Conky 패널에 Python 스크립트 출력 표시
이번 게시물에서는 Python과 Conky를 사용하여 API 요청의 데이터를 데스크톱 패널에 직접 표시하는 간단한 방법을 보여드리겠습니다.
목적
목표는 API에서 정보를 가져와 데스크톱 패널에 표시하는 것입니다. 이 예에서는 API 요청에 Python을 사용하고 패널을 생성하는 데 Conky를 사용하겠습니다.
economia.awesomeapi.com.br API를 사용하여 비트코인 환율을 USD 및 BRL로 가져옵니다. 그런 다음 매시간 Python 스크립트를 실행하고 패널에 출력을 표시하도록 Conky를 구성합니다. 패널이 더 잘 보이도록 기본 스타일도 추가했습니다.
Python 스크립트: btc_data.py
다음은 비트코인 환율을 검색하고 Conky 패널의 출력 형식을 지정하는 Python 스크립트입니다.
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 구성: btc_ck.conf
Conky의 구성 파일은 다음과 같습니다. 매시간(3600초) Python 스크립트를 실행하고 다음과 같은 형식의 출력을 표시합니다.
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} ]]
핵심 포인트:
- API 데이터: USD와 BRL로 비트코인의 최고 가격과 최저 가격을 가져옵니다.
- 업데이트 빈도: 패널은 execpi 기능을 통해 매시간 업데이트됩니다.
- 스타일링: 패널의 외관을 개선하기 위해 일부 기본 사용자 정의가 적용되었습니다.
프로젝트 실행
- Python 스크립트(btc_data.py)와 Conky 구성 파일(btc_ck.conf)을 원하는 디렉터리에 저장합니다.
- 필요에 따라 btc_ck.conf의 파일 경로를 업데이트합니다(예: Python 스크립트 위치, 비트코인 로고 이미지).
- 다음 구성으로 Conky를 시작합니다.
conky -c /path/to/btc_ck.conf
위 내용은 Conky 패널에 Python 스크립트 출력 표시의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
