如今Python在嵌入式系统中起到了怎样的作用

早年，虽然Python是一款比较容易上手的脚本语言，而且有强大的社区支持，一些非计算机专业领域的人都选它作为入门语言。遗憾的是，它不能实现一些非常底层的操控，所以在硬件领域并不起眼。

然而今时不同往日！

硬件圈同样非常关注Python！

说到Python用于硬件开发。很多人可能想到的是树莓派等支持linux系统的（树莓派和Arduino应用Python的的例子实在是多，比如，利用Raspberry Pi的硬件和Python语言来完成一个机器人制作。），然而现在Python已经完全可以脱离系统，直接进行单片机的开发了。

用Python语言控制单片机

MicroPython是在单片机上可以跑的Python，你可以通过Python脚本语言开发单片机程序。MicroPython基于ANSI C，语法跟Pyton 3基本一致，拥有自家的解析器、编译器、虚拟机和类库等。目前它支持基于32-bit的ARM处理器，比如STM32F405、STM32f407等，也就是说ARM处理器STM32F405上直接可运行Python语言，用Python语言来控制单片机。

借助Micro Python，用户完全可以通过Python脚本语言实现硬件底层的访问和控制，比如说控制LED灯泡、LCD显示器、读取电压、控制电机、访问SD卡等。

下面这篇美国EDN发布的文章，介绍了Python在实时嵌入式系统中扮演的角色：Python's role in developing real time embedded systems。

Python具有良好的跨平台性，比如Linux和Windows，或是诸如Raspberry Pi等单板计算机。不过，随着Python的日益普及，人们可能会问，在实时嵌入式系统中是否也有Python的一席之地。答案是肯定的。下面是开发人员发现Python在实时嵌入式系统开发中有可能扮演的五个主要角色。

作用# 1设备调试和控制

在嵌入式软件开发过程中，开发人员常常需要分析总线通信量，如USB、SPI或I2C。有的分析仅仅是出于调试目的，但有时则需要控制总线分析仪并发送信息至嵌入式系统。许多总线分析仪和通信工具都有友好的用户接口，可以用来控制工具。他们通常还提供一种方法来开发脚本，也可以用来控制工具。Python是一种普遍支持的脚本语言，有时则是一些工具的接口，或是用来控制工具。

作用# 2–自动化测试

通过Python控制工具在嵌入式系统中发送和接收消息的能力，使得利用Python构建自动化测试（包括回归测试）成为可能。Python脚本可以设置嵌入式系统进入不同的状态，设置配置文件，并测试所有可能的干扰以及系统与外部环境的相互作用。使用Python开发自动化测试的好处是，回归测试可以开发持续测试并训练系统。任何的代码变动导致的bug或不合格的结果都将被实时的检测出来。

作用# 3–数据分析

通过Web简单地搜索Python库，你会发现，有许多免费强大的Python库都可以用来开发应用程序。Python可以用来接收非常重要的嵌入式系统数据，然后存储到数据库或是本地进行分析。开发者还可以使用Python开发实时可视化功能来展现临界参数，或是存储这些参数用于后续分析。使用Python进行数据分析的优点之一是当基础性工作完成之后，新功能的植入会显得比较简单。

作用# 4–实时软件

Python已经证实了自己的强大性和易使用性，甚至发现它是作为一门编程语言进入实时嵌入式系统。是的，嵌入式软件本身就是用Python写的而不是C/C++。用于实时软件最广泛的Python版本是MicroPython，大多是设计在ARM Cortex-M3/4微控制器上运行。MicroPython并不孤立。Synapse和OpenMV公司在嵌入式系统中既使用MicroPython也使用他们自己的Python port。对MicroPython感兴趣的读者可能对DesignNews（EDN的姐妹机构）的继续教育课程也感兴趣。

作用# 5–学习面向对象编程

Python是一门免费的编程语言，可以跨多个平台使用，对于学生和非编程人员而言比较简单。该语言与C语言不同，它也是现代式的，并且可以在自由形态的脚本类型中结构化，或是作为一个复杂的面向对象的体系结构。Python本身也很灵活。甚至还有这种情景：没有编程经验的电气工程师可以利用Python写出有用的测试脚本或用最少的时间实施电板检查。

Python的学习曲线并不陡峭，熟悉Python学习曲线的开发人员发现，当你有了其它语言的基础之后，学习Python比学习任意其他的编程语言都要简单。出于这些原因，当开发人员看到Python扮演着编程孵化器角色，并吸收其它缺乏经验的工程师对宜早不宜迟的设计周期做出贡献时，不应该感到惊讶。

什么？Python+FPGA！？

早年，关于FPGA的开发都是基于硬件描述语言，从开始的VHDL到现在更为流行的Verilog，软件应用也从由最开始的汇编语言发展到现在的c/c++实现，这些都是目前为大多数FPGA开发者所熟悉的FPGA发展路程。上个月，IEEE收录了一篇关于使用Python开发FPGA应用的论文。

在美国纳帕举行的第25届关于可编程计算机器领域IEEE国际讨论会上，一篇名为“评估通过Python快速开发异构处理器FPGA应用性能”的短篇论文获得了最佳短篇论文奖。这篇论文主要讨论了Python开发FPGA应用的优势和效率，论文中针对Digilent的PYNQ-Z1板卡（内部集成一个Xilinx Zynq SoC），通过支持Python编程和Jupyter Notebooks框架的PYNQ开发环境，应用Python对此板卡进行开发编程，并最终评估开发结果的优势和效率。值得一提的是，发表这篇论文的作者都是业界大佬，包括高级计算机科学家AndrewG.Schmidt、计算机科学家Gabriel Weise以及来自美国南加州大学工程技术科学协会的研究室主任Matthew French。在论文中，Matthew French教授主要就利用PYNQ开发环境，应用Python语言对Xilinx Zynq器件进行编程应用开发时对FPGA器件的影响、性能结果以及瓶颈影响进行了评估。此外，各位教授就基于Python的开发结果与已经存在的基于C语言的开发及手动开发结果进行了比较分析。

在论文中，各位教授还对PYNQ开发环境的优缺点进行了阐述：

首先来说，PYNQ应用开发框架是一个开源的开发环境，提供了标准的可以约束芯片I/O引脚的“Overlay”比特流，同时，开发人员可以在此开发环境中，利用Python对FPGA进行快速编程开发。此外，PYNQ开发环境内部集成标准的编程范式，支持HDMI和视频流的输出输出，同时具有两组12pin的PMOD连接器和一个兼容Arduino的连接器（可以连接或配置为Arduino系列板卡）。其中，默认的overlay中实例化了多个可以驱动多I/O接口的微Blaze处理器核，也可以配置一些支持图像滤波功能和试验SIMT（单指令，多线程）编程软逻辑GPU的overlay。同时，PYNQ也提供了支持比特流编程的API和可扩展的通用Python库和包，并且可以通过存储映射I/O（MMIO）直接寻址可编程逻辑单元，另外还支持DMA交易（不需要经过器件驱动和核模块之间的不断握手确认）。

其次，就目前来说，PYNQ还不支持任何高级的综合，也无法将Python应用直接移植到FPGA中。这就意味着，开发者依然原型必须使用FPGA来创建一个设计，即当PYNQ提供一个支持板卡IO接口的Overlay框架以时，任何用户逻辑依然必须由开发者亲自创建并综合。不过，开发者仍然可以使用高级综合工具或上面提到的Python-to-HDL工程来完成这个任务，但是最终，开发者依然需要基于此设计并创建一个整合了Python代码比特流文件。

也正是由于PYNQ存在这方面的缺陷，论文的作者并没有简单依赖现存的PYNQ API接口和overlay，他们开发出一个基于Redsharc项目的特定应用程序内核进行研究。

结果如何呢？论文最后，作者对给出了Python开发Zynq应用的各项评估结果。结果中给出了通过c/c++实现这项研究的一般图像处理管道性能，以及定制的硬件加速器和Python实现的性能结果（下图所示），帮助我们更好地理解了Python + FPGA开发环境的性能和能。表中可以看出，结果十分明显，通过PYNQ实现较c实现速度提高了30倍之多，更甚者，从结果中可以看出，当Python实现时有更加有效的可用库时，比如OpenCV，其性能可以增长更多。