米家API完全指南:轻松掌控智能家居生态系统

米家API完全指南:轻松掌控智能家居生态系统

【免费下载链接】mijia-api米家API 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/mijia-api

米家API是一个功能强大的Python工具库,让开发者和普通用户都能轻松控制小米智能设备。通过封装复杂的网络通信协议,您只需几行代码即可实现设备远程操控、状态监测和场景自动化,打造专属的智能家居体验。

🌟 米家API的核心优势

简单易用:无需深入了解底层技术细节,初学者也能快速上手 功能全面:支持设备发现、属性设置、动作执行等核心操作 兼容性强:适配米家生态链中的各类智能设备 扩展灵活:提供丰富的API接口,满足个性化开发需求

🚀 三分钟快速上手

第一步:安装米家API

推荐方式:通过PyPI安装

pip install mijiaAPI 

备选方案:从源码构建

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/mijia-api cd mijia-api pip install . 

第二步:获取设备控制权限

使用二维码登录方式,简单安全:

from mijiaAPI import mijiaLogin # 扫码登录,轻松获取控制权 login_data = mijiaLogin.QRlogin() 

第三步:开始控制智能设备

以控制米家智能台灯为例:

from mijiaAPI import mijiaAPI, mijiaDevice # 初始化API连接 api = mijiaAPI(login_data) # 创建设备实例 lamp = mijiaDevice(api, dev_name='台灯') # 控制操作 lamp.on = True # 开启台灯 lamp.brightness = 75 # 设置亮度 lamp.color_temperature = 4500 # 调节色温 

💡 核心功能深度解析

设备管理与发现

  • 获取设备列表get_devices_list() 一键发现所有联网设备
  • 家庭信息查询get_homes_list() 查看家庭和房间结构
  • 场景管理get_scenes_list(home_id) 获取自动化场景

设备属性操作

  • 状态读取get_devices_prop(data) 实时获取设备状态
  • 属性设置set_devices_prop(data) 远程调整设备参数
  • 动作执行run_action(data) 触发设备特定功能

🛠️ 实用技巧与最佳实践

命令行工具:无需编程的控制方式

米家API提供了便捷的命令行界面,让非技术用户也能轻松操作:

# 查看所有可用设备 mijiaAPI -l # 获取特定设备详细信息 mijiaAPI --get_device_info yeelink.light.lamp4 # 设置设备属性 mijiaAPI set --dev_name "智能台灯" --prop_name "brightness" --value 60 # 语音控制(小爱音箱) mijiaAPI --run "打开卧室灯光" --quiet 

示例代码库:即学即用的参考资源

项目中的 demos/ 目录包含了丰富的实用示例:

  • test_device_attr.py:设备属性操作演示
  • test_device_func.py:功能调用示例
  • test_device_wifispeaker.py:小爱音箱控制
  • test_get_statistics.py:设备统计信息获取

🔧 常见问题解决方案

登录失败:优先选择二维码登录方式,确保小米账号已授权设备控制 设备发现:检查设备是否在线,网络连接是否正常 参数查询:设备属性参数可从官方产品库获取对应型号的技术规格

📚 项目资源与文档

项目提供了完整的文档支持:

  • README.md:快速入门指南
  • FAQ.md:常见问题解答
  • CHANGELOG.md:版本更新记录

⚠️ 使用须知

  • 本项目遵循开源协议,仅供学习和个人使用
  • 用户需对使用过程中产生的后果自行负责
  • 不得将本项目用于商业用途

米家API为您打开了智能家居控制的大门,无论您是技术爱好者还是普通用户,都能通过这个强大的工具实现个性化的设备管理。开始探索,让智能生活触手可及!

【免费下载链接】mijia-api米家API 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/mijia-api

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【论文阅读】LW-CTrans: A lightweight hybrid network of CNN and Transformer for 3D medical image segmentati

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论文链接:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1361841525000921 Code: https://github.com/hulinkuang/LW-CTrans 来源: Medical Image Analysis 摘要: 背景与动机 * 现状: 近期基于卷积神经网络(CNN)和Transformer的模型在3D医学图像分割领域取得了很有希望的性能。 * 问题: 然而,即使这些模型参数量很大,它们在 分割微小目标(small targets/lesions) 方面表现不佳。 * 目标: 因此,作者设计了一种新颖的轻量级混合网络,名为LW-CTrans,它结合了CNN和Transformer的优势,并且能够在不同阶段提升网络的全局(Transformer的长程依赖捕获能力)和局部(CNN的细节捕获能力)表征能力。 核心模块与架构 LW-CTrans主要包括一个混合编码器(Hybrid Encoder)和一个轻量级解码器(Decoder)

2023年电赛H题(信号分离装置)-FPGA+stm32解法

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目录 前言 题目 解题思路 基本框架 代码思路 第一部分(FPGA的FIFO以及串口发送接收) 1.FIFO 2.(FPGA串口发送) 3.FPGA串口接收 4.总结 第二部分(stm32接收数据进行FFT识别波形以及频率并发送) 1.stm32串口接收 2.stm32进行FFT 3.stm32串口发送 第三部分(FPGA得到波形与频率后生成波形) 第四部分(FPGA锁相) 1.鉴相 2.环路滤波 3.反馈 第五部分(DAC输出) 第六部分(移相) 1.按键消抖 2.按键设置相位差 3.数码管显示相位 第七部分(FPGA代码总结) 后记 前言 本文章除开要求一使用的增益为一的加法器以外,其余皆由FPGA+

MK米客方德SD NAND:无人机存储的高效解决方案

MK米客方德SD NAND:无人机存储的高效解决方案

在无人机技术迅猛发展的当下,飞控系统的数据记录对于飞行性能剖析、故障排查以及飞行安全保障极为关键。以往,SD 卡是飞控 LOG 记录常见的存储介质,但随着技术的革新,新的存储方案不断涌现。本文聚焦于以 ESP32 芯片为主控制器的无人机,创新性采用 SD NAND 芯片 MKDV32GCL-STPA 芯片进行 SD NAND 存储,测试其在飞控 LOG 记录功能中的表现。 米客方德 SD NAND 芯片特性 免驱动优势:与普通存储设备不同,在该应用场景下,SD NAND 无需编写复杂的驱动程序。这极大地简化了开发流程,缩短了开发周期,减少了潜在的驱动兼容性问题,让开发者能够更专注于实现核心功能。 自带坏块管理功能:存储设备出现坏块难以避免,而 MKDV32GCL - STPA 芯片自带的坏块管理机制可自动检测并处理坏块。这确保了数据存储的可靠性,避免因坏块导致的数据丢失或错误写入,提升了整个存储系统的稳定性。 尺寸小巧与强兼容性:

iOS开发针对苹果新系统iOS26的兼容适配UITabBarButtonItem & UITabBar的液态玻璃效果/当前wifi ssid获取

1. UITabBarButtonItem液态玻璃效果         兼容处理:         第一种方式(不推荐):把所有的UITabBarButtonItem关闭液态玻璃效果: if (@available(iOS 26.0, *)) { self.navigationItem.rightBarButtonItem.hidesSharedBackground = YES; self.navigationItem.leftBarButtonItem.hidesSharedBackground = YES; } else { // Fallback on earlier versions }         第二种方式:所有导航栏按钮全部采用UITabBarButtonItem,支持液态玻璃效果。         第三种方式:降低Xcode版本到Xcode25及以下版本,然后再打包         第四种方式:使用兼容模式显示传统UI风格,也就是取消TabBar液态玻璃效果:         打开info.plist,添加一个Boolean键值对,取消液态玻璃效果,