requirements.txt # Python依赖包列表
├── 📄 config.example.json # 配置文件示例
├── 📄 I18N_CONFIG_README.md # 国际化配置说明文档
├── 🐍 temperature_sensor_connector.py # 核心连接器和数据存储类
├── 🌐 web_app.py # Flask Web应用服务器
├── 🚀 run_web_server.py # Web服务器启动脚本
├── 📊 start_data_collector.py # 数据采集服务启动器
├── 🖥️ start_web_display.py # Web展示服务启动器
├── ⚡ quick_start.py # 快速启动脚本（推荐新手）
├── 🔧 install.py # 依赖安装脚本
├── 🖼️ templates/
│ └── index.html # Web界面HTML模板（支持i18n）
├── 🎨 static/
│ ├── config.json # 学校配置文件
│ ├── css/
│ │ └── style.css # 界面样式文件（响应式）
│ ├── js/
│ │ ├── app.js # 前端JavaScript逻辑
│ │ ├── i18n.js # 国际化管理器
│ │ └── i18n/
│ │ ├── zh.json # 中文语言包
│ │ └── en.json # 英文语言包
│ └── vendor/ # 第三方库（本地化，避免CDN问题）
│ ├── bootstrap/ # Bootstrap CSS/JS
│ ├── bootstrap-icons/ # Bootstrap图标
│ ├── chartjs/ # Chart.js图表库
│ └── socketio/ # Socket.IO客户端
├── 🗄️ temperature_data.db # SQLite数据库（自动创建）
└── 🖱️ 启动Web数据展示.bat # Windows Web服务启动脚本
主配置文件: static/config.json
{
"school": {
"name_zh": "学校中文名称",
"name_en": "School English Name",
"short_name_zh": "中文简称",
"short_name_en": "EN",
"favicon_url": "https://school.edu.cn/favicon.ico",
"website": "https://school.edu.cn",
"location_zh": "位置描述",
"location_en": "Location Description"
},
"app": {
"title_zh": "实时温度",
"title_en": "Real-time Temperature",
"description_zh": "环境数据展示",
"description_en": "Environment Data Display",
"footer_text_zh": "环境数据实时查看平台",
"footer_text_en": "Real-time Environment Data Platform",
"powered_by": "Powered by Your Organization",
"powered_by_url": "https://your-organization.com"
},
"features": {
"enable_language_switch": true,
"default_language": "zh",
"supported_languages": ["zh", "en"],
"enable_online_users": true,
"enable_data_export": true,
"enable_statistics": true
}
}中文语言包: static/js/i18n/zh.json
英文语言包: static/js/i18n/en.json
支持的翻译键：
header.*- 页面头部status.*- 状态指示器data.*- 数据显示chart.*- 图表相关statistics.*- 统计信息export.*- 数据导出footer.*- 页脚信息
-
复制配置模板
cp config.example.json static/config.json
-
修改学校信息
- 更新学校名称（中英文）
- 设置学校图标URL
- 配置技术支持信息
-
自定义功能
- 启用/禁用语言切换
- 设置默认语言
- 控制功能模块显示
-
测试验证
- 启动Web服务
- 测试语言切换
- 验证配置生效
添加新语言（如日语）：
- 创建语言文件
static/js/i18n/ja.json - 复制现有语言文件结构并翻译
- 更新配置文件：
{ "features": { "supported_languages": ["zh", "en", "ja"] } }
1. 语言切换不生效
❌ 错误: 点击语言切换器无反应或显示错误
解决方案:
- 检查
static/config.json文件是否存在且格式正确 - 确认
enable_language_switch设置为true - 清除浏览器缓存并刷新页面
- 检查浏览器控制台是否有JavaScript错误
2. 配置文件不生效
❌ 错误: 修改配置后界面没有变化
解决方案:
- 确保配置文件路径正确：
static/config.json - 检查JSON格式是否正确（可使用在线JSON验证器）
- 重启Web服务器
- 清除浏览器缓存
3. 蓝牙连接失败
❌ 错误: 无法连接到设备
解决方案:
- 确保蓝牙适配器已启用并正常工作
- 检查温湿度计是否在可发现模式
- 尝试重启蓝牙服务：
services.msc→ 重启 "Bluetooth Support Service" - 确认设备距离在2-10米有效范围内
- 检查设备是否已被其他程序占用
4. Web界面无法访问
❌ 错误: 无法访问 http://localhost:5000
解决方案:
- 检查Windows防火墙设置，允许Python程序通过防火墙
- 确认端口5000未被其他程序占用：
netstat -ano | findstr :5000 - 尝试使用管理员权限运行程序
- 检查网络适配器设置，确保本地回环正常
5. 数据导出失败
❌ 错误: Excel文件下载失败
解决方案:
- 检查数据库中是否有数据记录
- 确认选择的时间范围内有数据
- 检查磁盘空间是否充足
- 尝试选择较小的时间范围
6. 依赖包安装失败
❌ 错误: pip install 失败
解决方案:
- 升级pip：
python -m pip install --upgrade pip - 使用国内镜像：
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ - 检查Python版本是否为3.7+：
python --version - 在虚拟环境中安装：
python -m venv venv && venv\Scripts\activate - 或使用自动安装脚本：
python install.py
7. CDN资源加载失败
❌ 错误: 前端资源加载失败
解决方案:
- 本项目已使用本地化资源，避免CDN问题
- 如遇到问题，检查
static/vendor/目录是否完整 - 确保网络连接正常
1. 数据库优化
- 定期清理历史数据：保留最近30天数据
- 创建索引提高查询速度
- 使用数据压缩减少存储空间
2. 连接稳定性
- 调整扫描间隔：默认30秒，可根据需要调整
- 优化重连策略：指数退避算法
- 监控信号强度：RSSI < -80dBm时提醒用户调整位置
3. Web性能
- 启用数据缓存：减少数据库查询频率
- 压缩静态资源：CSS/JS文件压缩
- 使用CDN：加速前端资源加载
日志文件位置
- 主日志：
temperature_monitor.log - Web访问日志：自动记录在控制台
- 错误日志：包含详细的异常堆栈信息
日志级别说明
INFO- 正常运行信息WARNING- 警告信息（如连接不稳定）ERROR- 错误信息（如连接失败）DEBUG- 调试信息（开发模式下启用）
日志查看命令
# 查看最新日志
tail -f temperature_monitor.log
# 搜索错误信息
findstr "ERROR" temperature_monitor.log
# 查看特定时间段日志
findstr "2024-06-29" temperature_monitor.log本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。
欢迎提交 Issue 和 Pull Request 来改进项目！
- 项目主页: GitHub Repository
- 问题反馈: Issues
- 技术支持: 开源社区维护
- 配置文档: 详见 I18N_CONFIG_README.md
- 高校宿舍 - 学生宿舍环境监控
- 办公室 - 办公环境舒适度监控
- 实验室 - 精密设备环境监控
- 家庭 - 智能家居环境管理
- 机房 - 服务器环境监控
- 仓库 - 存储环境监控
- ✅ 开箱即用 - 无需复杂配置，快速部署
- ✅ 国际化支持 - 多语言界面，全球适用
- ✅ 高度可配置 - 一键适配任何机构
- ✅ 响应式设计 - 完美适配各种设备
- ✅ 实时性强 - WebSocket实时数据推送
- ✅ 数据完整 - 完整的数据采集和存储
- ✅ 易于扩展 - 模块化设计，便于二次开发
- ✅ 本地化资源 - 避免CDN问题，适合国内使用
- ✅ 多种启动方式 - 适合不同用户需求
- ✨ 新增国际化(i18n)支持，支持中英文切换
- ✨ 新增学校配置化功能，可快速适配任何学校
- ✨ 新增在线用户数显示功能
- ✨ 新增24小时默认图表显示，00:00分割线
- ✨ 新增移动端自适应数据采样
- ✨ 新增本地化前端资源，避免CDN问题
- 🔧 优化响应式布局，改进移动端体验
- 🔧 优化数据导出功能，支持模态弹窗
- 🔧 优化连接稳定性和重连机制
- 🎉 初始版本发布
- 📡 基础蓝牙BLE连接功能
- 📊 Web数据展示界面
- 💾 SQLite数据存储
🌡️ 智能温湿度监控系统
让环境数据可视化，让监控更智能
🌍 支持国际化 | 📱 响应式设计 | ⚙️ 高度可配置
让环境数据可视化，让监控更智能
🌍 支持国际化 | 📱 响应式设计 | ⚙️ 高度可配置
