ESP32墨水屏PC性能监控器：低功耗硬件方案与全栈实践

1. 项目概述：为什么需要一个墨水屏的PC性能监视器？

最近在折腾我的主力台式机，机箱侧透，RGB灯效拉满，但总觉得少了点什么。每次想看看CPU温度、内存占用，要么得切到任务管理器，要么得依赖第三方悬浮窗软件，不仅占用屏幕空间，还有点“软”，不够“硬核”。直到我看到手边吃灰的ESP32开发板和一块2.9英寸的电子墨水屏，一个想法冒了出来：能不能用它们做一个独立的、低功耗的、能摆在桌面上随时瞥一眼的硬件性能监视器？

这个“ESP32 PC性能监控器”项目，就是答案。它的核心思路很简单：在PC端运行一个轻量级的服务程序，实时采集系统性能数据（如CPU/GPU占用率、温度、内存使用量、网络速度等），然后通过Wi-Fi将这些数据发送给ESP32。ESP32接收到数据后，驱动连接的电子墨水屏（e-Paper）进行刷新显示。墨水屏的特性决定了它只在刷新时耗电，显示静态内容时零功耗，非常适合这种需要长时间显示、但数据更新频率不高（比如每秒一次）的场景。

这不仅仅是一个“为做而做”的极客玩具。对于需要长时间渲染、编译代码、跑模拟或挖矿的用户，一个不占用主屏幕、低干扰的硬件监视器能让你随时掌握系统状态，避免过热或资源耗尽。对于喜欢简洁桌面的用户，它能取代软件悬浮窗，让桌面更清爽。更重要的是，整个项目融合了嵌入式开发、网络通信、系统监控和硬件驱动等多个有趣的技术点，是一次非常棒的全栈式学习实践。

2. 核心方案设计与技术选型

2.1 为什么是ESP32 + e-Paper？

选择ESP32作为主控，几乎是这个项目的必然选择。首先，它内置Wi-Fi和蓝牙，完美解决了与PC通信的问题，无需额外模块。其次，它的双核处理器和充足的内存（通常4MB Flash，520KB SRAM）足以处理JSON数据解析和驱动墨水屏这类任务。最后，其庞大的社区和丰富的库支持（无论是Arduino框架还是ESP-IDF），让开发门槛大大降低。

而选择电子墨水屏（e-Paper），则是出于显示特性的考虑。与LCD或OLED屏需要持续刷新以维持显示不同，墨水屏利用带电粒子在电场中移动的原理，一旦画面刷新完成，即使断电，图像也能保持。这带来了两大核心优势：超低功耗和类纸的视觉体验。对于这个监控器项目，我们可能每1-5秒才更新一次数据，在99%的时间里，ESP32和屏幕都可以处于深度睡眠或完全断电状态，功耗极低。同时，它没有背光，不刺眼，适合长时间摆在眼前。

2.2 整体架构与通信协议

项目的架构清晰分为两端：

1. PC端（数据采集与发送端）：一个常驻后台的服务或脚本。它负责调用操作系统API获取性能数据，并将数据打包，通过网络发送给ESP32。
2. ESP32端（数据接收与显示端）：硬件主体。它连接Wi-Fi，监听特定端口，接收PC发来的数据包，解析后驱动墨水屏更新显示。

通信协议的选择至关重要，它需要兼顾简单、高效和可靠。这里有几个主流选项：

• HTTP (REST API)：ESP32作为简易的HTTP服务器，PC端通过POST请求发送JSON数据。优点是通用、易于调试（可以用Postman测试），但开销相对较大，需要处理HTTP头。
• WebSocket：建立全双工通信通道，适合需要PC主动推送且ESP32可能反向控制的场景。但协议稍复杂，对于单向数据流有点“杀鸡用牛刀”。
• TCP/UDP 原始套接字：最灵活高效的方式。可以自定义非常精简的数据包格式。UDP更快但不可靠，TCP可靠但稍慢。对于局域网内、短距离、高频率（如1秒一次）的更新，UDP是很好的选择，即使偶尔丢包，下一次更新也会覆盖。
• MQTT：发布/订阅模式。如果未来想扩展为多个显示屏监控多个PC，或者通过手机查看，MQTT是优雅的解决方案。ESP32订阅一个主题，PC向该主题发布消息。它需要额外的MQTT代理服务器（如Mosquitto）。

对于初学者或追求快速实现，HTTP + JSON是最推荐的方式，因为它简单直观，调试方便。当我们追求极致效率和低延迟时，可以转向自定义TCP/UDP协议。本项目后续的实操将以HTTP + JSON为例进行，因为它最能体现从原理到实现的完整链路，理解后迁移到其他协议也很容易。

注意：在PC端程序的选择上，Python凭借其丰富的系统监控库（如psutil）和网络库，成为快速原型开发的首选。对于最终希望以系统服务形式运行的用户，可以考虑用Go或C#将其编译为原生可执行文件。

3. 硬件准备与电路连接

3.1 物料清单

你需要准备以下硬件：

1. ESP32开发板：任何一款通用的ESP32开发板均可，如ESP32-DevKitC、NodeMCU-32S等。确保其Wi-Fi功能正常。
2. 电子墨水屏（e-Paper）模块：推荐使用2.9英寸或4.2英寸的三色（黑、白、红）墨水屏，分辨率通常为296x128或400x300。品牌方面，Waveshare（微雪）的产品资料最全，配套库也最完善。购买时务必选择带SPI接口的“裸屏+驱动板”一体模块。
3. 杜邦线：若干，用于连接。
4. USB数据线：用于给ESP32供电和烧录程序。
5. 可选：外壳与支架：3D打印一个外壳，或者用乐高积木搭建一个支架，让成品更美观。

3.2 电路连接详解

墨水屏与ESP32通常通过SPI（串行外设接口）通信。SPI需要4根线：SCK（时钟）、MOSI（主机输出从机输入）、MISO（主机输入从机输出）、CS（片选）。此外，墨水屏还需要额外的控制引脚：DC（数据/命令选择）、RST（复位）、BUSY（忙状态指示）。

以下是典型的连接方式（以ESP32和微雪2.9英寸三色屏为例）：

实操心得1：GPIO分配：ESP32的许多GPIO有复用功能。上述分配是常见方案，但并非唯一。如果与其他外设冲突，你可以更改，只需在代码中相应修改引脚定义即可。避开一些特殊引脚，如GPIO6-11通常用于内部Flash，GPIO34-39只能输入不能输出。

实操心得2：供电稳定性：ESP32和墨水屏在刷新瞬间电流可能较大。如果使用USB口供电，请确保USB线质量良好且电源（电脑USB口或充电头）能提供足够电流（至少500mA）。供电不稳可能导致ESP32重启或屏幕刷新异常。

连接完成后，硬件部分就准备好了。建议先用厂家提供的示例程序测试一下屏幕是否能正常显示，排除硬件连接故障。

4. PC端数据采集服务实现

PC端是我们的“数据源头”。我们将使用Python来编写这个服务，因为它跨平台（Windows/macOS/Linux），并且有强大的psutil库来获取系统信息。

4.1 环境搭建与依赖安装

首先，确保你的电脑安装了Python 3.6或更高版本。然后，通过pip安装必要的库：

pip install psutil flask

• psutil：跨平台的系统信息和进程工具库，是我们获取所有性能数据的核心。
• flask：一个轻量级的Web框架。我们将用它创建一个简单的HTTP服务器，供ESP32查询数据。

4.2 核心数据采集函数编写

创建一个名为pc_monitor_server.py的文件。我们先编写数据采集部分：

import psutil import json import time def get_system_stats(): """采集并返回系统性能数据的字典""" stats = {} # CPU相关 stats['cpu_percent'] = psutil.cpu_percent(interval=0.5) # 0.5秒内的平均使用率 stats['cpu_freq'] = psutil.cpu_freq().current if psutil.cpu_freq() else 0 # 当前频率(MHz) stats['cpu_temp'] = _get_cpu_temperature() # 温度获取需要平台特定代码，见下文 # 内存相关 mem = psutil.virtual_memory() stats['mem_total'] = mem.total // (1024**2) # 转换为MB stats['mem_used'] = mem.used // (1024**2) stats['mem_percent'] = mem.percent # 磁盘相关（默认取C盘或根分区） disk = psutil.disk_usage('/') if not psutil.WINDOWS else psutil.disk_usage('C:\\') stats['disk_total'] = disk.total // (1024**3) # 转换为GB stats['disk_used'] = disk.used // (1024**3) stats['disk_percent'] = disk.percent # 网络相关（获取当前活动的网卡，计算收发速度） net_io = psutil.net_io_counters() stats['net_sent'] = net_io.bytes_sent stats['net_recv'] = net_io.bytes_recv # 注意：这里发送的是累计值，速度需要在客户端计算差值/时间 # GPU相关（需要额外库，如`pynvml` for NVIDIA GPU） stats['gpu_percent'], stats['gpu_temp'] = _get_gpu_info() # 可选功能 stats['timestamp'] = int(time.time()) # 添加时间戳 return stats def _get_cpu_temperature(): """获取CPU温度（平台相关）""" try: if psutil.LINUX: # Linux: 通常从/sys/class/thermal读取 with open('/sys/class/thermal/thermal_zone0/temp', 'r') as f: temp = int(f.read()) / 1000.0 return temp elif psutil.MACOS: # macOS: 使用`osx-cpu-temp`库或调用`istats`命令（需额外安装） # 这里返回一个模拟值或0 return 0.0 elif psutil.WINDOWS: # Windows: 需要`pyspectator`或`OpenHardwareMonitor`+WMI等复杂方式 # 为简化，这里返回0，建议使用第三方工具如HWiNFO的共享内存接口 return 0.0 except: return 0.0 def _get_gpu_info(): """获取GPU信息（需要NVIDIA ML库）""" # 这是一个高级功能，初期可以返回(0, 0) return 0, 0

4.3 创建HTTP API服务

接下来，使用Flask创建一个简单的Web服务器，暴露一个API端点来返回JSON数据：

from flask import Flask, jsonify import threading app = Flask(__name__) # 全局变量存储上一次的网络IO计数，用于计算瞬时速度 last_net_io = psutil.net_io_counters() last_time = time.time() def calculate_network_speed(): """计算网络上传下载速度（KB/s）""" global last_net_io, last_time current_net_io = psutil.net_io_counters() current_time = time.time() time_diff = current_time - last_time if time_diff > 0: up_speed = (current_net_io.bytes_sent - last_net_io.bytes_sent) / time_diff / 1024.0 down_speed = (current_net_io.bytes_recv - last_net_io.bytes_recv) / time_diff / 1024.0 else: up_speed = down_speed = 0.0 last_net_io = current_net_io last_time = current_time return round(up_speed, 1), round(down_speed, 1) @app.route('/api/stats', methods=['GET']) def get_stats(): """主API端点，返回所有系统状态""" stats = get_system_stats() up_speed, down_speed = calculate_network_speed() stats['net_up_speed'] = up_speed stats['net_down_speed'] = down_speed return jsonify(stats) @app.route('/health', methods=['GET']) def health(): """健康检查端点""" return jsonify({"status": "ok"}) def run_server(): """在独立线程中运行Flask服务器""" # 注意：在生产环境中不要使用debug=True，并且最好绑定到局域网IP而非0.0.0.0 app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=False, threaded=True) if __name__ == '__main__': print("PC性能监控服务启动，访问 http://localhost:5000/api/stats") # 直接运行主线程（开发用） app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True)

现在，在PC上运行这个脚本（python pc_monitor_server.py），然后在浏览器中访问http://localhost:5000/api/stats，你应该能看到返回的JSON格式系统性能数据。这就意味着数据源已经准备好了。

注意事项：默认情况下，Flask开发服务器仅适用于本地开发和测试。如果你希望从同一局域网内的ESP32访问，需要确保防火墙允许5000端口的入站连接，并且如上代码所示，使用host='0.0.0.0'。对于长期后台运行，建议使用waitress或gunicorn等生产级WSGI服务器来替代Flask自带的服务器，并将其设置为系统服务（如Windows服务或Linux的systemd服务）。

5. ESP32端固件开发与显示驱动

ESP32端是项目的“大脑”和“脸面”。我们将使用Arduino框架进行开发，因为它库管理方便，对墨水屏支持好。

5.1 Arduino开发环境配置

1. 安装Arduino IDE：从Arduino官网下载并安装。
2. 添加ESP32开发板支持：
   • 打开Arduino IDE，进入文件 -> 首选项，在“附加开发板管理器网址”中输入：https://espressif.github.io/arduino-esp32/package_esp32_index.json
   • 然后进入工具 -> 开发板 -> 开发板管理器，搜索“esp32”，安装“Espressif Systems”提供的ESP32开发板包。
3. 安装必要的库：
   • WiFi库：通常已内置。
   • HTTPClient库：用于发起HTTP请求，已内置。
   • ArduinoJson库：用于解析从PC端收到的JSON数据。在库管理中搜索“ArduinoJson”并安装（建议安装v6.x或更高版本）。
   • 墨水屏驱动库：根据你购买的屏幕型号安装。以微雪为例，在库管理中搜索“GxEPD2”或“e-Paper”安装其提供的库。或者，从微雪官网下载其Arduino示例库，手动安装。

5.2 固件主程序逻辑拆解

创建一个新的Arduino项目，我们将其逻辑分为几个部分：

1. 网络连接与配置首先，你需要让ESP32连接到你的家庭Wi-Fi。建议将SSID和密码写在代码里，或者更优雅地，使用WiFiManager库实现网页配网。

#include <WiFi.h> #include <HTTPClient.h> #include <ArduinoJson.h> // 你的Wi-Fi凭证 const char* ssid = "你的Wi-Fi名称"; const char* password = "你的Wi-Fi密码"; // PC端服务的地址和端口 const char* serverURL = "http://192.168.1.100:5000/api/stats"; // 替换为你的PC局域网IP void connectToWiFi() { Serial.print("正在连接到Wi-Fi: "); Serial.println(ssid); WiFi.begin(ssid, password); int attempts = 0; while (WiFi.status() != WL_CONNECTED && attempts < 20) { delay(500); Serial.print("."); attempts++; } if (WiFi.status() == WL_CONNECTED) { Serial.println("\nWi-Fi连接成功！"); Serial.print("IP地址: "); Serial.println(WiFi.localIP()); } else { Serial.println("\nWi-Fi连接失败，请检查配置。"); // 这里可以添加进入配网模式的逻辑 } }

2. 数据获取与解析连接Wi-Fi后，ESP32需要定时向PC端的API发起HTTP GET请求，并解析返回的JSON数据。

// 定义存储数据的结构体 struct SystemStats { float cpuPercent; float cpuTemp; unsigned long memUsed; unsigned long memTotal; float memPercent; float diskPercent; float netUpSpeed; float netDownSpeed; // ... 其他字段 }; SystemStats currentStats; bool fetchSystemStats() { if (WiFi.status() != WL_CONNECTED) { Serial.println("Wi-Fi未连接，无法获取数据"); return false; } HTTPClient http; http.begin(serverURL); int httpCode = http.GET(); if (httpCode == HTTP_CODE_OK) { String payload = http.getString(); // 开始解析JSON DynamicJsonDocument doc(1024); // 根据JSON大小调整缓冲区 DeserializationError error = deserializeJson(doc, payload); if (error) { Serial.print("JSON解析失败: "); Serial.println(error.c_str()); http.end(); return false; } // 提取数据到结构体 currentStats.cpuPercent = doc["cpu_percent"]; currentStats.cpuTemp = doc["cpu_temp"]; currentStats.memUsed = doc["mem_used"]; currentStats.memTotal = doc["mem_total"]; currentStats.memPercent = doc["mem_percent"]; currentStats.diskPercent = doc["disk_percent"]; currentStats.netUpSpeed = doc["net_up_speed"]; currentStats.netDownSpeed = doc["net_down_speed"]; Serial.println("数据获取并解析成功"); http.end(); return true; } else { Serial.printf("HTTP请求失败，错误码: %d\n", httpCode); http.end(); return false; } }

3. 墨水屏驱动与显示这是最有趣的部分。你需要根据具体的屏幕型号和库来编写显示代码。以下是一个基于GxEPD2库的通用示例框架：

#include <GxEPD2_BW.h> // 对于黑白屏 // #include <GxEPD2_3C.h> // 对于三色（黑、白、红）屏 #include <Fonts/FreeMonoBold9pt7b.h> // 内置字体 #include <Fonts/FreeMonoBold12pt7b.h> // 内置字体 // 根据你的屏幕型号定义显示对象，例如对于2.9英寸黑白屏： // GxEPD2_BW<GxEPD2_290, GxEPD2_290::HEIGHT> display(GxEPD2_290(/*CS=*/5, /*DC=*/17, /*RST=*/16, /*BUSY=*/4)); // 对于2.9英寸三色屏： GxEPD2_3C<GxEPD2_290c, GxEPD2_290c::HEIGHT> display(GxEPD2_290c(/*CS=*/5, /*DC=*/17, /*RST=*/16, /*BUSY=*/4)); void setupDisplay() { display.init(115200); // 初始化屏幕 display.setRotation(1); // 设置旋转方向（0-3） display.setTextColor(GxEPD_BLACK); // 设置字体颜色 display.setFullWindow(); // 设置全窗口更新模式（慢，但无残影） // display.setPartialWindow(0, 0, display.width(), display.height()); // 部分更新模式（快，可能有残影） } void drawStatsOnDisplay(const SystemStats& stats) { display.firstPage(); do { display.setFont(&FreeMonoBold12pt7b); display.setCursor(10, 20); display.print("PC Monitor"); display.setFont(&FreeMonoBold9pt7b); display.setCursor(10, 50); display.printf("CPU: %.1f%%", stats.cpuPercent); display.setCursor(10, 70); display.printf("Temp: %.1fC", stats.cpuTemp); display.setCursor(10, 90); display.printf("Mem: %lu/%lu MB", stats.memUsed, stats.memTotal); display.setCursor(10, 110); display.printf("Disk: %.1f%%", stats.diskPercent); display.setCursor(10, 130); display.printf("Up: %.1f KB/s", stats.netUpSpeed); display.setCursor(10, 150); display.printf("Down: %.1f KB/s", stats.netDownSpeed); // 绘制进度条或简单的图形化表示 drawProgressBar(10, 170, 100, 10, stats.cpuPercent); // 绘制CPU进度条 } while (display.nextPage()); // 更新完成后，可以进入深度睡眠以省电 // display.hibernate(); // 让屏幕进入休眠状态（功耗极低） } void drawProgressBar(int x, int y, int width, int height, float percent) { int fillWidth = (percent / 100.0) * width; display.drawRect(x, y, width, height, GxEPD_BLACK); // 画边框 display.fillRect(x, y, fillWidth, height, GxEPD_BLACK); // 画填充 }

4. 主循环逻辑最后，在setup()和loop()中串联所有功能：

unsigned long lastUpdateTime = 0; const unsigned long updateInterval = 2000; // 更新间隔，单位毫秒（2秒） void setup() { Serial.begin(115200); delay(1000); // 给串口一点启动时间 setupDisplay(); // 首次显示一个等待界面 display.setFullWindow(); display.firstPage(); do { display.setFont(&FreeMonoBold12pt7b); display.setCursor(50, 80); display.print("Connecting..."); } while (display.nextPage()); connectToWiFi(); } void loop() { unsigned long currentTime = millis(); // 判断是否到达更新间隔 if (currentTime - lastUpdateTime >= updateInterval) { lastUpdateTime = currentTime; if (fetchSystemStats()) { // 获取数据成功，更新显示 drawStatsOnDisplay(currentStats); Serial.println("显示已更新"); } else { // 获取失败，显示错误或保持原画面 Serial.println("更新失败，等待下次尝试"); // 可以在这里绘制一个错误提示（注意墨水屏刷新次数有限，频繁全刷会缩短寿命） } } // 短暂延迟，避免loop()空转消耗CPU delay(100); }

将以上代码整合，并根据你的屏幕型号调整引脚定义和显示库对象，编译并上传到ESP32。上电后，它应该会连接Wi-Fi，然后开始定期从你的PC获取数据并显示在墨水屏上。

6. 优化、调试与进阶玩法

基础功能实现后，我们可以从多个维度进行优化和扩展。

6.1 功耗优化策略

墨水屏项目最大的优势就是低功耗，但ESP32本身的功耗也不容忽视。

• 深度睡眠（Deep Sleep）：如果更新间隔较长（如30秒以上），可以让ESP32在每次更新显示后进入深度睡眠。设置一个定时器（或使用外部RTC唤醒），到时间后唤醒，获取数据，刷新屏幕，然后再次睡眠。这能将平均电流从几十mA降到几十μA级别。但需要注意，深度睡眠下Wi-Fi连接会断开，每次唤醒需要重新连接，这会增加延迟和功耗。需要权衡连接耗时与睡眠省电。
• 屏幕休眠：调用display.hibernate()。这会让屏幕驱动芯片完全断电，仅保留图像，是墨水屏最省电的状态。
• 降低CPU频率：在Arduino中，可以通过setCpuFrequencyMhz()函数降低ESP32的主频（如降到80MHz），在满足性能需求的同时降低功耗。

6.2 通信协议优化

如前所述，HTTP+JSON方便但开销大。优化方向：

• 改用UDP：定义简单的二进制数据包格式。例如，将所有浮点数乘以10转为整数（避免浮点传输），然后用固定的结构体发送。PC端用Python的socket库发送UDP包，ESP32端用WiFiUDP接收。数据包大小可以从几百字节压缩到几十字节。
• 添加简单校验：在数据包末尾添加一个校验和（如所有字节相加取低8位），ESP32收到后计算校验和比对，防止错误数据显示。

6.3 显示效果与UI优化

• 局部刷新：墨水屏全屏刷新（display.setFullWindow()）速度慢（约2-3秒）且会有明显的全屏闪烁。部分型号支持局部刷新（display.setPartialWindow()），它只更新变化的部分区域，速度更快（几百毫秒）且无闪烁。但局部刷新多次后可能产生“残影”，需要定期进行一次全刷来清除。合理的策略是：前N次更新用局部刷新，第N+1次用全刷。
• 自定义字体与图形：使用更美观的字体（如FreeSans系列），或者将图标、Logo转换为位图数组显示，提升颜值。
• 多页面显示：如果屏幕足够大，可以设计多个“页面”，通过ESP32上的按钮或通过PC发送指令来切换显示不同的信息组合（如第一页显示概览，第二页显示详细图表，第三页显示网络流量历史）。

6.4 常见问题与排查技巧

1. 屏幕不显示或花屏

   • 检查接线：这是最常见的问题。确保VCC接3.3V，GND接地，SPI线序正确，特别是CS、DC、RST、BUSY这几根控制线。
   • 检查库和型号：确认安装的墨水屏库与你的屏幕型号完全匹配。微雪不同尺寸、颜色的屏幕驱动芯片可能不同。
   • 供电不足：尝试使用独立的5V/2A电源适配器通过ESP32的Vin引脚供电，或者换一根更粗的USB线。

2. ESP32无法连接Wi-Fi

   • 检查密码和SSID：确保代码中的SSID和密码正确，注意大小写。
   • 检查路由器设置：有些路由器可能禁用了2.4GHz频段，或者设置了MAC地址过滤、隐藏了SSID。
   • 信号强度：ESP32的Wi-Fi信号接收能力一般，如果距离路由器太远或有太多墙体阻隔，可能会连接不稳定。可以打印WiFi.RSSI()查看信号强度。

3. HTTP请求失败（错误码 -1, 4xx, 5xx）

   • -1（连接失败）：检查PC端服务器是否运行，防火墙是否关闭，ESP32代码中的serverURLIP和端口是否正确。在PC命令行用ping [ESP32_IP]和curl http://localhost:5000/api/stats双向测试网络连通性。
   • 404：API路径错误，检查PC端Flask的@app.route定义。
   • 500：PC端Python脚本出错，查看Flask运行终端的错误信息。

4. JSON解析失败

   • 缓冲区大小：DynamicJsonDocument doc(1024);这里的缓冲区大小可能不够。如果PC端返回的数据很大，需要增加这个值。可以在Arduino串口打印出收到的payload，查看其长度和内容。
   • 数据格式：确保PC端返回的是严格合法的JSON。可以使用在线JSON验证工具检查。

5. 屏幕刷新太慢

   • 全刷 vs 局刷：确认是否使用了display.setFullWindow()。尝试切换到局部刷新模式。
   • 网络延迟：如果从发送HTTP请求到收到响应时间过长，也会拖慢整体更新周期。优化网络或改用UDP。
   • 复杂图形：绘制大量图形或使用大字体会减慢渲染速度。简化UI。

7. 项目扩展与进阶思路

这个项目是一个完美的起点，你可以在此基础上添加更多功能：

• 多PC监控：修改PC端服务，使其能采集多台电脑的数据（通过局域网发现或手动配置）。ESP32端可以轮询多个IP地址，或者使用MQTT，让每台PC发布到各自的主题，ESP32订阅所有主题。
• 历史数据与简单图表：ESP32内存有限，但可以存储最近几十次的数据，并在屏幕上绘制简单的折线图，显示CPU使用率的历史趋势。
• 报警功能：当CPU温度超过阈值或内存占用超过95%时，让ESP32板载的LED闪烁，或者在屏幕上用红色显示警告信息。
• 无线配置：使用蓝牙或WiFiManager库，让ESP32在首次启动时进入配网模式，通过手机网页配置Wi-Fi和服务器地址，无需修改代码。
• 集成到智能家居平台：将ESP32采集到的数据通过MQTT上报到Home Assistant或Node-RED，这样你就能在手机App或家庭控制面板上看到PC状态，甚至可以设置自动化（如PC温度过高时自动打开房间风扇）。

我个人在完成这个项目后，把它放在了我的显示器旁边。它安静、省电，提供的信息一目了然。最大的成就感来自于打通了“软件”和“硬件”的界限，让一个想法从代码变成了桌面上一个实实在在、有用的小物件。如果你在复现过程中遇到了任何问题，最关键的是分段调试：先用示例程序测试屏幕，再单独测试Wi-Fi连接，然后测试HTTP获取数据，最后整合。耐心一点，每个问题都能在社区找到答案。祝你制作愉快！