Klimadatenexpress

Heute war mal das Ziel, ein Miniprojekt binnen Tagesfrist durchzuziehen. Ausgewählt habe ich dafür einen kleinen Klimalogger, da mich unsere „Wetterstation“ wegen eines fast unleserlichen Displays fürchterlich nervt. Die Teile sind vorhanden und die erforderliche Software ist auch vorbereitet, wenngleich nicht spezifisch für die Lösung angepasst. Auch will ich wissen, ob die ESP32-Controller die Wetterverhältnisse im Außenbereich aushalten.

Projekt: Logger für Klimadaten

Kontakt: Boris Dirnfeldner

Link– eigenes Projekt –

Ziel:
An sich will ich wissen, wie sich die Controller-Elektronik in den verschiedenen Wetterverhältnissen von Hochsommer und Winter bewährt. In der Solaranlage werkelt ein Raspberry in einem DIN-Gehäuse und macht es sich dort selber warm, sollte also keine Probleme haben.
Der Controller hier dürfte weniger Komfort genießen, zumal er zwingend (bzw. der Sensor) dem Wetter ausgesetzt werden muss. Da ich in anderen Projekten auch mit Wettereinflüssen klarkommen muss, will ich erst mal ein einfaches Minimalsystem austesten.
Unabhängig davon sollen die Werte für andere Projekte verfügbar sein und für mich als Benutzer angezeigt werden.

Konzept:
Es soll eine kleine Einheit im Carport die wichtigsten Klimadaten erfassen (Temperatur, Luftfeuchte und Luftdruck) und per MQTT auf den Hausbus schicken. Eine Loggersoftware soll die Daten kontinuierlich in eine Datenbank wegsichern. Zuletzt soll eine kleine Webseite die aktuellsten Daten visualisieren.
Zeitrahmen für die Lösung ist ein Tag (bzw. eher ein halber da ich den Entschluss unter Tags getroffen habe). Der Sensor soll ein BME280 sein an einem kompakten ESP32 zur Netzwerkanbindung. Der Softwareanteil besteht neben der Controllersoftware aus weiteren Python-Services auf dem Haus-Raspberry. Der MQTT-Server ist schon da, ebenso ein WLAN zur Anbindung. Das Ganze soll in ein einfaches Gehäuse mit guter Durchlüftung. Als Stromversorgung soll ein altes USB-Netzteil mit 5V und Mikro-Stecker herhalten.

Software:
Für den ESP32 ist bereits das meiste als Basislibrary da und in C++/Arduino gelöst. Mit dabei ist ein fertiges Logging, ein Scheduler, Wifi-Anbindung und das rudimentäre MQTT-Handling. Primärer Aufwand ist die Produktausprägung einzuarbeiten, die Libs zu aktualisieren und manche Konfig-Details für das Heimnetz anzupassen. Die Umgebung kann so schnell dazu gebracht werden in einer definierten Zeitspanne den Sensor auszulesen und an den MQTT-Bus zu schicken.

Elektronik:
Der Teil ist eigentlich wirklich einfach. Ein BME280 Breakout-Board muss mit dem ESP Controller per 4 Leitungen verbunden werden (Strom und I2C). Diesmal soll es nicht mit Dupont-Kabeln laufen, sondern eine feste Kabelverbindung. Die Teile nehme ich damit ohne Pins aus dem Vorratsfundus (ungetestet). Da ich löten hasse, dauert es dann doch etwas. Danach Software draufgeladen und Testlauf. Siehe da, wieder mal geht nix, der Sensor wird nicht erkannt. Zum Glück und mit den Erfahrungen der letzten Runden habe ich einen I2C-Scanner als Controller-Software bereit, aber die findet auch nix. Strom bekommt der Sensor laut Multimeter. Vermutlich habe ich also wieder die I2C-Verbindungen verwechselt. Also die beiden Leitungen rausgelötet, mit dem Scanner umgekehrt getestet und siehe da, da taucht ein Gerät auf. Dabei zeigt sich auch, dass die Busadresse eine andere ist als sonst (0x77 statt 0x76). Also nun richtig angelötet und die Software angepasst und plötzlich liefert der Sensor auch Daten. Das Ganze wird in eine Kaugummidose aus Plastik reingepackt, die mit einigen Löchern versehen wurde zur Durchlüftung. Der Sensor ist mit einem Klebepad am Deckel montiert, der ESP klemmt im Gehäuse recht stabil drin. Da das Teil nicht bewegt wird, sollte es so erst mal passen.

Datenbank-Logger:
Der Logger wird einfach aus den anderen Projekten mit Python wiederverwertet. Die entsprechenden MQTT-Themen abonnieren und bei Eingang in getrennte Tabellen eine SQLite-Datenbank schreiben. Das Ganze noch als Service konfiguriert und schon ist das Teil fertig.

Weboberfläche:
Auch hier wird Bestandscode wiederverwertet. Die Oberfläche der Solaranlage stark vereinfacht (nur 3 Anzeigen), zeitbasierte Aktualisierung der Daten aus der Datenbank und schon sehe ich die Werte ansprechend dargestellt im Browser.

Zwischenfazit:
An sich funktioniert das alles. Allerdings fällt auf, dass im Vergleich der Sensor ca. 4°C mehr Temperatur anzeigt als die Wetterstation und ca. 8% mehr Luftfeuchte. Zwar folgen die Werte dem Tagesverlauf und sind auch nicht notwendigerweise gleich (weil der andere Sensor an der Außenseite des Carports hängt), sind aber trotzdem durchwegs und deutlich zu hoch. Nach etwas Recherche haben viele Leute das Problem speziell mit dem Sensor. Dabei gehen die Probleme von schlechten Fälschungen über Fabrikationsfehler hin zu Verfälschungen durch die Wärmeabgabe des ESP und des Sensors selber. Manche trennen Controller und Sensor um bis zu 20cm voneinander, andere arbeiten mit langsamen Lüftern. Da ich einen China-Nachbau habe, kann natürlich alles stimmen oder nichts. Leider fehlt mir auch ein kalibriertes Vergleichsmessgerät, damit muss ich mit der Wetterstation als Vergleich vorerst leben.

Anpassungen:
Eine vom Hersteller (Bosch) genannten Maßnahmen ist die Parametrisierung des Sensors. Anscheinend sollte der Sensor, je nach Einsatzgebiet, mit verschiedenen Parametern zu Filter und Sampling versehen werden. Die für Wettermessung geeigneten Parameter lassen sich leicht anpassen. Damit sollte der Sensor eigentlich besser funktionieren. Um die Wärme des ESP besser zu vermeiden läuft das System erst mal mit geöffnetem Deckel (damit der Sensor im Freien) und für den ESP sind zur Entlüftung noch ein Paar Löcher dazu gekommen (diesmal ins Gehäuse). Damit stimmt die Temperatur nun auf 0,5°C genau überein und ist damit auch gut genug. Die Luftfeuchte passt allerdings immer noch nicht.
Ein Versuch mit einer Trennwand aus Karton zur Abtrennung von ESP und Sensor verschlechtert das Ergebnis wieder. Vermutlich kommt nun wieder weniger Frischluft an den Sensor oder so. Da die Temperatur nun aber gut genug zu sein scheint, lasse ich das Teil erst mal so laufen. Wettertechnisch ist es ausreichend geschützt und für alles andere taugt das „Gehäuse“ ohnehin nicht. Auf Lüfter oder ein gedrucktes Gehäuse verzichte ich erstmal, bis ich hier eine wirkliche Lösung habe. Auch würde es den gesetzten Zeitrahmen überschreiten.

Fazit:
An sich ist es ganz gut gelaufen. Das Konzept funktioniert und die Werte der Temperatur passen so. Damit kann ich ganz gut sehen, ob das Teil so über den Winter kommt oder ob Minusgrade hier zu viel des Guten sind. Ob ich beizeiten noch Korrekturen der Werte, z.B. über Offsets einbaue muss ich die nächsten Tage sehen. Grundsätzlich wäre auch ein neues Gehäuse oder ein anderer Sensor zum Vergleich eine Option. Aber vorerst bleibt es so wie es ist.

Houston – wir haben ein Bild

Das ewige An-die-Anlage-Latschen-um-Leistungsdaten-zu-bekommen ist mir nun endgültig zu blöd, zumal es bei mehr als 35° noch weniger Laune macht als sonst. Es ist also mehr als dringend geboten endlich die Daten vernünftig zu erfassen. Auch um zu verhindern, das ich mir doch noch das überteuerte Gateway vom Wechselrichterhersteller kaufe und alles in die Cloud schicke.

Projekt: Solaranlage

Kontakt: Boris Dirnfeldner

Link– eigenes Projekt –

Situation:
Das hinterste Modul auf der Südseite ist auf die Ostseite umgezogen und unterstützt das schon vorhandene Testmodul in seiner Tätigkeit bis ca. Mittag. Zwar ist die Kabelage immer noch vorläufig, aber grundsätzlich vollständig.
Die beiden Südseite-Module sind noch nicht aufgeständert, auch weil es für derartige Arbeiten derzeit einfach zu heiß ist. Jeweils ein Modul auf der Ost- und Südseite sind parallel an einem String angeschlossen.

Elektronikumbau:
Am Wechselrichter bleibt bis auf die Beschaltung alles gleich. Der Sicherungskasten erfährt aber ein klares Upgrade. Neben dem Raspberry mit Hutschienengehäuse und einem entsprechenden 5V-Netzteil gibt es den RS-458- USB Adapter vom Versuchsaufbau. Leider hat sich ein anderer Kandidat als Reinfall erwiesen, daher bleibt es beim funktionierenden Testadapter. Überspannungsschutz und Sicherung kommen aus der „alten“ Box. Der Schalter an der Frontseite wird durch eine Variante ersetzt, der Phase und Nullleiter unterbricht (bei guter Anlagenleistung haute der alte, der nur die Phase trennte, sonst den FI-Schutzschalter raus).

Software:
Hier gibt es einige Neuerungen. Aus dem vorhandenen Testskript in Python wurde ein Skript zur regelmäßigen Speicherung von Daten in eine SQLite-Datenbank. Erfasst werden Spannung, Strom und Leistung alle 15 Sekunden, die Zählerstände jede Stunde. Ein zweites Skript holt sich die Daten aus der Datenbank und visualisiert diese über Plotly Dash in verschiedenen Ansichten per internen Mini-Webserver. Beide Skripte sind in Python3 realisiert und als Services in Betriebssystem konfiguriert und starten damit automatisch.

Datenbank:
Durch die Verwendung der Datenbank bin ich nun flexibel in der Auswertung. Die Lösung erzeugt etwa 1/2 MB pro Tag an Daten und ist dabei mehr als ausreichend schnell. Mit dem vorhandenen Speicher kann ich sehr lange Daten anhäufen bis es eng wird. Auch sind kleinere Änderungen sehr schnell implementiert und auch die Verwendung in Excel ist mit Tools gar kein Problem. Lediglich die vergleichsweise häufige Nutzung der Speicherkarte könnte nochmal Ärger machen. Aber das lasse ich erst mal auf mich zukommen.

Entwicklungsumgebung:
Obgleich das natürlich auch einfach mit einem Editor wie z.B. Notepad++ klappt, arbeite ich lieber mit PyCharm. Die IDE erlaubt mir sehr viele Tätigkeiten viel komfortabler zu machen als mit (vielen) anderen Tools. Up-/ und Download von Dateien ist vollintegriert, das lokale Git-Repository ebenfalls.
Integriert ist der Interpreter mit Paketmanagement (auch Remote), ein Debugger, ein Tool für den Zugriff auf die Daten der Datenbank und manches mehr. Native Sprachunterstützung für Python zur Syntaxprüfung, Formatierung, Überarbeitung und Dokumentation sind natürlich auch dabei.

Anlagendaten:
Zuerst mal war es doch überraschend, wie gut sich der neue Aufbau (im August) macht. Die Anlage fängt früh (ca. 6:30) mit den beiden Ostmodulen an und verbessert sich über den Vormittag mit dem Sonnenstand. So etwa ab 9 Uhr bekommen die Module auf der Südseite auch das erste (indirekte) Licht und geben anteilig Leistung dazu. Das Ganze steigert sich bis etwa 11 Uhr, wenn die Ostmodule wohl am besten ausgerichtet sind und sie Südseite trotzdem schon Sonne schnuppert. Dann geht die Leistung wieder zurück bis etwa 12 Uhr, wenn die Ostmodule verschattet werden. Der Einbruch ist in den Diagrammen schön sichtbar, danach liefern die Südmodule mit Direkteinstrahlung und die Ostmodule nur noch indirekt dazu. Um etwa 13 Uhr zeigt sich ein weiterer Peak, wenn die Südmodule am besten stehen und danach geht es kontinuierlich bergab mit dem weiter wandernden Sonnenstand.
Könnte ich im Osten auch noch Module platzieren, könnte ich hier eine vergleichbare Lösung für die Nachmittags- und Abendsonne bekommen. Aber dann kann ich nicht mehr in den Carport fahren, und das wäre dann auch wieder doof.

 

Durch die Visualisierung kann ich nun sehr komfortabel in die Anlage „reinschauen“ und sehe in einer bisher nie dagewesenen Granularität, was passiert. Es war z.B. sehr schön erkennbar als ein vergessener Gartenstuhl auf der Wiese am Morgen die Ostmodule teilweise beschattete. Auch sind Wolkenverschattungen sehr schön zu erkennen und natürlich auch andere Wettereinflüsse. Auch neue Rätsel finden sich nun, z.B. hat die Anlage beim Aufreißen der Wolken plötzlich die Maximalleistung des Wechselrichters erreicht und ein Paar Minuten gehalten. Da war wohl wirklich kurzzeitig überproportional viel Sonneneinstrahlung auf die Module geraten.

Ertrag und Nutzung:
Die Anlage liefert in Summe über den Tag weniger als eine auf Ertrag optimierte Dachanlage. Da ich aber keine Einspeisevergütung bekomme (und die Anlage auch zu klein dafür ist), liegt mein Szenario bei der Abdeckung der Grundlast. Aktuell benötige ich hier ca. 300- 400W kontinuierliche Leistung, und die kann die Anlage bis zum frühen Nachmittag bei entsprechendem Wetter liefern. Mit der noch offenen Aufständerung nach Süden sicher noch länger. Aktuell hat die Anlage 164 KWh erzeugt (alleine 18 davon in den letzten 6 Tagen), 3 KWh davon gingen in Summe ins Netz. Damit sollte die Dimensionierung eigentlich passen mit etwas Luft nach oben.

Fazit:
Nun macht das Ganze wieder mehr Spaß. Neben der Tatsache, das die Anlage immer besser arbeitet, speichert sie nun auch die wichtigsten Daten zur Analyse. Wenn mir wieder mal eine Frage im Kopf rumspukt, kann ich nun die Daten z.B. in Excel entsprechend aufarbeiten oder direkt in die Software eine entsprechende Visualisierung reinbauen. Jetzt fehlt nur noch das Aufständern im Süden und die saubere Verkabelung, dann sollte das Teil so passen.

Überlegungen:
Nachdem der Testaufbau zum Auslesen der Anlagendaten per RS-485 endlich funktioniert, geht es nun der Anlage an den Kragen.

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PyCharm – IDE für Python

Eine aus meiner Sicht sehr mächtige IDE (Integrated Development Environment, Integrierte Entwicklungsplattform) für Python is PyCharm von JetBrains s.r.o.
Das Tool ist bei mir seit mehreren Jahren im Einsatz und über die Zeit immer besser geworden. Wer z.B. mit Eclipse nicht warm wird oder einfach ein spezialisiertes Tool für Python (und abhängige Umgebungen wie z.B. Javascript) braucht ist hier sehr gut aufgehoben.
Nicht zu vergessen das die aufgerufenen Preise auch sehr vernünftig sind und für jeden akzeptabel.

Schaut es Euch an und bildet Euch eine eigene Meinung.

Hinweis: Dies ist keine Werbung und ich erhalte für diesen Artikel keinerlei Vorteile. Dies ist eine private Meinung ohne kommerzielles Interesse.

Projekt: PyCharm

Kontakt: JetBrains s.r.o.

Link: Youtube Channel
Webseite

Python Robotics

Wer sich schon an autonomen Systemen versucht hat, stellt schnell fest das es gar nicht so einfach ist selbst trivial wirkende Strategien umzusetzen. Für Python gibt es mit PythonRobotics ein sehr interessantes Projekt, das den Einstieg von Theorie zur Praxis unterstützt. SLAM und Mapping gibt es, ebenso Lokalisierung und Wegplanung bzw. -tracking. Inverse Kinematik rundet das Paket ab. 
Wer in das Thema einsteigt (z.B. mit einen Raspberry) kann hier viel lernen.

 

Projekt: PythonRobotics

Kontakt: Atsushi Sakai

Link: Homepage

Telegram Bot – Chat mit Raspberry

Mittelfristiges Ziel ist, die ganzen Projekte zusammen zu schließen und auch von außen sicher zu nutzen. Dazu ist ein kleiner Versuch zur Anbindung von Telegram an einen Raspberry gestartet worden. Am Ende ist ein funktionierender Telegram Bot in Python auf einem Raspberry rausgekommen, mit dem vom Handy aus gequatscht wird.

Projekt: Telegram Bot

Kontakt: Boris Dirnfeldner

Link: – eigenes Projekt –

Nach einiger Suche zu Lösungen zur benutzerfreundlichen Anbindung an die eigenen Lösungen bin ich über die API von Telegram gestolpert und die wirklich mächtige Funktionalität der Bots.

Als Einstieg zu dem Thema hat Telegram selbst eine recht ordentliche Seite.

Grob gilt es folgende Schritte zu tun:

  • Erzeuge einen neuen Telegram-Bot über einige Messages mit dem Telegram-Bot „Botfather“. Nach erfolgreicher Erzeugung ist der Bot aktiv und man hat einen exklusiven Schlüssel für den Zugriff
  • Danach geht es daran, den Bot an sich zu entwickeln. Die Telegram-Server funktionieren als Vermittler zwischen den Clients (der App auf den Smartphone) und dem Server (der Python Anwendung auf dem Raspberry). Alle Seiten müssen sich auf den Servern anmelden, damit die Kette funktioniert. Der Bot ist immer aktiv, wenn also nur der Client angemeldet ist antwortet halt keiner. Ohne Client hört halt keiner zu.
    Die Bot-Applikation autorisiert sich gegenüber Telegram über den Schlüssel.

Für Python gibt es einen sehr guten Wrapper um die Telegram-API, zu finden hier.
Da sind auch die erforderlichen Dokumentationen und ein Tutorial zu finden.

Ich habe für meinen Bot ein Paar Kommandos eingerichtet und eine Sicherheitsschicht über User IDs. Die muss ich einmal rausfinden (durch eine Nachricht an meinen Bot). Da ich einen Bot nicht privat schalten kann, muss ich zwischen „autorisierten“ Benutzern und Besuchern unterscheiden. Ebenso kann ich Nachrichten auch nur an bestimmte Benutzer „privat“ schicken und so die Benutzer komplett von der Infrastruktur isolieren.

Wenn keine Kommandos kommen, könnte ich mich z.B. auch mit einer Instanz von ChatterBot unterhalten. Das habe ich mir dann aber gespart, zumal es keinen zusätzlichen Nutzen für mich hat. Aktuell liefet ein Standard-Handler einfach einen Satz zurück. Der Spieltrieb ist manchmal schon übel.
Die Unterhaltungen der einzelnen Clients mit dem Bot sind getrennt voneinander. Wenn also zwei verschiedene Personen verbunden sind, können diese sich nicht untereinander belauschen. Eine Gruppe ist mit Bots nicht möglich.

Die Telegram-Infrastruktur ist in Bezug auf die Nachrichten sehr mächtig und erlaubt eigentlich alle relevanten Medien zu empfangen und zu übertragen.
Ich werde später damit auf Anforderung z.B. Grafiken mit Temperaturverläufen vom Pool anfordern können oder auch nur Alarme von Geräten aufs Handy geschickt bekommen.

Probleme:

Primär mit der API, um nach dem supereinfachen Einstieg das Thema Security voran zu bekommen. Nach etwas rumprobieren und Recherche der Dokumentation ist aber alles lösbar gewesen und eigentlich ohne echte „Klippen“.

Fazit:

Die vorhandene Lösung ist bereits gut einsetzbar und leicht zu erweitern. Sobald das Thema Home Automation weiter getrieben wird und die entsprechenden Projekte eine ausreichende Reife erhalten, wird der Bot auch (zumindest für Teile der Funktion) eingebunden.

„Dif-tor heh smusma“

Komponenten:
Rechner: Raspberry PI 3B+
Language: Python
Runtime: Raspbian
Smartphone mit Telegram App

Überlegungen:
Telegram: Ein recht sicherer Messaging-Dienst, kostenlos und nicht der Google Datenkrake zugehörig. Außerdem eine sehr mächtige API zur Anbindung von Applikationen.

Schäden:
– mal zur Abwechslung keine –

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