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    Kannst du Konvertierungsfehler komplett ausschließen? Wie sehen denn die tatsächlichen Rückgabewerte (0-1) vom Database Plugin aus? Welche Präzision hast du nun aktiv, 4 Stellen?

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      Zitat von Onkelandy Beitrag anzeigen
      Kannst du Konvertierungsfehler komplett ausschließen? Wie sehen denn die tatsächlichen Rückgabewerte (0-1) vom Database Plugin aus? Welche Präzision hast du nun aktiv, 4 Stellen?
      Die Prezision habe ich auf 6 Stellen eingestellt. Das ergab hier beim Test genauere Ergebnisse. Konvertierungsfehler würde ich deshalb ausschließen, weil die Unterschiede fast 50% betragen und das wäre kein Konvertierungsfehler mehr. Ich werde aber die tatsächlichen Werte ermitteln, wenn es wieder Werte zu messen gibt - sprich, wenn es mal wieder irgendwann regnet. Vielleicht kommen wir dem Phänomen dann auf der Spur.

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        So nun regnete es wieder und es passt wieder was nicht, vielleicht kann jemand was mit den Werten anfangen. Das sind alle Werte vom 15.9. bis 17.9. (Stand jetzt). Am 16.9. regnete es nicht.

        Code:
        Item ID     Zeit     Dauer     Geändert     VAL_BOOL
        3     17.09.2019 19:56:37     None     17.09.2019 19:57:20     0
        3     17.09.2019 19:37:07     1169620     17.09.2019 19:57:20     1
        3     17.09.2019 18:59:19     2267490     17.09.2019 19:37:20     0
        3     17.09.2019 18:27:00     1939654     17.09.2019 19:00:00     1
        3     17.09.2019 17:29:14     3466097     17.09.2019 18:27:19     0
        3     17.09.2019 17:18:47     626256     17.09.2019 17:29:19     1
        3     17.09.2019 17:11:13     454406     17.09.2019 17:19:19     0
        3     17.09.2019 16:55:25     948153     17.09.2019 17:11:19     1
        3     17.09.2019 16:52:31     173972     17.09.2019 16:56:19     0
        3     17.09.2019 16:21:07     1884228     17.09.2019 16:53:19     1
        3     17.09.2019 15:51:54     1752169     17.09.2019 16:21:19     0
        3     17.09.2019 15:04:22     2852069     17.09.2019 15:52:19     1
        3     17.09.2019 14:50:18     844144     17.09.2019 15:05:18     0
        3     17.09.2019 14:13:33     2205398     17.09.2019 14:51:18     1
        3     17.09.2019 14:06:58     394643     17.09.2019 14:14:18     0
        3     17.09.2019 13:39:25     1653361     17.09.2019 14:07:18     1
        3     17.09.2019 13:14:03     1521653     17.09.2019 13:40:18     0
        3     17.09.2019 12:18:20     3343458     17.09.2019 13:14:18     1
        3     17.09.2019 09:37:12     9667759     17.09.2019 12:19:18     0
        
        3     15.09.2019 22:37:17     None     15.09.2019 22:38:10     0
        3     15.09.2019 22:27:11     605880     15.09.2019 22:38:10     1
        3     15.09.2019 12:07:03     37207535     15.09.2019 22:28:10     0
        Precision, wie gesagt auf 6 Stellen. Hier die Werte aus dem Log:

        Code:
        2019-09-17  20:00:00 INFO     logics.Bewaesserung Regendauer im Zeitraum von: 48h: 0.081973, 24h: 0.082808, 12h: 0.082808, 6h: 0.557582.
        2019-09-17  20:00:00 INFO     logics.Bewaesserung Regendauer im Zeitraum von: 48h: 236, 24h: 119, 12h: 60, 6h: 201 Minuten.
        Und hier der Code dazu:

        Code:
        regendauer_48h = sh.Zentral.Wetter.Wetterstation.Regen.db('avg', '48h')
        regendauer_24h = sh.Zentral.Wetter.Wetterstation.Regen.db('avg', '24h')
        regendauer_12h = sh.Zentral.Wetter.Wetterstation.Regen.db('avg', '12h')
        regendauer_6h = sh.Zentral.Wetter.Wetterstation.Regen.db('avg', '6h')
        logger.info('Regendauer im Zeitraum von: 48h: {}, 24h: {}, 12h: {}, 6h: {}.'.format(regendauer_48h, regendauer_24h, regendauer_12h, regendauer_6h))
        
        regendauer_48h = round((sh.Zentral.Wetter.Wetterstation.Regen.db('avg', '48h') or 0) * 2880)
        regendauer_24h = round((sh.Zentral.Wetter.Wetterstation.Regen.db('avg', '24h') or 0) * 1440)
        regendauer_12h = round((sh.Zentral.Wetter.Wetterstation.Regen.db('avg', '12h') or 0) * 720)
        regendauer_6h = round((sh.Zentral.Wetter.Wetterstation.Regen.db('avg', '6h') or 0) * 360)
        logger.info('Regendauer im Zeitraum von: 48h: {}, 24h: {}, 12h: {}, 6h: {} Minuten.'.format(regendauer_48h, regendauer_24h, regendauer_12h, regendauer_6h))

        Kommentar


          Was steht denn da dazwischen in der Datenbank:
          3 17.09.2019 09:37:12 9667759 17.09.2019 12:19:18 0
          3 15.09.2019 22:37:17 None 15.09.2019 22:38:10 0

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            Zitat von Onkelandy Beitrag anzeigen
            Was steht denn da dazwischen in der Datenbank:
            Das ist immer der oberste Eintrag einer Datenbankzeile. Wenn ich das richtig verstehe ist das der gestartete, aber noch nicht beendete Zeitraum oder? Kann ich aber nicht beurteilen, was das nun bedeutet.

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              Da müsste doch noch ein Eintrag zwischen 15.09.2019 22:38:10 und 17.09.2019 09:37:12 sein?
              Solang da nicht der Wert 0 zwischen diesen 2 Zeiten geschrieben wird, ist der ganze regenlose Tag nicht in der Berechnung mit drin und die Ergebnisse "stimmen"

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