如何用Python解码Govee温湿度计BLE广播数据？

1. Raw Data与Mfg Data的区别 #

• Raw Data（原始广播数据）：是BLE设备广播包的完整字节集合，包含所有广播相关字段——比如设备名称、服务UUID、广播类型标识、厂商数据等全部内容，是未经过任何筛选的原始payload。
• Mfg Data（厂商自定义数据）：是Raw Data中专门用于厂商自定义内容的字段，开头固定为蓝牙SIG分配的厂商ID（Govee的厂商ID是0x0038），只包含厂商自己定义格式的业务数据，温湿度信息就藏在这里，无关的广播内容会被排除。

2. 字节串转温湿度数据的通用解码方法 #

核心思路是定位有效数据段→确定字节顺序→转换数值→缩放校准，以下是分步操作：

1. 筛选有效厂商数据
   先从Mfg Data中剔除开头的2字节厂商ID（注意端序：比如Govee的厂商ID在字节串里可能是b'\x38\x00'，对应小端序的0x0038），剩下的部分就是厂商自定义的业务payload。
2. 确认字节端序
   BLE设备大多使用**小端序（Little Endian）**存储多字节数值，你可以用已知的环境温湿度值反推验证：比如当前环境是25.5℃，如果解析出的原始整数是255，那大概率是小端序，且缩放系数是10。
3. 拆分温湿度对应的字节段
   厂商会把温湿度用固定长度的字节存储（通常是2字节/16位整数），你需要：
   • 对比不同环境下的Mfg Data变化，找到数值变化对应的字节位置（比如温度变化时，哪2个字节跟着变）
   • 用int.from_bytes()把目标字节串转换成整数，指定端序
4. 缩放得到实际值
   厂商会把浮点值转换成整数存储（避免浮点精度问题），比如温度×10、湿度×1，你需要用解析出的整数除以对应系数，得到实际的温湿度数值。

示例代码（需自行调整字节位置） #

# 替换成你实际获取到的Govee厂商数据
mfg_data = b'\x38\x00\x01\x02\x90\x03\x10\x00'
# 移除开头2字节厂商ID
payload = mfg_data[2:]

# 示例：假设温度在第2-3字节，湿度在第4-5字节（需自行验证调整）
temp_bytes = payload[1:3]
hum_bytes = payload[3:5]

# 小端序转换为整数
temp_raw = int.from_bytes(temp_bytes, byteorder='little')
hum_raw = int.from_bytes(hum_bytes, byteorder='little')

# 缩放校准（示例系数，需根据实际数据调整）
temperature = temp_raw / 10
humidity = hum_raw  # 若湿度是百分比整数则直接用，若为小数则除以对应系数

print(f"温度: {temperature}℃, 湿度: {humidity}%")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Z.Mack