Omron環境センサの値をRaspberryPiで定期ロギングする

#環境センサとは？

Omronの環境センサは、温度、湿度、照度、気圧、騒音など、
複数のセンサーをひとまとめにしたデバイスで、
センサメーカの大御所らしい充実した機能が魅力です！
![オムロン環境センサ.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/610167/e0f17e76-010a-2e43-8847-a92994fc50b0.png)
（左：BAG型の2JCIE-BL01、　右：USB型の2JCIE-BU01）

本記事では、RaspberryPiから環境センサの値を取得し、
Googleスプレッドシートにアップロードしてみました。

実際に試してみて、センシングからロギングまで、
**安価な汎用機器だけでここまでの機能が実現できるのか！**
と驚いています。
（‥その代わり、心が折れそうになるハマりポイントも多いですが笑）

#必要なもの
**・RaspberryPi**（今回はPi3Model Bを使用）
**・Python実行環境**（今回はpyenvでPython3.7.6使用）
**・Googleアカウント**（スプレッドシートを使うのに必要）
**・スマホ**（BLE Scanner設定用）
**・Omron 環境センサ（BAG型）**※USB型は別途記事作成します

#手順
**①RaspberryPiとセンサのBluetooth接続確認**
**②環境センサのモードをBroadcasterに変更**
**③環境センサの測定値をPythonで取得**
**④PythonからGASのAPIを叩いてスプレッドシートにデータ書き込み**
**⑤スクリプトの定期実行**

基本的にはRaspberryPiが処理の起点（セントラル）となります。

※参考にさせて頂いた記事
・センサからのデータ取得
https://ambidata.io/samples/temphumid/ble-gw-omron/
https://homemadegarbage.com/gobernables
・Googleスプレッドシートへのアップロード
https://akerun.hateblo.jp/entry/2018/12/07/094714


#方法
##①RaspberrypiとセンサのBluetooth接続確認
###環境センサの認識確認
**・環境センサの動作確認**
電池を入れ、ランプが一瞬点くことを確認してください

**・Bluetooth機器のスキャン**
RaspberryPiで下記コマンドを実行

```
sudo hcitool lescan
```

```
LE Scan ...
DD:CC:BB:AA:77:66 Env
```
というように、「Env」という名前がでてきたら、これが環境センサのMACアドレスです。
出てこなければ電池の接触やRaspberryPiのBluetooth有効を確認してください。

###bluepyでの認識確認
bluepyは、PythonでBluetooth Low Energy(BLE)にアクセスするためのライブラリです（[クラス定義](http://ianharvey.github.io/bluepy-doc/index.html)）

ここでは、bluepyで環境センサを認識できるかを確認します。

**・必要なパッケージのインストール**
下記をインストールします

```
sudo apt install libglib2.0-dev
```

**・bluepyのインストール**

下記コマンドでpipでインストールします

```
pip install bluepy
```

**・bluepyに権限を付与**
スキャンにはbluepyにSudo権限を与える必要があります。

bluepyのインストールされているフォルダに移動し、

```
cd ~.pyenv/versions/3.7.6/lib/python3.7/site-packages/bluepy
```
※上記は、pyenvでPython3.7.6をインストールした場合。
環境により場所は異なるので注意
デフォルトのPython環境の場合pip3 show bluepy"でインストール場所を調べられる

下記コマンドでbluepy-helperにSudo権限を付与する

```
sudo setcap 'cap_net_raw,cap_net_admin+eip' bluepy-helper
```

**・スキャン用コードの作成**
下記コードを作成します

```python:ble_scan.py
from bluepy import btle

class ScanDelegate(btle.DefaultDelegate):
    def __init__(self): # コンストラクタ
        btle.DefaultDelegate.__init__(self)

    def handleDiscovery(self, dev, isNewDev, isNewData):  # スキャンハンドラー
        if isNewDev:  # 新しいデバイスが見つかったら
            print('found dev (%s)' % dev.addr)

scanner = btle.Scanner().withDelegate(ScanDelegate())
while True:
    scanner.scan(10.0) 
```
上記コードの動作ですが、
肝となっているのは
**Scannerクラス**
**DefaultDelegateクラス**
**ScanEntryクラス**
です。

上記コードでは
**・Scanner.scanメソッド：**引数(上記の場合10秒)をタイムアウト値とし、Scanner.withDelegateメソッドで引数指定したデリゲートを実行する
**・DefaultDelegateクラス：**Scanner.withDelegateの引数用デリゲートを作成するための継承用クラス。handleDiscoveryメソッド内に具体的な処理を記述する
**・ScanEntryクラス：**Scanner.scanで取得したデバイス情報を保持。handleDiscoveryの引数「dev」が相当
を使用し、

**「10秒をタイムアウト値とし、新たに見つかったデバイスのMacアドレスを表示し続ける」**という処理を実現しています。

**・スキャン用コードの実行**

```
python ble_scan.py
```
下記のように、LE Scanのときと同じMACアドレスが出てくれば成功です
（MACアドレスが小文字なので注意してください）

```
found dev (dd:cc:bb:aa:77:66)
```

以上で、bluepyでの環境センサ認識を確認できました。

##②環境センサのモードをBroadcasterに変更

[こちらの記事](https://pages.switch-science.com/letsiot/blegw_rpi/)に記載されているように、
BLEデバイスのデータ送信（アドバタイズ）には
**・コネクトモード：**双方向通信でデータを取得
**・ブロードキャストモード (Broadcaster)：**デバイス→セントラルに一方的にデータ送信
の2種類があり、
**消費電力面でBroadcasterが有利**だそうです。
（逆にコネクトモードはデバイス設定を変える複雑な動作が可能）

電池式の環境センサの稼働時間を上げるために、
Broadcasterに変更して以下の操作を進めます

###BLE Scannerのインストール
モード変更に使用するBLE Scannearというツールを、
下記からスマートフォンにインストールしてください
[Android](https://play.google.com/store/apps/details?id=com.macdom.ble.blescanner&hl=ja)
[iOS](https://apps.apple.com/jp/app/ble-scanner-4-0/id1221763603)

###環境センサのアドバタイズ設定変更
アドバタイズ設定を変更し、モードをBroadcasterにします。
アドバタイズ送信間隔もここで変更できます（スピードが必要な用途向け）

**・BLE Scannerを開き、「Env」と表示されたデバイスにCONNECT**
![Screenshot_20200504-214958.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/610167/7391ce52-c8ea-5d62-8ff7-2f7806ee33bb.png)

**・”0C4C3042〜”がアドバタイズ設定なので、探す**
![Screenshot_20200504-215138.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/610167/9f2002f4-bedc-0457-64ab-7b6d2051b139.png)
![Screenshot_20200504-214713.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/610167/493deb5a-6cd4-b254-ecf9-ed724ecd1cb2.png)

**・上図②のアドバタイズ設定の見方**
[オムロン公式ユーザーズマニュアル](https://omronfs.omron.com/ja_JP/ecb/products/pdf/CDSC-015.pdf)を読み解くと、下図のようになっています。
![環境センサADVSetting.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/610167/42b9804f-d851-1042-81bd-d96cc41fa098.png)
**・ブロードキャストモードに変更したい場合：Beacon Modeを02か04に**
**・更新間隔を短くしたい場合：アドバタイズ送信間隔を小さく**
という変更が必要となります。
※「Limited Broadcaster」とは？と思われるかもしれませんが、恐らく電池節約のために間欠的にアドバタイズする設定と思われます。認識できなくなるリスクが記載されているので、今回は使用しません。

Beacon Modeは02か04かで迷うところですが、
今回は環境指数を重視して、
Before：0808A0000A003200 **08** 00
After：0808A0000A003200 **04** 00
とします。
（加速度センサを使用する場合は02として下さい）

**・アドバタイズ設定の変更**
上図③「W」をクリックし、下図のように変更してOKを押します
![Screenshot_20200504-233253.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/610167/53a117d5-8cd3-6258-66f4-cc73f48950b3.png)

**・変更の確認**
トップに戻ってデバイス名が「EP」に変わっていれば成功です
![Screenshot_20200504-233429.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/610167/d40e279c-0cf3-da96-c542-dace17dd68ee.png)

###環境センサの更新間隔を短くする
センサ値の更新間隔はデフォルトで300秒（5分）となっています。
これでは長すぎる！という方が多いと思うので、短く変更します。

**・”0C4C3011〜”が更新間隔設定なので、探す**
前操作に引き続いて、BLE Scannerのデバイス「EP」にConnectし、
”0C4C3011〜”を探します
![Screenshot_20200504-234845.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/610167/2fadc35f-84dd-1b52-a285-1afb66d9b619.png)
![Screenshot_20200504-234917.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/610167/f51c6a92-1b59-0ed2-6663-364f7f341d2c.png)

**・上図②の更新間隔設定の見方**
秒単位の更新間隔を16進数に変換したものとなります。
ただし、**上のバイトと下のバイトが逆転する初心者泣かせ仕様**なので、
注意してください。
今回は下図のように10秒間隔に変更するため、"0A00"を入力します
![環境センサ更新間隔Setting.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/610167/cbbea637-8f44-b499-a378-20c71752942e.png)

**・更新間隔の変更確認**
「R」を押してHexの内容が更新されていれば成功です
![Screenshot_20200504-235058.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/610167/dad07142-7b61-6353-3167-5c0369c0c756.png)

なお、トップ画面で「RAW DATA」をクリックすると、センサの測定値を見る事ができます。
![Screenshot_20200504-234654.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/610167/c9791e32-e964-3ca7-9216-caef8aa29be0.png)

測定値の仕様は下図のようになっています
![ADVセンサ値仕様_EP.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/610167/5bc0dfc0-a3f0-9c04-1d1f-249567c2253f.png)
※例のごとく**バイトの上下が逆転するので**ご注意ください

##③環境センサの測定値をPythonで取得
②でセンサの測定値が取得できることが分かったので、
Pythonで処理の汎用性をアップさせます。

###センサ測定値取得用クラスを作成
bluepyでセンサ測定値を取得するクラスを作成します。
①とときと同様に、スキャン時の処理をデリゲートとして渡すため、
下記のようなコードを作成します。

取得したセンサ測定値は変数「sensorValue」にセンサ種類ごとdictとして保持されます。

```python:omron_env_broadcast.py
from bluepy import btle
import time
import struct

class ScanDelegate(btle.DefaultDelegate):
    #コンストラクタ
    def __init__(self):
        btle.DefaultDelegate.__init__(self)
        #センサデータ保持用変数
        self.sensorValue = None

    # スキャンハンドラー
    def handleDiscovery(self, dev, isNewDev, isNewData):  
        # 新しいデバイスが見つかったら
        if isNewDev or isNewData:  
            # アドバタイズデータを取り出し
            for (adtype, desc, value) in dev.getScanData():  
                #環境センサのとき、データ取り出しを実行
                if desc == 'Manufacturer' and value[0:4] == 'd502':
                    #センサの種類（EP or IM）を取り出し
                    sensorType = dev.scanData[dev.SHORT_LOCAL_NAME].decode(encoding='utf-8')
                    #EPのときのセンサデータ取り出し
                    if sensorType == 'EP':
                        self.decodeSensorData_EP(value)
                    #IMのときのセンサデータ取り出し
                    if sensorType == 'IM':
                        self.decodeSensorData_IM(value)

    # センサデータを取り出してdict形式に変換（EPモード時）
    def decodeSensorData_EP(self, valueStr):
        #文字列からセンサデータ(6文字目以降)のみ取り出し、バイナリに変換
        valueBinary = bytes.fromhex(valueStr[6:])
        #バイナリ形式のセンサデータを整数型Tapleに変換
        (temp, humid, light, uv, press, noise, discomf, wbgt, rfu, batt) = struct.unpack('<hhhhhhhhhB', valueBinary)
        #単位変換した上でdict型に格納
        self.sensorValue = {
            'SensorType': 'EP',
            'Temperature': temp / 100,
            'Humidity': humid / 100,
            'Light': light,
            'UV': uv / 100,
            'Pressure': press / 10,
            'Noise': noise / 100,
            'Discomfort': discomf / 100,
            'WBGT': wbgt / 100,
            'BatteryVoltage': (batt + 100) / 100
        }
    
    # センサデータを取り出してdict形式に変換（IMモード時）
    def decodeSensorData_IM(self, valueStr):
        #文字列からセンサデータ(6文字目以降)のみ取り出し、バイナリに変換
        valueBinary = bytes.fromhex(valueStr[6:])
        #バイナリ形式のセンサデータを整数型Tapleに変換
        (temp, humid, light, uv, press, noise, accelX, accelY, accelZ, batt) = struct.unpack('<hhhhhhhhhB', valueBinary)
        #単位変換した上でdict型に格納
        self.sensorValue = {
            'SensorType': 'IM',
            'Temperature': temp / 100,
            'Humidity': humid / 100,
            'Light': light,
            'UV': uv / 100,
            'Pressure': press / 10,
            'Noise': noise / 100,
            'AccelerationX': accelX / 10,
            'AccelerationY': accelY / 10,
            'AccelerationZ': accelZ / 10,
            'BatteryVoltage': (batt + 100) / 100
        }
```
<br>
下記部分で、アドバタイズデータからセンサ測定値を取得しています。

```python
                #環境センサのとき、データ取り出しを実行
                if desc == 'Manufacturer' and value[0:4] == 'd502':
                    #センサの種類（EP or IM）を取り出し
                    sensorType = dev.scanData[dev.SHORT_LOCAL_NAME].decode(encoding='utf-8')
                    #EPのときのセンサデータ取り出し
                    if sensorType == 'EP':
                        self.decodeSensorData_EP(value)
                    #IMのときのセンサデータ取り出し
                    if sensorType == 'IM':
                        self.decodeSensorData_IM(value)
```
上記処理は、下記に基づいて作成しました。
・環境センサは、「desc='Manufacturer' & valueの0～4文字目が'd502'」で特定可能
・センサのモードおよび測定値は下記【参考】のような形で保持されている
・取得した測定値はバイナリデータで、かつモードがEPかIMかで形式が異なるため、利用しやすいよう数値Dict形式に変換するメソッド"decodeSensorData"をモードごとに作成

**【参考】BroadCastモード時のアドバタイズデータをVSCodeでデバッグした結果**
![bluepy取得Broadcastアドバタイズデータ.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/610167/2a6326ec-c83f-7b0f-84bd-8c83be73db13.png)

###メインコードの作成
上記センサ値取得クラスを実行するための、メインコードを作成します。
②と同様Scannerのデリゲートにセンサ値取得クラスを設定し、
スキャンして実行します。

```python:omron_env_toSpreadSheet.py
from bluepy import btle
from omron_env_broadcast import ScanDelegate

#omron_env_broadcast.pyのセンサ値取得デリゲートを、スキャン時実行に設定
scanner = btle.Scanner().withDelegate(ScanDelegate())
#スキャンしてセンサ値取得（タイムアウト5秒）
scanner.scan(5.0)
#試しに温度を表示
print(scanner.delegate.sensorValue['Temperature'])

#Googleスプレッドシートにアップロードする処理を④で記載
```

コンソールから実行してみます

```
python omron_env_toSpreadSheet.py
25.98
```

これで、Pythonでセンサ測定値を取得することができました。
取得した測定値はscanner.delegate.sensorValueに保持されています。

##④PythonからGASのAPIを叩いてスプレッドシートにデータ書き込み
取得したデータをGoogleスプレッドシートに出力します。

**※大半の人はスプレッドシート以外に出力したいと思うので、**
**その場合本章は飛ばし⑤に移ってください**
（PandasでCSV出力したり、Ambientで可視化したりと選択肢は沢山あります）

###GASスクリプトを作成
本作業は、PCで実施してください。

[Googleスプレッドシート](https://docs.google.com/spreadsheets/)にアクセスし、
下記のようなスプレッドシートを作成します
なお、**シート名はデバイス名と同じにしてください**
![SpreadSheet.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/610167/5b1ae1a1-e664-d16b-4b13-69d256595014.png)

「ツール」→「スクリプトエディタ」を選択し、
下記のようなGASスクリプトを作成します

```javascript:postSensorData.gs
var spreadsheetId = '******'//←スプレッドシートのIDを入れる

//Postされたデータを受け取り
function doPost(e){
  var data = [      
    e.parameter.Date_Master, // マスター日時     
    e.parameter.Date, // 測定日時    
    e.parameter.Temperature, // 気温    
    e.parameter.Humidity, // 湿度    
    e.parameter.Light, // 照度    
    e.parameter.UV, // UV    
    e.parameter.Pressure, // 圧力    
    e.parameter.Noise, // 騒音    
    e.parameter.BatteryVoltage, // 電池電圧    
    new Date(), // アップロード終了時刻    
  ];
  //取得したデータをログに記載
  Logger.log(new Date());
  //スプレッドシートへのデータ行書き込み
  addData(e.parameter.DeviceName, data);
  return ContentService.createTextOutput("ok");
}

//スプレッドシートへのデータ行書き込み
function addData(sheetName, data){
  var sheet = SpreadsheetApp.openById(spreadsheetId).getSheetByName(sheetName);
  sheet.appendRow(data);
}
```
**※どうやらFunction名は「doPost」としないと、APIでPostできないようです**
※スプレッドシートのIDは、URLが

```
https://docs.google.com/spreadsheets/d/AAAAAAA/edit
```
だとすると、"AAAAAAA"の部分が相当します

###スクリプトをWeb APIとして公開

「公開」→「ウェブ アプリケーションとして導入」
![webアプリ公開.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/610167/3ab81b7c-ab0e-f389-6cb9-ff31d714a5f5.png)

**※2022/1追記：**画面デザインが上図から変わったようですが、「以前のエディタを使用」を押せば以前のデザインに戻す事ができます。
![スクリーンショット 2022-01-17 15.08.42.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/610167/a8fecb50-9f2e-a0cf-4022-fab39a9c2381.png)


下記のような画面が出てくるので、
・Project version → API化したい版（最初は「New」を選択すればOK）
・Execute the app as → Me（自分）
・Who has access to the app → Anyone, even anonimous（全員(匿名ユーザを含む)）
を選択して更新（Deploy）
![GASのAPI公開.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/610167/98cc606a-8b14-29b7-558f-be0fef8c3580.png)
※Google認証が出てきた場合、指示に従って認証
「このアプリは確認されていません」が出たら、下図のように「詳細」からリンクをたどればクリアできる
![google認証.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/610167/57a53a4d-4660-8f83-34f7-468e0afb40e0.png)

成功すると、下記の画面が出てきます。
APIのURLはあとで使うので、大事にメモしてください。
![API_URL.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/610167/2680f95b-73fb-7ad9-90c8-438791d9e948.png)

###API外部実行テスト
**※ここからはRaspberryPi側での作業となります**
APIをcurlで叩いて適当なデータを送信し、外部からPOSTできるかテストします。
下記コマンドを実行します（curlが入っていなければインストールしてください）

```
curl -L [APIのURL] -F 'sheetName=[シート名]' -F "Date_Master=4.1" -F "Date=4.2" -F "SensorType=4.2" -F "Temperature=4.4" -F "Humidity=4.4" -F "Light=4.1" -F "UV=4.2" -F "Pressure=4.4" -F "Noise=4.4" -F "BatteryVoltage=4.4" -F "DeviceName=[シート名]"
```

スプレッドシートに値が入力されれば成功です
![spreadsheet_post_test.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/610167/6246e93c-a768-90e9-b2a5-9cfc8e934c96.png)

※うまくいかないとき
私も何度か失敗しましたが、下記のようなGASスクリプトまわりが原因の事が多かったです。
・スクリプトのファンクション名が「doPost」になっていない
・スクリプトのAPI公開時に「doPost」関数を選択していなかった
・スクリプトのAPI公開時に最新バージョン（New）を選択していなかった

###Requestsをインストール

Python側でPOSTを実行するため、Requestsライブラリをインストールします

```
pip install requests
```

###Pythonコードにアップロード処理を追加
③で作成したコード「omron_env_toSpreadSheet.py」に、
GASスクリプトのAPIを叩いてデータをアップロードする処理を追加します。

```python:omron_env_toSpreadSheet.py
from bluepy import btle
from omron_env_broadcast import ScanDelegate
from datetime import datetime, timedelta
import requests

#現在時刻を取得
date = datetime.today()
#現在時刻を分単位で丸める
masterDate = date.replace(second=0, microsecond=0)
if date.second >= 30:
    masterDate += timedelta(minutes=1)

#omron_env_broadcast.pyのセンサ値取得デリゲートを、スキャン時実行に設定
scanner = btle.Scanner().withDelegate(ScanDelegate())
#スキャンしてセンサ値取得
scanner.scan(5.0)

######Googleスプレッドシートにアップロードする処理######
#センサ値がNoneでないときのみアップロード
if scanner.delegate.sensorValue is not None:
    #デバイス名
    deviceName = '****'#←スプレッドシートのシート名と同じ名前にする
    #POSTするデータ
    data = {
        'DeviceName': deviceName,
        'Date_Master': str(masterDate),
        'Date': str(date),
        'SensorType': str(scanner.delegate.sensorValue['SensorType']),
        'Temperature': str(scanner.delegate.sensorValue['Temperature']),
        'Humidity': str(scanner.delegate.sensorValue['Humidity']),
        'Light': str(scanner.delegate.sensorValue['Light']),
        'UV': str(scanner.delegate.sensorValue['UV']),
        'Pressure': str(scanner.delegate.sensorValue['Pressure']),
        'Noise': str(scanner.delegate.sensorValue['Noise']),
        'BatteryVoltage': str(scanner.delegate.sensorValue['BatteryVoltage'])
    }
    #APIのURL
    url = 'https://script.google.com/macros/s/******/exec'#←APIのURLを入れる
    #APIにデータをPOST
    response = requests.post(url, data=data)
```
※Date_Master列（masterDate変数）は複数台センサがあるときの結合キー用として作成したので、
現時点では気にしないでください。

###Pythonスクリプトを動かしてアップロードの確認
上記Pythonスクリプトを、下記コマンドで実行します

```
python omron_env_toSpreadSheet.py
```

下図のように、スプレッドシートにセンサの値が入力されれば成功です
![sensor_spreadsheet.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/610167/1f0a09f7-d9ce-98ea-b115-14c40702b533.png)

##⑤スクリプトの定期実行
上記の方法だと毎度スクリプトを実行する必要があり面倒なので、
定期実行パッケージ「cron」を使用して自動化します。
Windowsのタスクスケジューラのようなイメージです。

###cronの有効化
デフォルトだと無効になっていることがあるので、[こちら](https://qiita.com/Higemal/items/5a579b2701ef7c473062)を参考に有効化します

**・チェックポイント1：rsyslog.confの確認**
/etc/rsyslog.confの「cron」がコメントアウトされていると動作しません。
自分の場合下記のようにコメントアウトされていたので、

```shell
###############
#### RULES ####
###############

#
# First some standard log files.  Log by facility.
#
auth,authpriv.*                 /var/log/auth.log
*.*;auth,authpriv.none          -/var/log/syslog
#cron.*                         /var/log/cron.log
daemon.*                        -/var/log/daemon.log
```
下記のようにコメントアウトを外したのち、

```shell
cron.*                         /var/log/cron.log
```
下記コマンドでrsyslogを再起動します。

```
sudo /etc/init.d/rsyslog restart
```

**・チェックポイント2：ログレベルの変更**
/etc/default/cronで、cron実行時のログに記載する事項を指定します。
デフォルトでは下記のようにログ出力しないようなので、

```shell
# For quick reference, the currently available log levels are:
#   0   no logging (errors are logged regardless)
#   1   log start of jobs
#   2   log end of jobs
#   4   log jobs with exit status != 0
#   8   log the process identifier of child process (in all logs)
#
#EXTRA_OPTS=""
```
下記のようにEXTRA_OPTSのコメントアウトを外して

```
EXTRA_OPTS='-L 15'
```
とします。1+2+4+8=15で全部出力しますという意味です。

下記コマンドでcronを再起動します。

```
sudo /etc/init.d/cron restart
```

/var/logにcron.logが生成されていれば成功です。
（cronの実行履歴を見たい場合もこちらを確認してください）

###cronでスケジュール実行
cronで定期実行を登録します

**・crontabの編集**
下記コマンドでcrontabを開きます

```
crontab -e
```
※「sudo crontab -e」は違うファイルが開かれるので、sudoを付けないで下さい

どのエディタで開くか聞かれた場合、好きなエディタを選択します（初心者はnano推奨）

```
# Edit this file to introduce tasks to be run by cron.
# 
# Each task to run has to be defined through a single line
# indicating with different fields when the task will be run
：色々続く
```
上のように色々コメントが書いてありますが、
一番最後に、実行したいタイミングとコマンドを記載します。
タイミングのフォーマットは[こちら](http://tech.junkpot.net/archives/721/crontab-%E3%81%A7%E7%B4%B0%E3%81%8B%E3%81%84%E3%82%B9%E3%82%B1%E3%82%B8%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%AB%E3%81%AE%E8%A8%AD%E5%AE%9A.html)をご参照ください

今回は5分間隔で実行するため、下記内容を記載しました。

```
*/5 * * * * [Pythonのフルパス] [omron_env_toSpreadSheet.pyのフルパス] >/dev/null 2>&1
```
※[こちら](https://qiita.com/noimi/items/a98985bb84d93b6819c3)のように、Pythonはフルパス指定が必要です。フルパスの例は下記
・デフォルトのPython3：/usr/bin/python3
・pyenv環境：/home/[ユーザ名]/.pyenv/shims/python
※最後の「>/dev/null 2>&1」は、メールを送信しないための処理です。[こちら](https://orebibou.com/2014/12/cron%E3%81%A7%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%97%E3%83%88%E3%82%92%E5%AE%9A%E6%9C%9F%E5%AE%9F%E8%A1%8C%E3%81%95%E3%81%9B%E3%82%8B%E3%81%A8%E3%81%8D%E3%81%AB%E6%B3%A8%E6%84%8F%E3%81%97%E3%81%9F/)参照

**・cronの起動**
下記コマンドでcronを起動します

```
sudo /etc/init.d/cron start
```

上記でしばらく待ち、5分ごとにスプレッドシートが更新されていれば完了です！
※うまくいかないときは、/var/log/syslogにあるcronのログを見て対処してください。
**お疲れさまでした！**

#おわりに
センサの数を増やして、**夢のIoTハウスを実現！**なんてこともできそうです。
オムロンのセンサは多機能で質も高いですがポンポン買えるほど安くはないので、
もっと安いセンサでも試してみようと思います！