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使用 CounterFit 搭建虚拟单板计算机：在 PC 上零硬件完成 IoT 课程实战（IoT-For-Beginners）

【免费下载链接】IoT-For-Beginners12 Weeks, 24 Lessons, IoT for All!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/io/IoT-For-Beginners

本篇指南围绕开源课程 IoT-For-Beginners 中 虚拟单板计算机（Virtual single-board computer） 这一课时展开，详细讲解如何借助开源项目 CounterFit，在无需购买任何物理 IoT 硬件的前提下，用普通 PC 模拟传感器与执行器，并运行与 Raspberry Pi 物理硬件上完全一致的 Python 代码。读完本文，你将掌握从环境安装、Python 虚拟环境配置、Hello World 验证，到打通 CounterFit 虚拟「硬件」连接的完整实操路径，为后续「夜灯（nightlight）」项目及整个课程其余 23 课扫清起步障碍。

为什么需要一台「虚拟」单板计算机

IoT 课程的传统做法是购买开发板（如 Arduino 或 Raspberry Pi）配合传感器与执行器动手实践。但 IoT-For-Beginners 项目为所有课程提供了三种硬件选型路径，其中一条就是「虚拟设备」：完全不需要采购任何硬件，用你自己的电脑模拟出单板计算机环境。

该方案的核心是开源项目CounterFit——它允许你在本地运行一个应用，模拟温度、湿度、光线、土壤湿度等传感器，以及 LED、继电器等执行器；随后，用本机 Python 代码以访问物理硬件完全相同的方式访问这些虚拟设备。正如课程 第一课 README 所强调的：

💁 你不必购买任何 IoT 硬件来完成作业，可以完全使用虚拟单板计算机来做。

而且虚拟设备路径与 Raspberry Pi 路径共享同一个 Grove 传感器生态，后续如果购买了实体树莓派与传感器，绝大部分代码可以直接迁移。

环境准备：三件免费软件

使用 CounterFit 前，需要在电脑上安装以下免费软件：

💁 如果你有其他偏好的 Python IDE 或编辑器完全可以自由使用，但课程内所有指令均基于 VS Code 编写。

需要注意：CounterFit 应用本身不在本步骤安装，它按项目单独安装，相关指令会在后续「Hello World」阶段给出。

第一课 Hello World：验证工具链

在进入具体硬件或模拟逻辑之前，先按编程学习传统创建Hello World应用，用来确认三件事：

1. Python 与 VS Code 安装正确；
2. 能够连接到 CounterFit 的虚拟传感器与执行器服务；
3. 整个开发链路端到端可用。

这个应用会被创建在名为nightlight的文件夹中，并在后续课程中不断复用、逐步演化为一个完整的「夜灯」IoT 应用。

配置 Python 虚拟环境

Python 的 Pip 包是别人编写并发布到互联网上的代码包，一条命令即可安装并使用。但默认情况下 Pip 包会安装到系统全局，容易出现版本冲突——例如应用 A 依赖某个包的旧版本，应用 B 安装新版本后 A 就坏了。Python 虚拟环境（venv）本质上是放在专用文件夹里的一个 Python 副本，Pip 包只安装到该文件夹内，从而彻底隔离依赖。

💁 如果你日后使用 Raspberry Pi，则无需（也不建议）在那台设备上设置虚拟环境——Grove 相关包已由安装脚本全局安装。

任务：创建虚拟环境并安装 CounterFit 相关 Pip 包。

1. 在任意位置创建并进入项目目录：

   mkdir nightlight cd nightlight

2. 在.venv文件夹中创建虚拟环境：

   python3 -m venv .venv

   💁 必须显式调用python3而非python，以防系统同时装有 Python 2 时python指向旧版本。

3. 激活虚拟环境：

   • Windows（命令提示符 / Windows Terminal 的命令提示符）：

     .venv\Scripts\activate.bat

   • Windows（PowerShell）：

     .\.venv\Scripts\Activate.ps1

     若提示「在此系统上禁止运行脚本」，请以管理员身份启动 PowerShell 并执行：

     Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy Unrestricted

     输入Y确认，然后重新启动 PowerShell 重试；该执行策略之后可按需重置。

   • macOS 或 Linux：

     source ./.venv/bin/activate

   💁 这些命令都应在创建虚拟环境的同一位置运行。永远不需要进入.venv文件夹，激活、装包、跑代码都从创建环境时的那个目录进行。

4. 验证虚拟环境中的 Python 版本：

   python --version

   输出形如：

   (.venv) ➜ nightlight python --version Python 3.9.1

   💁 版本号可以不同，只要是 3.6 或更高即可；否则删除该文件夹、安装更新版 Python 后重试。

5. 安装 CounterFit 的三个 Pip 包：

   pip install CounterFit pip install counterfit-connection pip install counterfit-shims-grove

   这三个包的分工如下：

   Pip 包	作用
   CounterFit	主应用，提供本地模拟服务与浏览器 UI
   counterfit-connection	提供CounterFitConnection类，负责代码与 CounterFit 应用建立连接
   counterfit-shims-grove	提供 Grove 硬件的 shim（垫片层），让你写出与使用 Grove 物理传感器/执行器完全一致的代码

   这些包只安装进当前虚拟环境，在该环境外不可用。

编写 Hello World 代码

任务：创建输出"Hello World"的 Python 应用。

1. 在虚拟环境内创建app.py文件：

   • Windows：

     type nul > app.py

   • macOS / Linux：

     touch app.py

2. 用 VS Code 打开当前文件夹：

   code .

   💁 若 macOS 提示command not found，说明 VS Code 未加入 PATH，按 VS Code 文档「从命令行启动」章节配置后再试；Windows 与 Linux 默认已加入 PATH。

3. VS Code 启动后会自动激活 Python 虚拟环境，所选环境会显示在底部状态栏，状态栏与终端提示符中都会出现.venv前缀：

4. 如果 VS Code 启动时终端已存在，则该终端不会自动激活虚拟环境，最稳妥的做法是用Kill the active terminal instance（终止活动终端实例）按钮关掉它：

5. 通过Terminal -> New Terminal或快捷键CTRL+`新建终端，新终端会自动加载虚拟环境，终端中会出现激活调用，且提示符带.venv前缀：

   ➜ nightlight source .venv/bin/activate (.venv) ➜ nightlight

6. 在 VS Code 中打开app.py并写入：

   print('Hello World!')

   print函数会把传入的内容输出到控制台。

7. 在 VS Code 终端运行：

   python app.py

   输出：

   (.venv) ➜ nightlight python app.py Hello World!

至此，第一个 Hello World 验证成功，工具链就绪。

连接「硬件」：打通 CounterFit 虚拟设备

这是 Hello World 的第二个阶段：启动 CounterFit 应用并把代码连接上去——相当于把物理 IoT 硬件插到开发套件上的虚拟等价操作。

任务：启动 CounterFit 并建立连接。

1. 在 VS Code 终端启动 CounterFit：

   counterfit

   应用启动后会在浏览器中打开界面，此时显示为Disconnected（未连接），右上角 LED 处于熄灭状态：

2. 在app.py开头加入连接代码：

   from counterfit_connection import CounterFitConnection CounterFitConnection.init('127.0.0.1', 5000)

   第一行从counterfit_connection模块（来自之前安装的counterfit-connection包）导入CounterFitConnection类；第二行初始化到 CounterFit 应用的连接——127.0.0.1是永远指向本机的回环地址（即localhost），5000为默认端口。

   💁 若端口 5000 被其他程序占用，可同时修改两处：代码中的端口号，以及启动命令CounterFit --port <port_number>（将<port_number>替换为目标端口）。

3. 由于当前终端正被 CounterFit 占用，需要点击Create a new integrated terminal（新建集成终端）按钮开启新终端：

4. 在新终端中再次运行python app.py，CounterFit 界面状态会变为Connected，右上角 LED 亮起：

连接成功后，你就拥有了一个「虚拟」IoT 硬件环境。

从 Hello World 到真实传感器：源码级印证

Hello World 阶段只是建立了连接、尚未访问任何模拟硬件。在本课之后的 第 3 课：传感器与执行器 中，会在nightlight应用里真正读取虚拟传感器，其示例代码与本次配置一脉相承。课程提供的完整参考实现在 code/virtual-device/nightlight/app.py：

from counterfit_connection import CounterFitConnection CounterFitConnection.init('127.0.0.1', 5000) print('Hello World!')

该文件正是本文所讲步骤的最终落盘结果。而后续课程中虚拟设备读取光线传感器的典型写法（见 第 3 课 code-sensor 参考实现）则展示了如何把 shim 层用起来：

import time from counterfit_connection import CounterFitConnection from counterfit_shims_grove.grove_light_sensor_v1_2 import GroveLightSensor CounterFitConnection.init('127.0.0.1', 5000) light_sensor = GroveLightSensor(0) while True: light = light_sensor.light print('Light level:', light) time.sleep(1)

可以看到，代码模式与在树莓派上操作 Grove 物理光线传感器完全一致——这正是counterfit-shims-grove的核心价值：同一份业务代码，既可在虚拟环境调试运行，也能无缝移植到真实 Grove 硬件。

从源码结构上看，CounterFitConnection.init(host, port)是建立连接的统一入口；counterfit命令行则以--port参数控制模拟服务的监听端口，二者端口必须一致才能握手成功，这是排查「一直 Disconnected」时最值得优先检查的点。

常见问题与排查要点

结合文档中的提示与源码调用关系，整理如下排查清单：

结语

通过本文，你已完成虚拟单板计算机的三步走：环境安装 → Hello World 验证 → CounterFit 连接打通。这套流程是 IoT-For-Beginners 课程中「零硬件起步」路径的地基——后续每一课（从夜灯传感器到云连接、再到机器学习边缘推理）都会在这个nightlight项目与 CounterFit 虚拟硬件之上持续演进。现在，打开你的终端，把counterfit跑起来，开始属于你的 IoT 之旅吧。

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