ESPHome Stream Server 项目教程
1. 项目的目录结构及介绍
esphome-stream-server/
├── components/
│ └── stream_server/
│ ├── __init__.py
│ ├── stream_server.cpp
│ └── stream_server.h
├── LICENSE
├── README.md
└── example_config.yaml
目录结构介绍
-
components/stream_server/: 该目录包含了
stream_server组件的核心代码,包括 C++ 源文件和头文件。__init__.py: Python 初始化文件,用于标识该目录为一个 Python 包。stream_server.cpp: 组件的主要实现代码,负责处理串口数据与 TCP 数据之间的转换。stream_server.h: 组件的头文件,定义了组件的接口和数据结构。
-
LICENSE: 项目的开源许可证文件,通常为 MIT 许可证。
-
README.md: 项目的说明文件,包含了项目的概述、使用方法和配置说明。
-
example_config.yaml: 示例配置文件,展示了如何配置
stream_server组件。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件主要是 stream_server.cpp,该文件实现了 stream_server 组件的核心功能。以下是该文件的主要功能介绍:
-
初始化串口: 在启动时,
stream_server组件会初始化指定的串口,并设置相应的波特率、数据位、停止位等参数。 -
创建 TCP 服务器: 组件会创建一个 TCP 服务器,监听指定的端口(默认端口为 6638)。当有客户端连接时,组件会将串口数据转发给客户端,并将客户端发送的数据写入串口。
-
数据缓冲区管理: 组件内部维护了一个数据缓冲区,用于存储从串口读取的数据。缓冲区的大小可以通过配置文件进行调整。
-
连接状态管理: 组件提供了一个二进制传感器,用于指示当前是否有客户端连接。此外,还提供了一个数值传感器,用于显示当前连接的客户端数量。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件通常是一个 YAML 文件,用于配置 stream_server 组件的各项参数。以下是一个示例配置文件的内容:
external_components:
- source: github://oxan/esphome-stream-server
uart:
id: uart_bus
baud_rate: 115200
data_bits: 8
parity: NONE
stop_bits: 1
stream_server:
uart_id: uart_bus
port: 1234
buffer_size: 2048
binary_sensor:
- platform: stream_server
connected:
name: "Connected"
sensor:
- platform: stream_server
connection_count:
name: "Number of Connections"
配置文件说明
-
external_components: 指定外部组件的来源,这里是
esphome-stream-server组件的 GitHub 仓库。 -
uart: 配置串口参数,包括串口 ID、波特率、数据位、校验位和停止位。
-
stream_server: 配置
stream_server组件的参数,包括串口 ID、监听端口和缓冲区大小。 -
binary_sensor: 配置一个二进制传感器,用于指示当前是否有客户端连接。
-
sensor: 配置一个数值传感器,用于显示当前连接的客户端数量。
通过以上配置,stream_server 组件可以实现串口数据与 TCP 数据之间的双向传输,并提供连接状态的监控功能。
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