Nous allons demander à Python de générer une page web et d'y afficher nos données.

Nous sommes prêt à structurer plus proprement notre application en séparant :

• la logique capteur/météo (lecture, calculs, API),
• l’application web (routes, affichage),

Dans une démarche de développement propre, modulaire et réutilisable, on sépare la logique métier (la lecture des données et les calculs) de l’interface utilisateur (site web, affichage).

Le fichier capteur.py ne contient plus de boucle while True ni de traitement direct. Il est composé exclusivement de fonctions, que l’on pourra appeler depuis une autre application, ici app.py (notre serveur Flask).

Ce script agit comme une boîte à outils. Il regroupe :

• la lecture du capteur DHT22,
• le calcul du point de rosée,
• le calcul de l’indice humidex,
• la récupération de la date et heure actuelles.

#importations
import Adafruit_DHT
import math
from datetime import datetime

#definir le capteur et le port GPIO
DHT_SENSOR = Adafruit_DHT.DHT22
DHT_PIN = 4

def lire_donnees_capteur():
    humidity, temperature = Adafruit_DHT.read_retry(DHT_SENSOR, DHT_PIN)
    #attention, la fonction read_retry() retourne en premier l'humidité puis la temperature.
    if humidity is not None and temperature is not None:
        return round(humidity, 1), round(temperature, 1)
    else:
        return None, None

def calculer_point_de_rosee(temperature, humidity):
    #Formule pour calculer le point de rosée
    alpha = 17.27
    beta = 237.7
    gamma = (alpha * temperature) / (beta + temperature) + math.log(humidity / 100)
    point_de_rosee = (beta * gamma) / (alpha - gamma)
    return round(point_de_rosee, 1)

def calculer_humidex(temperature, point_de_rosee):
    #Formule pour calculer l'indice humidex
    humidex = temperature + (5/9) * (6.11 * math.exp(5417.7530 * ((1/273.16) - (1/273.15 + point_de_rosee))) - 10)
    return round(humidex, 1)

def recuperer_date_heure():
    return datetime.now().strftime("%d-%m-%Y %H:%M:%S")