micropython之十万个为什么

allankliu

micropython之十万个为什么 [复制链接]

 

 

关于本帖

有鉴于EEWorld坛主的热情，许诺发个PCBA给我评估。作为回报，我把我的学习体验贴在坛子了。

因为EE的背景，我最熟悉的是8051汇编和C。不过最近在Arduino/mbed上大量用了C++开发。使用Python是从辅助开发工具时开始的，Python可以从物联网各个环节切入，Python可以用于

FPGA/CPLD，嵌入式软件，桌面程序，服务器（Web/IoT Server+BigData）和手机APP开发中。此外，我还为FSL的KL25Z用Python做了自动测试，服务器，ISP下载等。

所以.......

如果你是工程师，你要学Python；
如果你是很懒的工程师，你更要学Python；
如果你是喜欢DIY的工程师，你更加要学Python。
如果你是喜欢炒股票的工程师，你不学Python就亏了。

适用范围广度可以与Python一拼的语言是Java和Javascript。（关于编程语言的争论我不回复。）

为什么要用Python

我记得一位高人对我说，要别人的钱，别人的脑子，办你的事情。Python可以帮你一把。Python自带很多很多......的库，所以在物联网背景下，可以做很多事情。

而且作为胶水语言，Python有多个版本。基于C的CPython和Cython，基于JVM的Jython，基于Python子集和JIT的PyPy，基于.net的IronPython，基于Javascript的Pyjs/Brython，还有被Ruby吸血的RubyPython。所以Python和C/Java/.net-C#/JS/Ruby之间可以很好地互相勾搭。也就是因为这点，Python可以获取大量的Java企业应用库......

此外，无论你把Python作为脚本，还是OOP试验田，还是AOP编程，都可以。作为程序员可以同一工具下完成编程思想的升级改造。

嵌入式版本

Python适用面广，语法简单。用于嵌入式是迟早的事情。无论是ARM Cortex-M0/3/4，还是Cortex-A5/7/8/9，MIPS，x86，Quark都不在话下。micropython是目前最流行的嵌入式Python VM和开发环境。官方分支有：STM32HAL/ESP8266/CC3000/UNIX版本，还有细小分支如Teensy（FSL KL），PIC16，而第三方分支有microbit和WiPy/LoPy。前者是micropython为BBC microbit开发，而后者是基于CC3000和ESP32（Wifi+BLE双模）和LoRa长距离WSN而开发的版本。

其他嵌入式Python还有Pymite和Viper。以及大家交叉编译的CPython，OpenEmbedded版本，OpenWRT版本，以及Debian/Ubuntu的ARM/MIPS版本，Lego ev3-dev版本.......Symbian版本，Telit GPRS MODEM版本......

所以.......
Python大法好，赶紧到碗里来。

为什么在嵌入式中使用Python
因为二次开发是现在开发的核心价值。现在的“智能”硬件真的一点儿都不智能，只能够说是互联产品，它本身不智能，智能在云端了。但是用户应用应该具备二次开发和环境，这以后会是一个标配。所以光有C/C++这种贴近硬件的语言是不够的，针对应用应该有自己的运行时：Java，Python，Javascript。

micropython的野望

有没有注意到micropython有个UNIX版本？而UNIX版本中还有组件管理工具：upip？这就是构建micropython生态的节奏。那么他要和CPython竞争么？我觉得还不是。但是在ARM9等只有busybox的SBC里面，它的优势很明显。大家可以不用自己恶搞CPython了。因为micropython天生就是交叉编译的。

micropython的限制

由于在裸机上，micropython在设计中不仅需要了解C/Python间区别，还需要了解标准Python和microPython间区别。否则，micropython有个天生的麻烦，不支持JTAG/SWD调试。你们懂得，在于实时有关的环境中，有时候没有调试让人抓狂。所以ISR方面需要额外处理。

allankliu

mars4zhu 发表于 2016-4-16 18:13
实用性不大。。。。。一般涉及到Python的都是上层应用，谁会在一个单片机上做上层应用呢？单片机踩个数据做 ...

实用性是随着成本下降而呈现指数上升的。的确micropython（或者eLua，javascript，Java）都有这个问题，其高端MCU平台价格面临低端MPU的侵蚀。但是在某个窗口应用，比如功耗敏感型中，MCU依然比MPU有优势。而且micropython针对Linux的upip比CPython更加适合嵌入式。

BBC的micro:bit micropython就是micropython的分支。运行在nRF51822中，如果你买个百度Duband手环，或许可以让micropython运行在手环中。你或许会问，手环里运行python实用么？

我不想做个布道士，但是事实教育我们：用户的需求永远超越工程师的想象力。他们会不断推动我们去实现。他们接受了彩色LCD替代黑白LCD的高功耗，接受了高速4G对于电池的消耗，他们可以接受手机产品寿命不长。但是他们追求不断地变化。

实际上，越来越多的开发权利已经从底层交到用户手中。在我眼里，联网设备!=智能设备。可穿戴设备中运行用户脚本或APP可以产生出更多的迭代和智能应用。

这好比当前设计二进制的数学家也想象不到现在的应用一个道理。如果返回来说，手环仅仅是个数据采集前端。那么运行智能手环配上python，可以做到：

VR数据采集；
大众体育的动作规范，如太极拳；
无人机的控制前端；
桌面电脑系统的控制；
门禁控制；
LBS控制；
智能旅游.......

请继续开脑洞。

allankliu

说实在的，dcexpert把文档都翻译完了。我还没有想到micropython拿来做什么实际用途。任何项目都需要一定时间去完成。切换引脚，读读ADC之类活的都被别人抢光了。

我觉得应该从算法上去考虑，碾压一下C/C++语言的开发效率，会比较突出Python的意义。

dirtwillfly

allankliu 发表于 2016-4-8 05:31
说实在的，dcexpert把文档都翻译完了。我还没有想到micropython拿来做什么实际用途。任何项目都需要一定时 ...

Python也有很多人用在数据分析上。
Python是个比较优秀的脚本

allankliu

我准备先搞个“micropython与太极拳”实验性项目。

Pyboard和microbit上有3D加速度仪，可以用来记录太极拳动作（其实需要N个传感器，我先记录其中一路）。然后通过记录高手和菜鸟的动作差异来指导习拳者。

理想的平台应该是：micropython + 3D + BLE。目前我会用WiFi替代BLE。

第一，记录3D传感器数据；
第二，在micropython中做初步数据融合，想充分利用Python的math浮点计算；
第三，在主机Python中重建3D模型轨迹（需要小伙伴帮忙，可能采用Python做3D建模，或者Processing Java面对桌面和Android建模）；

这种思路也会用于行走姿态的统计和纠正。

至于完成度能够到何种程度，不太好说。

杏花雨

好东西，一定要学习下，

通宵敲代码

太极拳！

allankliu

首先我想测试桌面CPython和micropython的math库之间的区别。

桌面与micropython math库对比

函数	简介	Python2.7.11	micropython3.4
math.e	自然对数	>>> math.e 2.718281828459045	>>> math.e 2.718282
math.pi	圆周率PI	>>> math.pi 3.141592653589793	>>> math.pi 3.141593
math.sqrt(x)	平方根函数	>>> math.sqrt(2) 1.4142135623730951	>>> math.sqrt(2) 1.414214
math.pow(x,y)	x的y次方	>>> math.pow(2,10) 1024.0	>>> math.pow(2,10) 1024.0
math.exp(x)	e的x次方	>>> math.exp(2) 7.38905609893065	>>> math.exp(2) 7.389056
math.expm1(x)	e的x次方减1	>>> math.expm1(2) 6.38905609893065	>>> math.expm1(2) 6.389056
math.log(x)	e的对数	>>> math.log(10) 2.302585092994046	>>> math.log(10) 2.302585
math.log2(x)	2的对数	>>> math.log(2,10) 0.30102999566398114	>>> math.log10(2) 0.30103
math.log10(x)	10的对数	>>> math.log(10,2) 3.3219280948873626	>>> math.log2(10) 3.321928
math.cosh(x)	双曲余弦函数	>>> math.cosh(2) 3.7621956910836314	>>> math.cosh(2) 3.762196
math.sinh(x)	双曲正弦函数	>>> math.sinh(2) 3.6268604078470186	>>> math.sinh(2) 3.62686
math.tanh(x)	双曲正切函数	>>> math.tanh(2) 0.9640275800758169	>>> math.tanh(2) 0.9640275
math.acosh(x)	反双曲余弦函数	>>> math.acosh(2) 1.3169578969248166	>>> math.acosh(2) 1.316958
math.asinh(x)	反双曲正弦函数	>>> math.asinh(2) 1.4436354751788103	>>> math.asinh(2) 1.443635
math.atanh(x)	反双曲正切函数	>>> math.atanh(0) 0.0	>>> math.atanh(0) 0.0
math.cos(x)	三角余弦函数	>>> math.cos(math.radians(60)) 0.5000000000000001	>>> math.cos(math.radians(60)) 0.5
math.sin(x)	三角正弦函数	>>> math.sin(math.radians(30)) 0.49999999999999994	>>> math.sin(math.radians(30)) 0.5
math.tan(x)	三角正切函数	>>> math.tan(math.radians(30)) 0.5773502691896257	>>> math.tan(math.radians(30)) 0.5773503
math.acos(x)	反三角余弦函数	>>> math.acos(math.sqrt(2)/2) 0.7853981633974483	>>> math.acos(math.sqrt(2)/2) 0.7853982
math.asin(x)	反三角正弦函数	>>> math.asin(math.sqrt(2)/2) 0.7853981633974484	>>> math.asin(math.sqrt(2)/2) 0.7853982
math.atan(x)	反三角正切函数	>>> math.atan(0.5773503) 0.5235987987060793	>>> math.atan(0.5773503) 0.5235988
math.degrees(x)	弧度转度	>>> math.degrees(math.pi) 180.0	>>> math.degrees(math.pi) 180.0
math.radians(x)	度转弧度	>>> math.radians(45) 0.7853981633974483	>>> math.radians(45) 0.7853982
math.erf(x)	x的误差函数	>>> math.erf(1) 0.842700792949715	>>> math.erf(1) 0.8427008
math.erfc(x)	x的余误差函数	>>> math.erfc(1) 0.157299207050285	>>> math.erfc(1) 0.1572992
math.gamma(x)	x的gamma函数	>>> math.gamma(1) 1.0	>>> math.gamma(1) 1.0
math.lgamma(x)	x绝对值的自然对数的gamma函数	>>> math.lgamma(1) 0.0	>>> math.lgamma(1) 0.0

在评估的时候，有些数学函数都已经忘记其具体用法和意义了。带入参数未见得是有实际数学意义的。

结论

micropython一定使用了STM32F4XX内置Cortex-M4F的FPU。该FPU是单精度的，所以micropython的math库也是单精度的。和桌面系统CPython采用双精度有所不同。不过在许多硬件如CUDA GPU，MCU中大多采用单精度FPU。

简单整数除法，micropython也可能采用FPU计算。在桌面Python中：
>>> 10/3
3

在micropython中，
>>>10/3
3.333333

这和桌面版有较大区别。

不知道在其他没有FPU的Cortex-M0/M3处理器中，micropython的浮点库会如何实现。应该是基于软件浮点库。

FPU在一些应用中，如飞控IMU，可穿戴产品中会大量使用。单精度大多数情况下足够了。

allankliu

通宵敲代码 发表于 2016-4-8 20:08
太极拳！

我老了，所以打太极拳。

allankliu

dirtwillfly 发表于 2016-4-8 14:38
Python也有很多人用在数据分析上。
Python是个比较优秀的脚本

了解。但是数据分析大多集中在服务器端，在micropython中缺乏对应库。

所以micropython眼下最大的价值是：
二次开发；
高层算法；
开发效率；
可玩性......

damiaa

好，学习一下！

mars4zhu

实用性不大。。。。。一般涉及到Python的都是上层应用，谁会在一个单片机上做上层应用呢？单片机踩个数据做个控制就可以了。。。。。。

稍微上层一点的应用，现在的ARM开发板，跑操作系统的Linux，那里就支持原生的Python，一个个人爱好者开发的Micropython工具，首先一点准确性稳定性都是未知的呢。。。。。。

mars4zhu

就好像Arduino，应用够广泛的了啊，，，，除了学习和玩具，有几个实用产品用到呢？

allankliu

mars4zhu 发表于 2016-4-16 18:14
就好像Arduino，应用够广泛的了啊，，，，除了学习和玩具，有几个实用产品用到呢？

公开资料中，Arduino产品化的确不多。但是，谁产品化后会告诉你呢？

其实，采用开源产品做工程非常多。其次，Arduino的架构设计的产品已经不在少数了。AVR+Arduino C++库，可以做不少产品啊。迭代速度要比自己开发快，不过我还是喜欢mbed。

okhxyyo

汇总在此：
【MicroPython】——by allankliu
https://bbs.eeworld.com.cn/forum ... 2739&fromuid=536508

白芷

Python除了效率低，资源占用大，其实优点很多的！

allankliu

白芷 发表于 2016-6-22 21:36
Python除了效率低，资源占用大，其实优点很多的！

Python执行效率较低。甚至比Java还低！唯一比Python低的只有Ruby。

不过不同的Python可以多方面改进性能。即便在Pymite这个早期嵌入式Python中。提供了与C语言的底层接口，所以可以用C开发底层API，交给Python去使用。这一点其实和Lua比较像了。

gmyu

LZ太极打得怎么样了

azefpj30274

allankliu 发表于 2016-4-8 20:35
首先我想测试桌面CPython和micropython的math库之间的区别。

桌面与micropython math库对比


在评估 ...

10/3 这个并不是 CPython 跟 MicroPython 的差异导致的。
造成结果不同的原因是，CPython 在 3.x 的时候更改了 / 符号的默认行为，而 MicroPython 是 Python 3 的子集，所以结果才会不一样。
在 Python 3 中，

1. >>> 10 / 3
   
2. 3.3333333333333335
   
3. >>> 10 // 3
   
4. 3

复制代码

在 Python 2 中，

1. >>> 10 / 3
   
2. 3
   
3. >>> from __future__ import division
   
4. >>> 10 / 3
   
5. 3.3333333333333335
   
6. >>> 10 // 3
   
7. 3

复制代码

allankliu

gmyu 发表于 2017-3-2 16:19
LZ太极打得怎么样了

您还记得这个梗啊。谢谢。我之后稍微研究了一下。发现瓶颈在于6DoF的卡尔曼滤波。表达式看的我有些晕。所以搁置了。