Home Assistant Flightradar24 项目使用教程
2024-09-12 01:48:37作者:邬祺芯Juliet
1. 项目目录结构及介绍
home-assistant-flightradar24/
├── custom_components/
│ └── flightradar24/
│ ├── __init__.py
│ ├── manifest.json
│ ├── sensor.py
│ └── services.yaml
├── README.md
└── requirements.txt
目录结构说明
- custom_components/: 该目录包含了自定义组件,用于扩展 Home Assistant 的功能。
- flightradar24/: 这是 Flightradar24 组件的目录。
- init.py: 初始化文件,通常用于定义组件的基本信息。
- manifest.json: 组件的元数据文件,包含组件的名称、版本、依赖等信息。
- sensor.py: 传感器实现文件,用于从 Flightradar24 API 获取数据并将其显示在 Home Assistant 中。
- services.yaml: 定义了组件提供的服务。
- flightradar24/: 这是 Flightradar24 组件的目录。
- README.md: 项目的说明文档,包含项目的介绍、安装步骤、使用方法等。
- requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
2. 项目启动文件介绍
项目的启动文件主要是 sensor.py,该文件负责从 Flightradar24 API 获取飞行数据,并将其作为传感器数据提供给 Home Assistant。
sensor.py 文件功能
- 数据获取: 通过 Flightradar24 API 获取飞行数据。
- 数据处理: 将获取的数据转换为 Home Assistant 可以识别的传感器数据格式。
- 数据更新: 定期更新传感器数据,确保数据的实时性。
3. 项目配置文件介绍
项目的配置文件主要是 manifest.json 和 services.yaml。
manifest.json
{
"domain": "flightradar24",
"name": "Flightradar24",
"documentation": "https://github.com/AlexandrErohin/home-assistant-flightradar24",
"dependencies": [],
"codeowners": ["@AlexandrErohin"],
"requirements": ["flightradar24==1.0.0"]
}
配置项说明
- domain: 组件的唯一标识符。
- name: 组件的名称。
- documentation: 组件的文档链接。
- dependencies: 组件依赖的其他组件或库。
- codeowners: 组件的维护者。
- requirements: 组件依赖的 Python 包。
services.yaml
flightradar24_update:
description: 更新 Flightradar24 数据
fields:
entity_id:
description: 要更新的实体 ID
example: sensor.flightradar24_sensor
配置项说明
- flightradar24_update: 定义了一个服务,用于手动触发 Flightradar24 数据的更新。
- description: 服务的描述。
- fields: 服务的参数。
- entity_id: 要更新的传感器实体 ID。
通过以上配置,用户可以在 Home Assistant 中使用 Flightradar24 组件,获取实时的飞行数据。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
530
3.74 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
177
Ascend Extension for PyTorch
Python
338
401
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
355
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++
885
595
暂无简介
Dart
770
191
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
114
139
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
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
246