반응형

안녕하세요.

 

제가 통신 전공으로 프로토콜 등도 중요하지만 정확한 센서 데이터 수집하는 것도 굉장히 중요하다고 요즘 느낍니다.

 

정확한 데이터를 기반으로 머신러닝, 딥러닝, 필터링이 가능하기 때문에 정확한 데이터를 모으는 것은 가장 중요합니다. 

 

UART Serial 통신(9600, 115200bps)을 통해 가장 심플한 CSV형식이 현재 구글에서 가장 돌고 있습니다. 

 

매번 데이터  수집을 위해 데이터 짜는 것이 귀찮기 때문에 저를 위해 메모장 느낌으로 코딩을 기록했습니다. 

 

파이썬 공식 문서를 보면 쉽게 알 수 있지만, 번역기에 돌린 한국말이 약간 이상합니다. 

https://docs.python.org/ko/3/library/csv.html

 

csv — CSV 파일 읽기와 쓰기 — Python 3.9.7 문서

소위 CSV (Comma Separated Values – 쉼표로 구분된 값) 형식은 스프레드시트와 데이터베이스에 대한 가장 일반적인 가져오기 및 내보내기 형식입니다. CSV 형식은 RFC 4180에서 표준화된 방식으로 형식을

docs.python.org

 

import os

path_ = './data/test.csv'
fieldnames = ['device_name','f_port', 'ucnt', 'dr', 'rssi', 'snr', 'channel', 'lat', 'long_', 'alt']


if __name__ == '__main__':
	file_exists = os.path.isfile(path_)
	
    while(1):
    """
    Do something ex) serial.read, post, parsing...
    """
        with open(file_name, 'a', newline='\n') as csvfile:
            wr = csv.DictWriter(csvfile, delimiter=',', fieldnames=fieldnames)
            if not file_exists: wr.writeheader()
            wr.writerow({
                'device_name' :device_name,
                'f_port':f_port,
                'ucnt' : ucnt, 
                'dr' :dr, 
                'rssi':rssi, 
                'snr':snr, 
                'channel':channel, 
                'lat':lat, 
                'long_': long_, 
                'alt': alt})

 

1. with문을 사용한 이유 :

우선 파이썬 공식문서는 with문을 쓰기 권장한다. 파일 쓰기 위해선 파일을 열어야 합니다. 그리고 쓰기가 완료되면 닫아야 합니다. 하지만 파일 쓰기가 완료되었지만, 파일이 열려 있으면 파일이 깨지거나, 제대로 된 데이터가 아닐 수 있습니다. with문은 이를 방지 위해 파일 열기, 닫기를 자동으로 해줍니다. 

 

2. 위 csv 저장하는 코드는 데이터를 이어 저장하는 형식이며, 만약 파일 이름(path_)이 지정한 경로(./data/) 내에 이름이 같은 파일이 없다면, csv header(fieldnames)를 추가한다. 파일 이름이 지정한 경로 내에 이름이 같은 파일이 있다면, csv header를 추가하지 않고, 데이터를 그대로 이어 저장한다.

    

csv 형태를 잘 만들어 놓으면 나중에 pandas 혹은 matlab가지고 놀기 편합니다. 

 

이런 느낌의 코드를 전에 짜놓고 또 못찾아서 새로 짜고를 3번 정도 반복할쯤 그냥 블로그에 올리기로 했습니다.

728x90
반응형

+ Recent posts