ESPTOOL项目新增串口设备序列号过滤功能解析
2025-06-05 12:52:37作者:沈韬淼Beryl
在嵌入式开发领域,ESPTOOL作为Espressif官方提供的烧录工具,其功能迭代一直备受开发者关注。最新发布的4.9.dev1版本中引入了一项重要改进——基于USB设备序列号(SN)的串口过滤功能,这项功能将显著提升多设备并行开发场景下的工作效率。
功能背景
在嵌入式开发实践中,开发者经常面临同时连接多个开发板的场景。传统方式下,当多个相同型号的开发板通过USB转串口芯片连接到同一台主机时,系统会为它们分配不同的串口设备节点(如/dev/ttyUSB0、/dev/ttyUSB1等)。由于这些设备具有相同的VID/PID和产品名称,开发者很难直观地区分哪个物理设备对应哪个系统设备节点。
技术实现原理
新功能的核心在于利用USB设备的序列号作为唯一标识符。从技术架构来看:
-
底层支持:依赖PySerial库提供的串口设备枚举能力,获取每个串口设备关联的USB描述符信息
-
过滤机制:在ESPTOOL内部实现多级过滤逻辑:
- 首先通过PySerial获取所有可用串口
- 然后根据用户提供的过滤条件(VID/PID、产品名称、序列号)进行筛选
- 最终只保留完全匹配的设备供后续操作使用
-
命令行接口:新增
--port-filter serial=参数,支持精确匹配设备序列号
实际应用价值
这项改进为以下场景提供了极大便利:
- 自动化测试环境:在CI/CD流水线中精确指定目标设备
- 多设备并行开发:同时调试多个相同型号的开发板而不会混淆
- 虚拟化环境:在动态创建的虚拟机或容器中可靠地识别设备
- 设备管理:通过定制序列号实现设备的资产追踪
跨平台兼容性说明
需要注意的是,该功能的可用性依赖于PySerial在各平台上的实现完整性:
- Linux系统:功能完整,能正确获取USB描述符的所有字段
- Windows系统:同样支持完善
- FreeBSD系统:当前版本(3.5)存在限制,需要额外补丁才能支持完整的设备信息获取
对于FreeBSD用户,建议关注PySerial的更新动态,或考虑在Linux子系统环境中使用此功能。
使用示例
基本命令格式:
esptool.py --port-filter serial=<设备序列号> <子命令>
实际操作演示:
- 查看已连接设备的序列号(Linux):
lsusb -v | grep -A 3 "Serial Number"
- 使用序列号过滤烧录固件:
esptool.py --port-filter serial=7c98d1065267ee11bcc4c8ab93cd958c write_flash 0x1000 firmware.bin
开发者建议
- 对于使用CP210x系列转换芯片的开发板,建议通过厂商工具定制唯一的序列号
- 在自动化脚本中,建议先验证过滤功能是否按预期工作
- 遇到问题时,可先用
pyserial-ports --verbose命令确认系统是否能正确识别设备信息 - 对于关键生产环境,建议结合物理标签和序列号进行双重验证
这项改进体现了ESPTOOL工具链对开发者实际需求的快速响应,将显著提升多设备开发场景下的工作效率和可靠性。随着后续PySerial在各平台上的功能完善,该特性的适用范围将进一步扩大。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
654
282
暂无简介
Dart
643
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
248
317
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
214
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.13 K
631
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100