Sense HAT: Installation

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History:
26.03.2024 - Anleitung auf aktuellem Image (Raspberry Pi OS Desk./Rec. 64Bit / Bookworm) getestet / Link für Beispiele aktualisiert
27.11.2018 - Anleitung auf aktuelles Image (Raspbian Stretch Full) aktualisiert und getestet, Bild und Video hinzugefügt
30.01.2016 - Info zum neuen Image Raspbian Jessie Lite hinzugefügt
11.10.2015 - Info zum neuen Image Raspbian Jessie hinzugefügt
19.09.2015 - Erste Fertigstellung

Wichtiger Hinweis:
Im Image von Raspberry Pi OS (Desktop und Recom. Software)* ist das Sense HAT bereits integriert und benötigt keine weiteren Schritte.
Die passende Bibliothek ist bereits eingebunden und die passenden Python Skripte können direkt ausgeführt werden.
*Inzwischen gibt es die Raspbian Images in 3 Versionen: Lite/Desktop/Desktop & Recom. Software

Bei Raspbian Stretch Lite hingegen muss es wieder selbst hinzugefügt werden.
Diese Anleitung gilt daher für das Lite System !!

Hinweis:
Diese Anleitung/Information erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit und kann Fehler enthalten und die Benutzung erfolgt auf eigene Gefahr.
Es wird keinerlei Haftung für Schäden und/oder Datenverluste übernommen.

Info:
Diese Anleitung setzt ein fertig konfiguriertes RASPBIAN und das fertig auf dem RasPi montierte Sense HAT voraus.
Zudem sollte der I2C Bus aktiviert sein. Falls nicht, wird das während der Installation automatisch gemacht, erfordert dann aber einen zusätzlichen Reboot.

Das Sense HAT ist u.a. bei Amazon erhältlich: Sense Hat


Die Installation des Sense HAT ist relativ einfach:

Zuerst wird die Paketliste (hier Raspbian) aktualisiert:

Code: Alles auswählen

sudo apt update && sudo apt full-upgrade -y

Nun wird das Paket installiert:

Code: Alles auswählen

sudo apt install sense-hat

Dies kann eine Weile dauern. Am Schluss wird die Meldung angezeigt, dass das Paket pillow noch installiert werden muss, was gleich im Anschluss per pip-3.2 nachgeholt wird:

Code: Alles auswählen

sudo pip-3.2 install pillow

Nun ist das Sense HAT bereit und kann über Python angesprochen werden.

Programmbeispiele befinden sich im GitHub Bereich zum Sense HAT: Sense HAT examples


Hier im folgenden Video sieht man einen Laufbalken, den ich auf die Schnelle in Python geschrieben habe:

Fortsetzungen, Korrekturen, Änderungen möglich ....

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Anleitung auf aktuellem Image (Raspberry Pi OS Desk./Rec. 64Bit / Bookworm) getestet / Link für Beispiele aktualisiert.