Pyparrot 项目安装与使用教程
2024-09-10 10:37:31作者:邵娇湘
1. 项目的目录结构及介绍
Pyparrot 项目的目录结构如下:
pyparrot/
├── coursework/
├── docs/
├── examples/
├── pyparrot/
│ ├── Bebop.py
│ ├── DroneVision.py
│ ├── DroneVisionGUI.py
│ ├── Minidrone.py
│ ├── VisionServer.py
│ └── __init__.py
├── .gitignore
├── LICENSE
├── MANIFEST.in
├── README.md
├── readthedocs.yml
└── setup.py
目录结构介绍
- coursework/: 包含课程相关文件。
- docs/: 包含项目文档文件。
- examples/: 包含示例代码文件。
- pyparrot/: 核心代码目录,包含与 Parrot 无人机交互的 Python 模块。
- Bebop.py: 与 Parrot Bebop 无人机交互的模块。
- DroneVision.py: 无人机视觉处理模块。
- DroneVisionGUI.py: 无人机视觉 GUI 模块。
- Minidrone.py: 与 Parrot Minidrone 无人机交互的模块。
- VisionServer.py: 视觉服务器模块。
- init.py: 初始化文件。
- .gitignore: Git 忽略文件配置。
- LICENSE: 项目许可证文件。
- MANIFEST.in: 打包清单文件。
- README.md: 项目介绍和使用说明。
- readthedocs.yml: ReadTheDocs 配置文件。
- setup.py: 项目安装配置文件。
2. 项目的启动文件介绍
Pyparrot 项目没有明确的“启动文件”,因为它的主要功能是通过 Python 模块调用来实现的。用户可以根据需要导入 pyparrot
目录中的模块,并编写自己的脚本来控制无人机。
例如,要启动一个简单的无人机控制脚本,可以创建一个新的 Python 文件,并导入 pyparrot
模块:
from pyparrot.Minidrone import Mambo
# 创建 Mambo 对象
mambo = Mambo("your_mambo_address_here", use_wifi=True)
# 连接到无人机
success = mambo.connect(num_retries=3)
if success:
print("连接成功")
mambo.safe_takeoff(5)
mambo.safe_land(5)
else:
print("连接失败")
3. 项目的配置文件介绍
Pyparrot 项目的主要配置文件是 setup.py
,它用于项目的安装和打包。以下是 setup.py
文件的简要介绍:
from setuptools import setup, find_packages
setup(
name='pyparrot',
version='1.5.3',
packages=find_packages(),
install_requires=[
# 依赖项列表
],
author='Amy McGovern',
author_email='amy@dynamica.com',
description='Python interface for Parrot Drones',
long_description=open('README.md').read(),
long_description_content_type='text/markdown',
license='MIT',
url='https://github.com/amymcgovern/pyparrot',
classifiers=[
'Development Status :: 5 - Production/Stable',
'Intended Audience :: Developers',
'License :: OSI Approved :: MIT License',
'Programming Language :: Python :: 3',
'Programming Language :: Python :: 3.6',
'Programming Language :: Python :: 3.7',
'Programming Language :: Python :: 3.8',
'Programming Language :: Python :: 3.9',
],
)
配置文件介绍
- name: 项目名称。
- version: 项目版本号。
- packages: 需要包含的 Python 包。
- install_requires: 项目依赖项列表。
- author: 项目作者。
- author_email: 作者邮箱。
- description: 项目简短描述。
- long_description: 项目详细描述,通常从
README.md
文件中读取。 - long_description_content_type: 详细描述的内容类型。
- license: 项目许可证。
- url: 项目主页 URL。
- classifiers: 项目分类信息。
通过 setup.py
文件,用户可以轻松地安装和打包 Pyparrot 项目。
热门项目推荐
相关项目推荐
- CangjieCommunity为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境Markdown00
- redis-sdk仓颉语言实现的Redis客户端SDK。已适配仓颉0.53.4 Beta版本。接口设计兼容jedis接口语义,支持RESP2和RESP3协议,支持发布订阅模式,支持哨兵模式和集群模式。Cangjie032
- 每日精选项目🔥🔥 推荐每日行业内最新、增长最快的项目,快速了解行业最新热门项目动态~ 🔥🔥02
- qwerty-learner为键盘工作者设计的单词记忆与英语肌肉记忆锻炼软件 / Words learning and English muscle memory training software designed for keyboard workersTSX022
- Yi-CoderYi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML07
- advanced-javaAdvanced-Java是一个Java进阶教程,适合用于学习Java高级特性和编程技巧。特点:内容深入、实例丰富、适合进阶学习。JavaScript085
- taro开放式跨端跨框架解决方案,支持使用 React/Vue/Nerv 等框架来开发微信/京东/百度/支付宝/字节跳动/ QQ 小程序/H5/React Native 等应用。 https://taro.zone/TypeScript09
- CommunityCangjie-TPC(Third Party Components)仓颉编程语言三方库社区资源汇总05
- Bbrew🍺 The missing package manager for macOS (or Linux)Ruby01
- byzer-langByzer(以前的 MLSQL):一种用于数据管道、分析和人工智能的低代码开源编程语言。Scala04
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
33
24
CangjieCommunity
为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
830
0
redis-sdk
仓颉语言实现的Redis客户端SDK。已适配仓颉0.53.4 Beta版本。接口设计兼容jedis接口语义,支持RESP2和RESP3协议,支持发布订阅模式,支持哨兵模式和集群模式。
Cangjie
376
32
advanced-java
Advanced-Java是一个Java进阶教程,适合用于学习Java高级特性和编程技巧。特点:内容深入、实例丰富、适合进阶学习。
JavaScript
75.92 K
19.09 K
RuoYi-Vue
🎉 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue & Element 的前后端分离权限管理系统,同时提供了 Vue3 的版本
Java
147
26
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手
HTML
57
7
easy-es
Elasticsearch
国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
19
2
杨帆测试平台
扬帆测试平台是一款高效、可靠的自动化测试平台,旨在帮助团队提升测试效率、降低测试成本。该平台包括用例管理、定时任务、执行记录等功能模块,支持多种类型的测试用例,目前支持API(http和grpc协议)、性能、CI调用等功能,并且可定制化,灵活满足不同场景的需求。 其中,支持批量执行、并发执行等高级功能。通过用例设置,可以设置用例的基本信息、运行配置、环境变量等,灵活控制用例的执行。
JavaScript
9
1
qwerty-learner
为键盘工作者设计的单词记忆与英语肌肉记忆锻炼软件 / Words learning and English muscle memory training software designed for keyboard workers
TSX
15.62 K
1.45 K
anqicms
AnQiCMS 是一款基于Go语言开发,具备高安全性、高性能和易扩展性的企业级内容管理系统。它支持多站点、多语言管理,能够满足全球化跨境运营需求。AnQiCMS 提供灵活的内容发布和模板管理功能,同时,系统内置丰富的利于SEO操作的功能,帮助企业简化运营和内容管理流程。AnQiCMS 将成为您建站的理想选择,在不断变化的市场中保持竞争力。
Go
78
5