Home Assistant MySkoda 集成项目启动和配置教程
2025-05-25 20:54:14作者:蔡怀权
1. 项目目录结构及介绍
Home Assistant MySkoda 集成项目的目录结构如下:
homeassistant-myskoda/
├── .github/
├── .vscode/
├── config/
├── custom_components/
│ └── myskoda/
├── docs/
├── scripts/
├── .devcontainer.json
├── .gitattributes
├── .gitignore
├── .pre-commit-config.yaml
├── LICENSE
├── README.md
├── SECURITY.md
├── crowdin.yml
├── hacs.json
├── pyproject.toml
└── uv.lock
- .github/: 包含与 GitHub 仓库相关的配置文件。
- .vscode/: 包含 Visual Studio Code 的项目配置。
- config/: 存放配置文件。
- custom_components/myskoda/: 自定义组件的源代码所在目录。
- docs/: 存放项目文档。
- scripts/: 包含项目运行脚本。
- .devcontainer.json: 定义开发容器配置。
- .gitattributes: 配置 Git 属性。
- .gitignore: 定义 Git 忽略的文件。
- .pre-commit-config.yaml: 配置 pre-commit 钩子。
- LICENSE: 项目许可证文件。
- README.md: 项目说明文件。
- SECURITY.md: 安全策略文件。
- crowdin.yml: 翻译配置文件。
- hacs.json: HACS(Home Assistant Community Store)集成配置。
- pyproject.toml: Python 项目配置文件。
- uv.lock: 可能是项目锁定文件。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要依赖于 Home Assistant 系统的集成。在 custom_components/myskoda/ 目录中,包含了实现集成的 Python 代码。以下是一些核心文件:
- init.py: 初始化自定义组件,定义组件的入口。
- myskoda.py: 实现与 MySkoda API 交互的核心逻辑。
- binary_sensor.py, sensor.py, switch.py, ...: 定义不同的实体类型,如二进制传感器、传感器、开关等。
在 Home Assistant 中,可以通过 HACS 或手动安装方式添加这个自定义组件。安装后,需要重启 Home Assistant 以加载新的组件。
3. 项目的配置文件介绍
配置文件主要用于设置集成所需的参数,如登录凭证、轮询间隔等。以下是一些重要的配置选项:
- login: MySkoda 账户的登录用户名。
- password: MySkoda 账户的登录密码。
- polling_interval: 轮询间隔,默认为30分钟,可以设置为1到1440分钟(1天)。
- S-PIN: 用于执行某些操作的 PIN 码。
配置文件通常位于 Home Assistant 的配置目录中,名为 configuration.yaml。以下是一个配置示例:
myskoda:
login: your_username
password: your_password
polling_interval: 30
S-PIN: your_S-PIN
确保在修改配置文件后重启 Home Assistant,使配置生效。
以上是 Home Assistant MySkoda 集成项目的启动和配置基础教程。按照这些步骤,您可以成功集成并开始使用 MySkoda 服务。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
407
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
252
暂无简介
Dart
673
160
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++
664
319
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
658
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
326
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868