3条命令跑起TeslaMate:特斯拉自托管数据监控,记录进自己的库
3条命令跑起TeslaMate:特斯拉自托管数据监控,记录进自己的库【免费下载链接】teslamateA self-hosted data logger for your Tesla [main maintainerJakobLichterfeld]项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/te/teslamate特斯拉官方App只能看现在:电量、续航、锁车状态。想查上个月每度电多少钱电池一年衰减了多少,App给不了,这些数据也一直在别人的服务器上。TeslaMate就是为特斯拉车主做的自托管数据记录器:它常驻在你家里,通过官方API持续抓取车辆数据,存进你自己的数据库,再画成图表。走一遍下面的流程,你的能耗账本就齐了。装好它:一台常开的机器加3条命令先说硬件,要求不高:一台7×24小时开着的设备:树莓派(64位系统)、小主机、NAS都行内存至少1GB,2GB更从容已装好Docker和Docker Compose,能访问tesla.com然后开始装:建一个目录,写一份docker-compose.yml。官方文档里给了最小可用配置,包含teslamate、Postgres数据库、Grafana、mosquitto(MQTT消息中转,给后面接生态用)四个服务,完整内容直接参考Docker安装文档。注意把ENCRYPTION_KEY(用来加密你的API令牌)和数据库密码换成自己的强密码。启动:docker compose up -d跑完后执行docker compose ps,应看到4个容器都在运行;浏览器打开http://localhost:4000,能看到登录页就对了。用access/refresh token签进TeslaMate。令牌的获取方式写在令牌文档。签进后,页面立刻显示你的车、电量和实时状态——到这里,采集就已经开始了。数据从哪来、到哪去:采集、入库、展示采集。TeslaMate定期向特斯拉官方API拉取车辆快照:位置、电量、充电状态、车速、胎压,一次一条。官方文档说它不增加额外的吸血鬼耗电(vampire drain,指车停放时后台功能偷偷掉电),车该睡就睡。入库。每条快照落进Postgres的对应表:位置进positions,行驶片段进drives,充电进charges。里程、每段路的能耗、每次充进多少度电、花了多少钱,都是写入时就算好的,不是事后补的。展示。仓库自带一套Grafana仪表盘,文件就在grafana/dashboards/,装完直接用。几张最常用的:电池健康:横轴是时间,曲线记录电池可用容量的变化。长期明显下走,说明电池在衰减,同页还能对照额定续航一起看。充电统计:每次充电的时长、电量、成本拆得清清楚楚。给不同地点设好电价,成本自动算。里程:累计里程加单次驾驶能耗,适合回答这车到底省不省。往外接:MQTT、Grafana、CSV三条出口数据存下来只是开始,接出去才好玩:MQTT:车辆状态会按teslamate/cars/1/battery_level这类主题发布到本地broker。接上Home Assistant,到家自动开灯、门没锁就提醒就是订阅一条消息的事。全部主题清单见MQTT文档。Grafana:3000端口装完就开着,预置面板之外,你可以自建面板、拖图表,数据源就是那个Postgres。CSV:以前用tesla-apiscraper或TeslaFi存过的历史数据,可以按CSV批量导入,把记录往前补;导入逻辑在lib/teslamate/import/csv.ex。同步不动了、备份、性能:先查这几处数据不更新了:按顺序查3处——令牌是否过期(重新签发签进)、车是不是在线(states面板能看到asleep/online状态)、家里网络能否正常访问tesla.com。更多情况翻FAQ。备份:一行命令,建议每周跑一次:docker compose exec -T database pg_dump -U teslamate teslamate ./teslamate.bck备份文件务必挪到别的机器或网盘,机器硬盘一坏,留在原地的备份一起没。官方命令与注意事项见Backup文档。性能:车开久了positions表会越来越大。Grafana里自带Database Info面板,能看到各表体积,数值偏大时再处理,平时不用管。今晚把docker compose up -d跑起来,签进账号,一周后你会拿到第一张电池健康曲线和一份完整充电账单。下一步建议:把MQTT接进Home Assistant,数据就开始替你干活了。【免费下载链接】teslamateA self-hosted data logger for your Tesla [main maintainerJakobLichterfeld]项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/te/teslamate创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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