pixhawkpx4怎样获取及使用传感器数据

光电传感器是各种光电检测系统中实现光电转换的关键元件，它是把光信号（红外、可见及紫外镭射光）转变成为电信号的器件。
光电式传感器是以光电器件作为转换元件的传感器。它可用于检测直接引起光量变化的非电量，如光强、光照度、辐射测温、气体成分分析等；也可用来检测能转换成光量变化的其他非电量，如零件直径、表面粗糙度、应变、位移、振动、速度、加速度，以及物体的形状、工作状态的识别等。光电式传感器具有非接触、响应快、性能可靠等特点，因此在工业自动化装置和机器人中获得广泛应用。

传感器数据进入Python后，可以使用Python的数学计算库，如NumPy、SciPy等，对数据进行处理和计算。以下是一些基本的数据处理和计算步骤：
1 读取数据。首先，需要从传感器采集的数据文件或数据库中读取数据，并将其存储为Python中的数组或矩阵类型。
2 数据清洗和预处理。在进行计算之前，需要对数据进行清洗和预处理，例如去除异常值、缺失值填充等。
3 计算数据统计量。可以使用NumPy库中的函数计算数据的平均值、中位数、方差、标准差等统计量。
4 数据可视化。可以使用Python的可视化库，如Matplotlib、Seaborn等，将数据可视化，以更好地理解和分析数据。
5 应用机器学习算法。如果需要进行预测或分类等任务，可以使用Python中的机器学习库，如Scikit-Learn、TensorFlow等，对数据进行处理和建模。
总的来说，Python是一种强大而灵活的工具，可以用于处理各种类型的数据，并进行复杂的计算和分析。需要根据具体的数据类型和分析任务，选择合适的Python库和技术，以实现对传感器数据的有效处理和分析。

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop
我正在开发一个实时网络应用程序，它将显示从浏览器中的传感器收集的数据 但似乎有两种方法可以做到这一点 在前端我使用Angular 4在后端我使用django
第一种方法是使用Django创建套接字客户端并直接连接到传感器dada collector（这是一个raspberry pi） 在树莓派上有一个套接字服务器在它上面听 一旦django连接到raspberry pi，raspberry pi就会将数据推送到套接字 然后django可以使用websocket（通过django Channels ）将数据推送到前端角4
第二种方法是运行一个独立的python套接字客户端脚本，连接到raspberry pi套接字服务器并将数据保存到数据库中 后端django将每秒查询数据库并获取最新数据 然后使用websocket以与第一种方式相同的方式将数据推送到前端角4

---