Визуализируем в R данные мониторинга температуры процессора Rapsberry PI Zero W

Для автоматического обновления данных в рамках небольшого проекта по визуализации погоды в регионах РФ используется скрипт на языке R, который выполняется по расписанию (ежедневно каждые три часа) на моём маленьком домашнем устройстве — Raspberry PI Zero W.

Исходные данные: cpu_temp.log

В этот раз мы будем визуализировать данные поминутного изменения температуры процессора Raspberry PI, которые сохраняются в специальным лог-файле c помощью bash-скрипта:

#!/bin/bash date +"%d.%m.%Y %T" | tr '\n' '\t' >> /home/pi/cpu_temp.log ; vcgencmd measure_temp| tr -d "temp=" | tr -d "'C" >> /home/pi/cpu_temp.log

Для запуска bash-скрипта по расписанию через cron была добавлена запись (каждую минуту):

*/1 * * * * ~/cpu_temp.sh

В результате выполнения скрипта данные о температуре процессора сохраняются в лог:

Эти данные мы и будем визуализировать с помощью R (cpu_temp.R), а на график вставим лого Raspberry PI: https://disk.yandex.ru/d/dP16Vwq9sH6RNQ

library(tidyverse) library(readr) library(geomtextpath) library(glue) library(here)  # Загружаем логотип Raspberry Pi png <- magick::image_read("raspberrypi-logo.png") img <- grid::rasterGrob(png, interpolate = TRUE)  # Загружаем данные (лог температуры) cpu_temp <- read_delim(     "cpu_temp.log",     delim = "\t",     col_names = c("datetime", "cpu_temp"),     trim_ws = TRUE) %>%   mutate(datetime = lubridate::as_datetime(datetime,                                            "%d.%m.%Y %H:%M:%S",                                            tz = "Asia/Yekaterinburg"))  # Временной интервал для графика -- последние 3 часа из лога last_datetime <- cpu_temp$datetime[length(cpu_temp$datetime)] first_datetime <- last_datetime - lubridate::hours(3)  # Описательные для графика (мин, макс, среднее) maxTempCPU <- max(cpu_temp$cpu_temp[between(cpu_temp$datetime,                                             first_datetime, last_datetime)]) minTempCPU <- min(cpu_temp$cpu_temp[between(cpu_temp$datetime,                                             first_datetime, last_datetime)]) meanTempCPU_period <-   round(mean(cpu_temp$cpu_temp[between(cpu_temp$datetime,                                        first_datetime, last_datetime)]), 1)  # для вставки лого mt <- ceiling(max(cpu_temp$cpu_temp)) mt_min <- floor(min(cpu_temp$cpu_temp)) x_max <- last_datetime + lubridate::minutes(25) x_min <- last_datetime + lubridate::minutes(10)  cpu_temp %>%   filter(between(datetime, first_datetime, last_datetime)) %>%   ggplot(aes(datetime, cpu_temp)) +   annotation_custom(     img,     ymin = mt ,     ymax = mt + 8.25,     xmin = x_min,     xmax = x_max   ) +   geom_texthline(     yintercept = mean(cpu_temp$cpu_temp),     size = 3.75,     linetype = "dashed",     linewidth = 0.25,     label = glue("Среднее за всё время: <b>{round(mean(cpu_temp$cpu_temp),1)}</b>°C"),     hjust = 0.985,     vjust = -0.2,     color = "gray70",     rich = TRUE   ) +   geom_texthline(     yintercept = meanTempCPU_period,     size = 3.75,     linewidth = 0.25,     label = glue("Среднее за 3 часа: <b>{meanTempCPU_period}</b>°C"),     hjust = 0.985,     vjust = -0.2,     color = "gray70",     rich = TRUE   ) +   geom_step(color = "gray10") +   scale_y_continuous(     breaks = seq(mt_min, mt + 1, 2),     limits = c(mt_min, mt + 1),     labels = c(as.character(seq(mt_min, mt - 1, 2)),                glue::glue("{mt + 1}°C"))   ) +   scale_x_datetime(     "Время",     date_breaks = "30 min",     date_labels = "%H:%M",     expand = c(0.15, 0)   ) +   labs(     title = "Температура процессора Raspberry Pi Zero W",     subtitle = glue(       "Поминутное изменение температуры за последние 3 часа\n",       "{format(first_datetime, format = '%d %b %H:%M')} - {format(last_datetime, format = '%H:%M')}",       " | Мин {minTempCPU}°C | Среднее {meanTempCPU_period}°C | Макс {maxTempCPU}°C"     ),     x = "Время",     y = ""   ) +   coord_cartesian(clip = "off") +   theme(text = element_text(family = "Open Sans"),         panel.background = element_blank(),         axis.title.x = element_text(size = 14),         plot.margin = margin(25, 30, 10, 12),         plot.title.position = "plot",         plot.subtitle = element_text(size = 12, color = "gray60"),         title = element_text(size = 16),         axis.text.y = element_text(size = 12),         axis.text.x = element_text(size = 12)   ) ggsave(   glue("img/cpu_temp_{format(last_datetime, '%d_%m_%Y_%H_%M')}.png"),   dpi = 300,   scale = 1.5 ) 

Финальный график выглядит так:

Для запуска скрипта каждые три часа создадим задачу в cron:

0 */3 * * * Rscript /home/pi/cpu_temp/cpu_temp_pi.R

Полученный график будем отправлять себе в телеграм через телеграм-бота (см. отличный туториал по созданию ботов в R) для отправки личных уведомлений простой командой в конце нашего скрипта:

bot$sendPhoto(chat_id,               photo = glue("~/cpu_temp/img/cpu_temp_{format(last_datetime, '%d_%m_%Y_%H_%M')}.png") )

PS: для быстрой установки R последней версии без необходимости компиляции основных пакетов рекомендую воспользоваться информацией из проекта R4Pi.