Um mittels PHP die Längen- und Breitengrade aus einer Datei mit EXIF Metadaten zu extrahieren, können folgende Funktionen verwendet werden:

    function ds_gps2Num($coord)
{

$arParts = explode(‚/‘, $coord);

if (sizeof($arParts) <= 0) return 0;
else if (sizeof($arParts) == 1) return $arParts[0];
else return (floatval($arParts[0]) / floatval($arParts[1]));

}

function ds_getGps($exifCoord, $h)
{

$deg = ((sizeof($exifCoord) > 0)?ds_gps2Num($exifCoord[0]):0);
$min = ((sizeof($exifCoord) > 1)?ds_gps2Num($exifCoord[1]):0);
$sec = ((sizeof($exifCoord) > 2)?ds_gps2Num($exifCoord[2]):0);

return (($h == ‚W‘ || $h == ‚S‘)?-1:1) * ($deg + $min / 60 + $seconds / 3600);

}

Der Aufruf erfolgt dann beispielsweise so:

$exif = exif_read_data($filepath, ‚ANY_TAG‘);
$image_longitude = ds_getGps($exif["GPSLongitude"], $exif[‚GPSLongitudeRef‘]);
$image_latitude = ds_getGps($exif["GPSLatitude"], $exif[‚GPSLatitudeRef‘]);

Ziel war es die Lampen des Phillips Hue Systems, die links und rechts von meinem TV angebracht sind mit dem Standby Modus der Dreambox zu deaktivieren.

Phillips stellt für die Kontrolle der Lampen und der Bridge eine REST Api zur Verfügung, die über das JSON Format kommuniziert. Um die Anfragen an die Bridge zu senden habe ich mich entschieden das Systemkommando curl zu verwenden. Alternativ wäre auch python-requests oder ähnliches möglich. Es gibt auch mehrer Schnittstellen (verwenden auch python-requests) zu Python direkt, eine Übersicht gibt es hier.

Schritt 1 – Curl auf der Dreambox installieren

Die Installation von Curl ist von dem verwendeten Image abhängig. Bei mir war Curl im Repository direkt verfügbar und konnte mittels

opkg install curl

direkt installiert werden.

Schritt 2 – API User bei der Bridge registrieren

Zuerst muss man die IP der Phillips HUE Bridge herausfinden, in meinem Fall ist dies die 192.168.1.2.

Damit die API verwendet werden kann, muss ein Benutzer an der Bridge angemeldet werden. Klicken sie dazu den Link Button an der Phillips HUE Bridge und führen sie direkt danach folgendes Kommando auf der Dreambox aus:

curl -d '{"devicetype":"dm800","username":"testapiuser"}' 192.168.1.2/api

devicetype und username können beliebig sein. Bei meinen Tests hat sich aber herausgestellt, das der username mindestens aus 10 Zeichen bestehen muss.

Die Rückgabe müsste wie folgt aussehen:
[{„success“:{„username“:“testapiuser“}}]

Schritt 3 – Lampen testen

Die einzelnen an der HUE Bridge angeschlossenen Lampan lassen sich über eigene API Urls ansprechen. Um zum Beispiel die 3. Lampe auszuschalten kann folgendes Kommando benutzt werden:

curl -d '{"on":false}' -X PUT 192.168.1.2/api/testapiuser/lights/3/state

Am besten einfach alle Lampen einschalten und dann testen welche Lampe welche Nummer bekommen hat.

Schritt 4 – Script zum ausschalten der Lampen schreiben

Ich habe ein einfaches Shell Script geschrieben welches ich unter /mnt/hdd/hueoff.sh abgelegt habe. Die Datei muss mittels chmod +x ausführbar gemacht werden. Das Shell Script sieht in meinem Fall wie folgt aus:

#!/bin/sh
sleep 30s
curl -d '{"on":false}' -X PUT  192.168.1.2/api/testapiuser/lights/1/state
curl -d '{"on":false}' -X PUT  192.168.1.2/api/testapiuser/lights/3/state

In Zeile 2 habe ich ein Sleep eingebaut, so habe ich nach 30 Sekunden noch Licht nachdem ich die Dreambox in den Standby Modus geschaltet habe.

 Schritt 5 – Script beim Standby der Dreambox ausführen

Die Dreambox führ das Script /usr/lib/enigma2/python/Screens/Standby.ph aus, wenn die Box in den Standby Modus geschalten wird. Damit wir externe Befehle aufrufen können, müssen wir die os Bibliothek importieren. Dies geschieht mittels

import os 

Das Scriptt aus Schritt 4 führen wir mittes

os.system("sh /mnt/hdd/hueoff.sh &") 

aus. Der Systemaufruf sollte hinter die Zeile print „enter standby“ platziert werden.
Schritt 6 – Dreambox neu starten und testen

Damit die Änderungen am standby.py wirksam werden, muss Enigma neu gestartet werden. Anschließend sollten die Lampen ausgehen sobald die Dreambox in den Standby Modus geschaltet wird.

Um mittels Swift eine Anfrage an eine URL zu stellen kann wie folgt vorgegangen werden:

Zuerst die URL mit den GET Parametern definieren:

let strURL : NSString = "http://daschmi.de/api/?variable1=value1"

Dann muss der Request erstellt und die Connection aufgebaut werden:

let request : NSURLRequest = NSURLRequest(URL: strUrl)
let MyRequestDelegate : RequestDelegate()
var connection : NSURLConnection!  = NSURLConnection(request: request, delegate: MyRequestDelegate, startImmediately: true);
connection.start();

Im Delegate können dann folgende Interface Methode verwendet werden um die Rückgabe zu verarbeiten:

class RequestDelegate: NSURLConnectionDelegate {

  var data : NSMutableData = NSMutableData();

  func connection(connection: NSURLConnection!, didReceiveData data: NSData!) {

    // Empfangene Daten anhängen
    self.data.appendData(data)

  }

  func connectionDidFinishLoading(connection: NSURLConnection!) {

    // Verbindung beendet

  }

}

Leider fehlt der Programmiersprache Swift von Apple eine implementation des MD5 Hash Algorithmuses. Dieser kann aber leicht durch eine Erweiterung des String Datentypes nachgerüstet werden:

extension String  {
    var md5: String! {
        let str = self.cStringUsingEncoding(NSUTF8StringEncoding)
        let strLen = CC_LONG(self.lengthOfBytesUsingEncoding(NSUTF8StringEncoding))
        let digestLen = Int(CC_MD5_DIGEST_LENGTH)
        let result = UnsafeMutablePointer<CUnsignedChar>.alloc(digestLen)

        CC_MD5(str!, strLen, result)

        var hash = NSMutableString()
        for i in 0..<digestLen {
            hash.appendFormat("%02x", result[i])
        }

        result.destroy()

        return String(format: hash)
    }
}

Angewendet wird das ganze dann einfach wie folgt:

var strHASH : NSString = strToHash.md5

Wenn man zum Beispiel bei einem komplexen Join automatisch alle Spalten mit Prefixen für eine Tabelle versehen will kann man folgenden Code verwenden:

function fetchAssoc(&$db, $strQuery)
{

  $result = $db->query($strQuery);

  $arReturn = array();

  while ($row = $result->fetch_assoc())
  {

    $arReturn[] = $row;

  }

  return $arReturn;

} 

function prefixed_table(&$db, $table_alias, $table)
{

  $columns = fetchAssoc($db, "SHOW COLUMNS FROM `".$table."`");

  $field_names = array();

  foreach ($columns as $column)
  {

    $field_names[] = $column["Field"];

  }

  $prefixed = array();

  foreach ($field_names as $field_name)
  {

  	$prefixed[] = "`".$table_alias."`.`".$field_name."` AS `".$table.".".$field_name."`";

  }

	return implode(", ", $prefixed);

}

Beispielhafte Anwendung für einen xtCommerce Export:

define(TBL_PRODUCTS, ‚xt_products‘);
define(TBL_PRODUCTS_DESCRIPTION, ‚xt_products_description‘);
define(TBL_PRODUCTS_CATEGORIE, ‚xt_products_to_categories‘); 

$db = mysqli_connect(DB_HOST, DB_USERNAME, DB_PASSWORD, DB_NAME);

$strQuery = "
  SELECT
    ".prefixed_table($db, ‚P‘, TBL_PRODUCTS).",
    ".prefixed_table($db, ‚PD‘, TBL_PRODUCTS_DESCRIPTION).",
    GROUP_CONCAT(PC.`categories_id`) AS `".TBL_PRODUCTS_CATEGORIE.".categories_id`,
    GROUP_CONCAT(PC.`master_link`) AS `".TBL_PRODUCTS_CATEGORIE.".master_link`
  FROM
    `".TBL_PRODUCTS."` AS P
      LEFT JOIN `".TBL_PRODUCTS_DESCRIPTION."` AS PD ON (P.`products_id` = PD.`products_id`)
      LEFT JOIN `".TBL_PRODUCTS_CATEGORIE."` AS PC ON (P.`products_id` = PC.`products_id`)
  GROUP BY
    P.`products_id`
";

$product_data = fetchAssoc($db, $strQuery);