Anzeigen von Python-Skriptausgaben auf Conky Panels
In diesem Beitrag zeige ich eine einfache Möglichkeit, Daten aus API-Anfragen direkt auf Desktop-Panels mit Python und Conky anzuzeigen.
Objektiv
Das Ziel besteht darin, Informationen von einer API abzurufen und auf einem Desktop-Panel anzuzeigen. In diesem Beispiel verwende ich Python für die API-Anfragen und Conky zum Erstellen der Panels.
Wir rufen die Bitcoin-Wechselkurse in USD und BRL mithilfe der API economia.awesomeapi.com.br ab. Anschließend konfigurieren wir Conky so, dass das Python-Skript stündlich ausgeführt wird und die Ausgabe auf dem Panel angezeigt wird. Ich habe auch einige grundlegende Stilelemente hinzugefügt, damit das Panel besser aussieht.
Python-Skript: btc_data.py
Unten finden Sie das Python-Skript, das Bitcoin-Kurse abruft und die Ausgabe für das Conky-Panel formatiert:
import requests API_URL = "https://economia.awesomeapi.com.br/json/last/BTC-USD,BTC-BRL" try: response = requests.get(API_URL) data = response.json() btc_usd = data.get("BTCUSD", {}) btc_brl = data.get("BTCBRL", {}) usd_alta = f"$${float(btc_usd.get('high', 'N/A')):,.2f}" usd_baixa = f"$${float(btc_usd.get('low', 'N/A')):,.2f}" brl_alta = f"R$${float(btc_brl.get('high', 'N/A')):,.2f}" brl_baixa = f"R$${float(btc_brl.get('low', 'N/A')):,.2f}" formatted_data = ( "\n\n${color white}BTC - USD\n${color}${color green} High: ${color}${color white}"+usd_alta+"\n${color red} Low: ${color}${color white}"+usd_baixa+"\n\n" "${color white}BTC - BRL\n${color}${color green} High: ${color}${color white}"+brl_alta+"\n${color red} Low: ${color}${color white}"+brl_baixa+"\n" ) print(formatted_data) except Exception as e: print(e)
Conky-Konfiguration: btc_ck.conf
Hier ist die Konfigurationsdatei für Conky. Es führt das Python-Skript stündlich (3600 Sekunden) aus und zeigt die formatierte Ausgabe an:
conky.config = { default_color = '#afafaf', own_window = true, own_window_type = 'normal', own_window_transparent = true, own_window_colour = '#000000', own_window_hints = 'undecorated, skip_taskbar', use_spacer = 'right', border_inner_margin = 20, alignment = 'middle_right', use_xft = true, double_buffer = true, font = 'Monospace:size=8:style=semibold', gap_x = 80, update_interval = 1.0, } conky.text = [[ ${image /home/.../bitcoin-btc-logo.png -n -p 50,1 -s 25x25} ${execpi 3600 python3 /home/.../btc_data.py} ]]
Wichtige Punkte:
- API-Daten: Abrufen der Höchst- und Tiefstpreise von Bitcoin in USD und BRL.
- Aktualisierungshäufigkeit: Das Panel wird stündlich über die Execpi-Funktion aktualisiert.
- Stil: Es werden einige grundlegende Anpassungen vorgenommen, um das Erscheinungsbild des Panels zu verbessern.
Ausführen des Projekts
- Speichern Sie das Python-Skript (btc_data.py) und die Conky-Konfigurationsdatei (btc_ck.conf) im gewünschten Verzeichnis.
- Aktualisieren Sie die Dateipfade in btc_ck.conf nach Bedarf (z. B. Speicherort des Python-Skripts, Bild des Bitcoin-Logos).
- Starten Sie Conky mit der Konfiguration:
conky -c /path/to/btc_ck.conf
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAnzeigen von Python-Skriptausgaben auf Conky Panels. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

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Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

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