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2020-9-2
マスクと保冷剤の実験
まず最初に、本実験で使っているマスクや保冷剤のメーカーとは、あくまで「メーカーとそのユーザー」という関係でしかないということをお断りしておく。
また、本実験はあくまで個人的に行ったものであり、マネをして何かしらの不都合を被ったとしても、こちらとしては全くその責任を負うものではない。
マスクに保冷剤を入れるというのは誰もが思いつくことであり、例えば以下のような、そのためのマスクも発売されているほどである。
私が愛用しているマスクは、SoToLaBoのAdjustable Mask COOLMAX GRAYというもの。
このマスクにはポケットがあり、中に市販のマスクフィルター等を入れることができる。別にメーカーで推奨しているわけではないが、このポケットに保冷剤を入れて暑さをしのごうとすることは容易に思いつくことであり、私も早速試してみた。
先ず試したのは、以下のキャッチクール保冷剤20g。大きさは70mmX70mm。
気をつけなければいけないのは、この保冷剤は少し大きく、凍らせてからだとマスクの開口部からポケット部分に挿入することができないと言うこと。凍らせる前に、予めマスクに保冷剤を詰め込んでおき、マスクごと凍らせればよい。
ところで、私の通勤時間は45分。うち電車に乗ってるのは3分間だけで、残りは徒歩である（最寄り駅から会社までバスが出ているが、健康のため歩くことにしている）。
残念ながら、この20gの保冷剤を使っている限り、冷たさを感じられるのは30分ほどであった。
保冷剤を2コ（合計40g）入れても、4コ（80g）入れても、6コ（120g）入れても、結果は同じ。おおよそ30分程度で冷たくなくなってしまう。
なお、マスクのサイズの限界から、保冷剤を6コ以上入れることは難しかった。また、120gまでであれば通勤の45分の間一応耐えられたが、耳にかかる重さからも、120g程度が限界であると思われる。
冷感が続くのが30分では、通勤時間のおよそ3分の2にしかならず、残りの15分はぬるくてかさばるマスクを付けたまま、歩いて会社へ向かわなければならない。これはなかなかに苦痛である。
次に試したのは、以下の100gの保冷剤。
これもまた、凍らせる前に、予めマスクに保冷剤を詰めてから、マスクごと凍らせる必要がある。
結論から言うと、これを使えば45分間の通勤時間の間ずっと冷感を感じ続けることができた（45分後でも芯にまだほんの少し凍った部分が残っている）。
重さだけで言えば20gX6コの方が重いわけだが、それでもこの1コで100gの保冷剤の方が長い時間冷感を保持できたのは、やはり重さ（これは体積にほぼ比例する）あたりの表面積が小さい方が温度変化が小さくなるからだと考えられる。
別の機会に試したところでは、この100gの保冷剤であれば1時間弱の間冷たさを感じることができた。
残念ながら、保冷剤がかさばる分、マスクのフィット感は損なわれる。しかしながら、それは不具合を感じるほどではない。下記の写真の左が保冷剤なし、右が100gの保冷剤ありである。
ちなみに、以下の150gのものも試してみたのだが、
一応マスクのポケットに詰め込むことはできたのだが、保冷剤が大きくかさばりすぎてマスクの装着感が非常に悪いこと、150gという重さは重すぎて耳が痛くて通勤時間の45分間は耐えられなかったことから、これを採用するには至らなかった。
今使っているこのSoToLaBoのAdjustable Mask COOLMAX GRAYだが、実は二代目であり、私は初代のユーザーでもあった。
初代から二代目の改善点は以下の二点。
- ゴムがソフトタイプになったこと。
- 裏地がCOOLMAXになったこと。
この二点も、ソフトなゴムが耳にかかる保冷剤の重さを軽減するように感じられること、保冷剤がかさばる分マスクの内側が口元にぴったりくっ付いても気持ちがいいことから、私にとっては非常に有効な改良だったが、さらに気に入ったのはオプションのAdjustable Mask Nose Fit Wire "Stainless"である。Nose Fit Wireにはソフトタイプもあり、人によって好みもあるだろうが、両方試した私としては断然Stainlessの方をお勧めする（上がソフトタイプ、下がStainless）。
ソフトタイプはその名の通りアタリがソフトで、特にポケットに重さのある保冷剤が入っている場合には少し頼りない。対してStainlessだと、鼻に引っかかる感じがあり保冷剤入りマスクもしっかり保持できる。
以下に比較の写真を示す。上がソフトタイプ、下がStainlessのNose Fit Wireが入った状態である。Stainlessの方が、よりしっかりした形状であることがわかる。これにより、よりしっかりしたフィット感が得られるわけである。
以上、マスクに保冷剤を入れた場合の保冷時間の実験結果と、それに用いたマスクや保冷剤の紹介でした。
2020-7-23
ベランダの花・続続続続
2020/06/07
2020/06/10
2020/06/12
2020/06/17
2020/06/21
2020/06/24
2020/07/23
2020-7-12
室内のCO2濃度が見たい・続続
「室内のCO2濃度が見たい」、「室内のCO2濃度が見たい・続」の続き。
室内のCO2濃度をLametric Timeで表示できるようになったが、自己満足ついでに値の推移をグラフで見たくなった。
昨日掲載したスクリプト（room.py）は、cronで5分おきに実行しているのだが、ログとして、室温、湿度、CO2濃度をroom.logへ出力している。
*/5 * * * * cd /home/pi/lametric/;./room.py >> /home/pi/lametric/room.log 2> /dev/null
room.logの内容は以下のような感じ。
date,temperature,humidity,co2 2020-07-11 13:50,27,68,513 2020-07-11 13:55,27,68,519 2020-07-11 14:00,27,68,507 2020-07-11 14:05,27,68,508 2020-07-11 14:10,27,68,505
これをグラフ化してみた。
#!/usr/bin/env python3
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import re
import pprint
df = pd.read_csv('room.log', index_col='date')
period = int(-1 * (60 / 5) * 24 * 1)
ltst = df[period:].interpolate()
data1 = ltst.loc[:, 'temperature']
data2 = ltst.loc[:, 'humidity']
data3 = ltst.loc[:, 'co2']
xt = []
xl = []
idx = ltst.index.values.tolist()
for i in idx:
if '00:00' in i:
xt.append(i)
xl.append(re.search(r'(\d\d-\d\d) ', i).group())
elif '12:00' in i:
xt.append(i)
xl.append('')
else:
xt.append('')
xl.append('')
plt.style.use('seaborn-darkgrid')
fig, [ax1, ax2, ax3] = plt.subplots(3, 1, sharex='col')
fig.set_figwidth(12.8)
fig.set_figheight(9.6)
ax1.plot(data1, color='indianred')
ax1.set_ylabel('temperature')
ax2.plot(data2, color='royalblue')
ax2.set_ylabel('humidity')
ax3.plot(data3, color='seagreen')
ax3.set_ylabel('co2')
ax3.set(xticks=xt, xticklabels=xl)
plt.tight_layout()
plt.savefig('graph.png')
以下ができたグラフ（graph.png）。一日分のグラフで、9行目で変数periodの値を決めている、右辺の最後の数字が日数を表している。
12時過ぎのCO2濃度の急上昇は、昼飯でコンロに火を付けたためと思われる。換気したら値が一気に下がり、一緒に温度、湿度も急降下していることが見て取れる。
だからなに、って話ですが。
参考
2020-7-11
室内のCO2濃度が見たい・続
先日書いた「室内のCO2濃度が見たい」の続き。
2020/06/20にBanggood.comに発注したCO2濃度センサー「MH-Z19」だが、
昨日（2020/07/10）届いた。発注から到着まで20日間かかったことになる（納期は10日から30日となっていた）。
なお、届いたのは「MH-Z19B」だった。
早速、こちらのページを参考に、もともと近所のアメダスの情報やNature Remoの内蔵センサーの値をLametric Timeへ表示するために使っていたRaspberry Pi 3Bに接続してみた。金属製の台の上に置いてあるため、センサーの下にダンボールを貼り付けてある。
センサーの値も問題なく取得できたので、これをLametric Timeに表示してみた。
#!/usr/local/bin/python3
import requests
import json
import datetime
import subprocess
url = 'https://api.nature.global/1/devices'
headers = {
'contentType': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'
}
res = requests.get(url, headers=headers)
data = res.json()
hum = str(data[0]['newest_events']['hu']['val'])
temp = str(round(data[0]['newest_events']['te']['val'], 1))
mh = subprocess.check_output(['sudo', 'python3', '-m', 'mh_z19']).decode('utf-8')
mh = json.loads(mh)
co2 = str(mh['co2'])
print(f"{datetime.datetime.today().strftime('%Y-%m-%d %H:%M')},{temp},{hum},{co2}")
hum = hum + '%'
temp = temp + '°C'
co2 = co2 + 'ppm'
disp = {
'frames': [
{
'index' : 0,
'text' : temp,
'icon' : '12464'
},
{
'index' : 1,
'text' : hum,
'icon' : '12184'
},
{
'index' : 2,
'text' : co2,
'icon' : '32936'
}
]
}
disp = json.dumps(disp)
headers = {
'X-Access-Token': 'yyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyyy',
'Cache-Control': 'no-cache',
'Accept': 'application/json'
}
url = "https://developer.lametric.com/api/V1/dev/widget/update/com.lametric.zzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzzz/1"
res = requests.post(url, disp, headers=headers)
上記のスクリプトをcronで5分おきに実行し、表示する情報を更新している。
表示は順に、時刻 -> 日付 -> 近所のアメダスの気温 -> 天気と降水量 -> 風速 -> 室温 -> 湿度 -> CO2濃度 となっている（アメダスの情報は別のスクリプトで更新している）。
まあ、自己満足以外の何物でもないが、満足満足。
参考
2020-7-5
Googleカレンダーに阪神とプロ野球の日程をインポートするためのスクレイピング・2020年版
先月（2020/06/19）とうとうプロ野球が開幕した。阪神ファンとしては、2020/07/05現在、早くもシーズン終わったんじゃねえかとも思える状況だが、それはそれとして、昨年以下のようなスクリプトを紹介していた。
- Googleカレンダーに阪神タイガースの試合日程をインポートするためスクレイピング
- Googleカレンダーにプロ野球の日程をインポートするためスクレイピング
- Googleカレンダーにプロ野球の日程をインポートするためスクレイピング・続
早速今年の日程をGoogleカレンダーにインポートしようとしてみたのだが、これが素直に動いてくれない。
以下に動かすまでにやったことを示す。
阪神タイガースの日程
まずはスクリプトの修正。
- オリックスが「bs」だったのが「b」に変わってたのに対応。
- 年を「2020」に、日にちを今年の変則日程に応じて変更した。
- いちいち「JERAセ・リーグ公式戦」と表示されるのがうるさいので消した。
#!/usr/bin/python3
#coding: utf-8
#scrapingtigers.py
import re
import datetime
import urllib.request
import requests
import pprint
from bs4 import BeautifulSoup
data = {}
year = '2020'
team = {
't':'阪神',
's':'ヤクルト',
'd':'中日',
'h':'ソフトバンク',
'e':'楽天',
'f':'日本ハム',
'l':'西武',
'db':'DeNA',
'm':'ロッテ',
'b':'オリックス',
'g':'巨人',
'c':'広島',
}
head = "Subject, Start Date, Start Time, End Date, End Time, Description, Location"
print(head)
#month_days = {'03':'31', '04':'30', '05':'31', '06':'30', '07':'31', '08':'31', '09':'30'}
month_days = {'06':'30', '07':'31', '08':'31', '09':'30', '10':'31', '11':'30'}
for month in month_days.keys():
data.setdefault(month, {})
for day in range(int(month_days[month])):
data[month].setdefault(day + 1, {})
data[month][day + 1].setdefault('date', year + '/' + month + '/' + ('0' + str(day + 1))[-2:])
for month in month_days.keys():
html = requests.get("https://m.hanshintigers.jp/game/schedule/" + year + "/" + month + ".html")
soup = BeautifulSoup(html.text, features="lxml")
day = 1
for tag in soup.select('li.box_right.gameinfo'):
text = re.sub(' +', '', tag.text)
info = text.split("\n")
if len(info) > 3:
if info[1] == '\xa0' or re.match('JERAセ・リーグ公式戦', info[1]):
info[1] = ''
data[month][day].setdefault('gameinfo', info[1])
data[month][day].setdefault('start', info[2])
data[month][day].setdefault('stadium', info[3])
if re.match('オールスターゲーム', info[2]):
data[month][day]['gameinfo'] = info[2]
data[month][day]['start'] = '18:00'
text = str(tag.div)
if text:
m = re.match(r'^.*"nologo">(\w+)<.*$', text, flags=(re.MULTILINE|re.DOTALL))
if m:
gameinfo = m.group(1)
data[month][day].setdefault('gameinfo', gameinfo)
m = re.match(r'^.*"logo_left (\w+)">.*$', text, flags=(re.MULTILINE|re.DOTALL))
if m:
team1 = m.group(1)
data[month][day].setdefault('team1', team[team1])
m = re.match(r'^.*"logo_right (\w+)">.*$', text, flags=(re.MULTILINE|re.DOTALL))
if m:
team2 = m.group(1)
data[month][day].setdefault('team2', team[team2])
day += 1
for month in month_days.keys():
for day in data[month].keys():
if data[month][day].get('start'):
m = re.match(r'(\d+):(\d+)', data[month][day]['start'])
if m:
sthr = m.group(1)
stmn = m.group(2)
start = datetime.datetime(int(year), int(month), int(day), int(sthr), int(stmn), 0)
delta = datetime.timedelta(hours=4)
end = start + delta
sttm = start.strftime("%H:%M:%S")
entm = end.strftime("%H:%M:%S")
summary = ''
if data[month][day]['gameinfo']:
summary = data[month][day]['gameinfo'] + " "
if not re.match('オールスターゲーム', data[month][day]['gameinfo']):
summary += data[month][day]['team1'] + "対" + data[month][day]['team2']
#head = "Subject, Start Date, Start Time, End Date, End Time, Description, Location"
print(f"{summary}, {data[month][day]['date']}, {sttm}, {data[month][day]['date']}, {entm}, {summary}, {data[month][day]['stadium']}")
これぐらいの修正で動きそうなものだが（環境はWindow10のWSL（Ubuntu20.04））、
SSL routines:tls12_check_peer_sigalg:wrong signature type
みたいなエラーを吐いて止まってしまう。
原因は、Ubuntu20.04にデフォルトで入ってるOpenSSLのバージョンが古いため。1.1.1fが入ってるんだが、これを1.1.1gへ上げれば、無事動くようになる。バージョンアップはaptではダメで、ソースコードからコンパイルする必要があるようなので（少なくとも私はそうした）ググってきちんと調べてやってください。
後は出力結果をcsvファイルへ吐き出して、それをGoogleカレンダーへインポートすればOK。
プロ野球の日程
こちらも変なエラーに悩まされたが、環境のアップデートではなく、スクリプトの修正で事足りた。
- 年を「2020」に、日にちを今年の変則日程に応じて変更した。
- SSL認証でエラーが出ないよう、対応を追記。
#!/usr/bin/python3
#coding: utf-8
#scrapingnpb2.py
import sys
import re
import datetime
import pandas as pd
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
print("Subject, Start Date, Start Time, End Date, End Time, Description, Location")
year = '2020'
#months = ['03', '04', '05', '06', '07', '08', '09']
months = ['06', '07', '08', '09', '10', '11']
# 0, 1, 2, 3, 4, 5
#(0, '3/29（金）', 'DeNA - 中日', '横\u3000浜 18:30', nan, nan)
for month in months:
url = "http://npb.jp/games/" + year + "/schedule_" + month + "_detail.html"
tb = pd.io.html.read_html(url)
for row in tb[0].itertuples(name=None):
card = ''
md = re.sub(r'（.*）', '', row[1])
ymd = year + '/' + md
sttm = ''
entm = ''
place = ''
if row[2] == row[2]:
card = re.sub(' - ', '対', row[2])
if row[3] == row[3]:
place_time = row[3].split(' ')
if len(place_time) > 1:
(sthr, stmn) = place_time[1].split(':')
(mon, day) = md.split('/')
start = datetime.datetime(int(year), int(mon), int(day), int(sthr), int(stmn), 0)
delta = datetime.timedelta(minutes=200)
end = start + delta
sttm = start.strftime("%H:%M:%S")
entm = end.strftime("%H:%M:%S")
place = re.sub(r'\s+', '', place_time[0])
else:
sttm = '18:00:00'
entm = '21:20:00'
place = place_time[0]
if len(sys.argv) > 1:
m = re.search(sys.argv[1], card)
if m:
print(f"{card}, {ymd}, {sttm}, {ymd}, {entm}, {card}, {place}")
elif card != '':
print(f"{card}, {ymd}, {sttm}, {ymd}, {entm}, {card}, {place}")
当初は以下のようなエラーに悩まされた。
urllib.error.URLError: <urlopen error [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: unable to get local issuer certificate (_ssl.c:1108)>
去年との違いは、NPBのサイトが「https」になっていたこと。
でも、pandasのサイトによると、以下のようにpandas.read_htmlは（というかlxmlは）httpsには対応していない。
pandas.read_html(io, match='.+', flavor=None, header=None, index_col=None, skiprows=None, attrs=None, parse_dates=False, thousands=',', encoding=None, decimal='.', converters=None, na_values=None, keep_default_na=True, displayed_only=True) Read HTML tables into a list of DataFrame objects. Parameters:io:str, path object or file-like object A URL, a file-like object, or a raw string containing HTML. Note that lxml only accepts the http, ftp and file url protocols. If you have a URL that starts with 'https' you might try removing the 's'.
なので、スクリプト上「http」にアクセスしているのはそれはそれで正しいはずなのだが、なぜかSSL認証エラーになってしまう（サイト側でhttpへのアクセスをhttpsへリダイレクトしてるためか？）。
で、しかたがないので、SSL認証エラーを無視するようにした次第。
後はこれまた出力結果をcsvファイルへ吐き出して、それをGoogleカレンダーへインポートすればOK。