Linux Básico e Python para Sistemas Embarcados na Agricultura

1 / 24 Workshop Prático · AP711 — Sistemas Embarcados na Agricultura

Linux Básico e Python
para Sistemas Embarcados na Agricultura

2 / 24 Plataformas de Software

Linux embarcado aproxima sistema e aplicação

04

Aplicações

C e Python implementam aquisição, análise, interface e lógica de missão.

03

Espaço de usuário

Bibliotecas, serviços, ferramentas de depuração e software robótico.

02

Kernel e drivers

Gerenciam CPU, memória, câmeras, armazenamento e periféricos.

01

Boot e hardware

Inicializam a placa e preparam a execução confiável do sistema.

A pilha deixa explícita a passagem entre recurso físico e comportamento do sistema.

Drone agrícola sobrevoando plantação de milho

Plataformas móveis exigem que software, sensores e processamento operem como um único sistema.

Visão e IA

Linux acomoda câmeras, bibliotecas e pipelines de processamento para percepção local.

Quando visão, armazenamento e algoritmos exigem mais recursos, Linux transforma a plataforma embarcada em um ambiente completo de desenvolvimento.

Decisão de
Projeto

A flexibilidade do Linux precisa ser equilibrada com os requisitos de tempo de resposta, confiabilidade e segurança operacional.

3 / 24 Fundamentos

O que é Linux?

Termo	Definição
Linux	Kernel (núcleo) que gerencia hardware, memória e processos.
Open source	Código aberto — qualquer pessoa pode ver, usar e modificar.
Distribuição	Linux + ferramentas e pacotes prontos para uso (Ubuntu, Debian, Fedora...).
Ubuntu	Distribuição usada nesta disciplina — estável e amplamente documentada.

4 / 24 Motivação

Por que Linux em linha de comando?

Sensores, gateways e placas embarcadas raramente têm interface gráfica.
Terminal é a forma padrão de configurar, testar e depurar esses dispositivos.
Base para automatizar tarefas e rodar scripts Python no campo.

O terminal (shell) é a interface de texto usada para operar o sistema Linux — é a forma padrão de interagir com dispositivos embarcados sem interface gráfica.

5 / 24 Ambientes

Linux no Windows

Ambiente	Papel nesta aula
Docker Desktop	Ambiente principal desta aula.
Google Cloud Shell	Contingência — usado apenas se o Docker falhar.
WSL 2	Alternativa de mercado (mencionada brevemente).

6 / 24 Docker

Iniciar Ubuntu com Docker

Comando principal

$ docker run -it --name ap711-ubuntu ubuntu bash

Alerta: este container inicia com o usuário root.

Retomar o mesmo container em outra sessão

$ docker start -ai ap711-ubuntu

7 / 24 Docker Referência

Gerenciamento do container

Comando	Descrição
docker ps	Lista containers em execução.
docker ps -a	Lista todos os containers.
docker start ap711-ubuntu	Inicia o container existente.
docker exec -it ap711-ubuntu bash	Abre um novo terminal no container ativo.
docker stop ap711-ubuntu	Interrompe o container.
docker rm ap711-ubuntu	Remove o container.

8 / 24 Contingência Fallback

Google Cloud Shell

1Acessar shell.cloud.google.com
2Terminal Linux disponível diretamente no navegador

9 / 24 Ambientes Referência

Comandos básicos — WSL 2

Comando	Exemplo	Saída
wsl --install	wsl --install	Instalando: Ubuntu...
wsl --list	wsl --list --verbose	NAME: Ubuntu STATE: Running VERSION: 2
wsl -d	wsl -d Ubuntu	(abre o terminal da distro Ubuntu)
wsl --shutdown	wsl --shutdown	(sem saída — todas as distros encerradas)

10 / 24 Linux

Primeiros comandos

Comando	Exemplo	Saída
pwd	pwd	/
ls -la	ls -la	drwxr-xr-x 1 root root 4096 ago 20 09:58 .
mkdir	mkdir teste	(sem saída — diretório criado)
cd	cd teste	root@ap711-ubuntu:/teste#
touch	touch arquivo.txt	(sem saída — arquivo criado)
cat	cat /etc/os-release	PRETTY_NAME="Ubuntu 24.04 LTS"
cd ..	cd ..	root@ap711-ubuntu:/#
clear	clear	(tela limpa)
exit	exit	(sessão do terminal encerrada)

11 / 24 Linux — Filesystem

Estrutura do projeto

Criação dos diretórios

$ mkdir ap711
$ cd ap711
$ mkdir scripts dados resultados

Estrutura resultante

ap711/

├── scripts/

├── dados/

└── resultados/

scripts/ recebe o código Python; dados/ e resultados/ organizam entradas e saídas do projeto.

12 / 24 Linux Referência

Comandos adicionais

Comando	Exemplo	Saída
cp	cp clima.py clima_backup.py	(sem saída — arquivo copiado)
mv	mv clima_backup.py backup_clima.py	(sem saída — arquivo renomeado)
rm	rm backup_clima.py	(sem saída — arquivo removido)
find	find . -name "*.py"	./clima.py
grep	grep "import" clima.py	import requests
head	head -n 1 clima.py	import requests
tail	tail -n 2 clima.py	print("Condição atual: sem precipitação.")
chmod	chmod +x clima.py	(sem saída — permissão de execução adicionada)

13 / 24 Permissões

sudo

Comando	Descrição
sudo	Executa um comando com privilégios de administrador (root).
sudo apt install ...	Uso típico — instalar pacotes fora do container Docker.

Por que existe

Evita que o usuário opere com privilégios totais o tempo todo — reduz o risco de comandos acidentais ou maliciosos. Cada uso de sudo é uma decisão explícita.

No container Docker desta aula

Usuário já é root — sudo não é necessário. Necessário em Ubuntu fora do Docker (ex.: WSL2).

14 / 24 Pacotes

apt

Comando	Descrição
apt update	Atualiza a lista de pacotes disponíveis.
apt install	Instala um pacote.
apt remove	Remove um pacote.

Instalar o ambiente Python

$ sudo apt update
$ sudo apt install -y python3 python3-pip python3-venv nano

$ python3 --version

No container Docker (usuário root) o sudo não é necessário. Em um Ubuntu fora do Docker (por exemplo, WSL2), inclua sudo antes dos comandos: sudo apt update, sudo apt install ...

15 / 24 Python

Por que Python?

Prototipagem muito mais rápida que C — sem compilar, testa e ajusta na hora.
Bibliotecas prontas para sensores, câmeras e IA (GPIO, OpenCV, etc.) — menos código para escrever.
Roda direto no Linux embarcado (Raspberry Pi, Jetson) — mesma camada do C.
C continua no firmware de baixo nível e tempo real crítico — Python entra na camada de decisão.

16 / 24 Python

Preparar o Python

Comando	Descrição
python3	Interpretador Python 3.
python3 --version	Verifica a versão instalada.
python -m pip	Gerenciador de pacotes Python.
python3 -m venv	Cria um ambiente virtual isolado.

Python — linguagem usada no exercício.

pip — instala bibliotecas Python.

venv — cria um ambiente isolado para o projeto.

17 / 24 Python

Ambiente virtual e pip

Criar e ativar

$ python3 -m venv .venv
$ source .venv/bin/activate

Instalar a dependência

$ python -m pip install requests

requests: biblioteca Python para realizar chamadas HTTP — usada a seguir para consumir a API meteorológica.

18 / 24 Integração de Dados

O que é uma API? Por que usar?

Termo	Definição
API	Forma padronizada de um programa pedir dados a outro sistema, pela internet.
Por que usar	Evita reconstruir o que já existe — previsão do tempo, imagens de satélite, dados climáticos.
Open-Meteo	API gratuita de previsão do tempo, sem cadastro nem chave de acesso.
NASA POWER	Dados climáticos e de radiação solar, usados em modelos agroclimáticos.

Exemplo — requisição via curl

Comando	Exemplo	Saída
curl	curl "https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude=-22.89&longitude=-47.06&current=temperature_2m,wind_speed_10m"	{"current": {"temperature_2m": 28.5, "wind_speed_10m": 12.3}}

19 / 24 Editor

Criar o script com nano

Abrir o editor

$ nano clima.py

Tecla	Ação
Ctrl+O	Salvar
Enter	Confirmar o nome do arquivo
Ctrl+X	Sair do editor

20 / 24 Python

Executar o script

Comando principal

$ python3 clima.py

Comando	Descrição
python3 clima.py	Executa o script passando-o ao interpretador Python.
./clima.py	Alternativa após chmod +x clima.py — executa o arquivo diretamente.

A cada alteração no código: salvar no nano (Ctrl+O, Enter, Ctrl+X) e executar novamente.

21 / 24 Projeto AP711

Etapa 1 — Consultar e exibir

clima.py

import requests

url = "https://api.open-meteo.com/v1/forecast"
params = {
    "latitude": -22.90,
    "longitude": -47.06,
    "current": "temperature_2m,relative_humidity_2m,precipitation",
    "timezone": "auto",
}

response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()

print(data["current"])

Fluxo

Python

↓

HTTP

↓

Open-Meteo

↓

JSON

↓

Python

↓

Terminal

22 / 24 Projeto AP711

Etapa 2 — Interpretar

clima.py (continuação)

atual = data["current"]

temperatura = atual["temperature_2m"]
umidade = atual["relative_humidity_2m"]
precipitacao = atual["precipitation"]

print(f"Temperatura: {temperatura} °C")
print(f"Umidade: {umidade} %")
print(f"Precipitação: {precipitacao} mm")

if precipitacao > 0:
    print("Condição atual: há precipitação.")
else:
    print("Condição atual: sem precipitação.")

Fluxo

dados brutos
↓
processamento
↓
informação útil

23 / 24 Fechamento

Do Linux à decisão no AP711

Linux

→

Python

→

HTTP / JSON

→

Dados

→

Interpretação

Próximos passos (fora desta aula)

Sensores reais · gateways IoT · MQTT · Docker Compose · bancos de dados · shell scripting · Python orientado a objetos

Esta base — terminal, Python, ambiente virtual e consumo de dados — sustenta o trabalho posterior com sensores, gateways e aplicações IoT no agronegócio.

24 / 24 Referências

Documentação oficial

Fonte	Link
Docker	docs.docker.com
Ubuntu	ubuntu.com
Python	docs.python.org/3
Python — venv	docs.python.org/3/tutorial/venv.html
Open-Meteo — API	open-meteo.com/en/docs
NASA POWER — API	power.larc.nasa.gov/docs/services
Google Cloud Shell	docs.cloud.google.com/shell/docs
WSL 2 — instalação	learn.microsoft.com/windows/wsl/install