homeassistant-statistics 的项目扩展与二次开发
2025-05-11 16:37:22作者:庞眉杨Will
项目的基础介绍
homeassistant-statistics 是一个开源项目,旨在为 Home Assistant 用户提供一个用于收集和展示家庭自动化系统中各类统计数据的应用。Home Assistant 是一个基于Python的家庭自动化平台,可以通过它来监控和控制家中的智能设备。
项目的核心功能
该项目的主要功能是自动收集 Home Assistant 系统中的各种统计数据,如温度、湿度、能耗等,并将这些数据以可视化的形式展示给用户。它允许用户自定义统计数据的收集频率,并提供了一个直观的界面来查看这些数据。
项目使用了哪些框架或库?
该项目使用了以下框架和库:
- Python:项目的主要编程语言。
- Home Assistant:项目依赖 Home Assistant 平台进行数据的收集和展示。
- Flask:一个轻量级的 Web 应用框架,用于创建项目的 Web 界面。
- Pandas:一个强大的数据分析库,用于处理和计算统计数据。
- SQLite:一个轻量级的数据库,用于存储统计数据。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构大致如下:
homeassistant-statistics/
├── custom_components/
│ └── statistics/
│ ├── __init__.py
│ ├── sensor.py
│ └── ...
├── frontend/
│ └── ...
├── tests/
│ └── ...
└── ...
custom_components/statistics/:这个目录包含了项目的核心逻辑,如传感器的定义和数据处理。frontend/:这个目录包含了项目的前端代码,用于展示统计数据。tests/:这个目录包含了项目的测试代码,确保项目功能的稳定和可靠性。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 数据源扩展:可以增加更多类型的数据源,比如其他智能家居设备的统计数据,或集成第三方服务的数据。
- 可视化增强:改进前端展示,增加更多图表类型,或者提供自定义报表功能。
- 数据分析:引入更复杂的数据分析算法,比如预测分析、趋势分析等。
- 集成其他服务:将统计结果与第三方服务集成,如发送通知、自动化规则触发等。
- 性能优化:优化数据存储和查询性能,确保系统在处理大量数据时仍然稳定高效。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
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
1.03 K
477
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
375
3.21 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
169
190
暂无简介
Dart
615
140
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
855
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
852
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
258