【亲测免费】 ST7789驱动器在MicroPython中的应用指南
2026-01-25 04:20:33作者:何举烈Damon
概览
本文档旨在指导您安装与使用基于ST7789芯片的显示器驱动程序,适用于MicroPython环境。该驱动程序纯C语言编写,支持ESP8266、ESP32以及STM32平台,完美适配240x240和135x240两种分辨率的屏幕。

安装指南
环境准备
首先,请按照MicroPython官方手册配置构建工具。确保您可以独立编译不包含此显示模块的固件。
获取源码
通过Git克隆本驱动程序到本地:
git clone https://github.com/devbis/st7789_mpy.git
编译固件
选择您的MCU类型(ESP8266或ESP32),并进入相应的MicroPython端口目录:
-
对于ESP8266:
cd micropython/ports/esp8266 make USER_C_MODULES=../../../st7789_mpy/ all -
对于ESP32:
cd micropython/ports/esp32 make USER_C_MODULES=../../../st7789_mpy/ all
如果您有其他用户模块,需将编译好的st7789_driver/st7789复制到用户模块目录下。
最后,使用esptool.py上传固件至MCU,遵循MicroPython文档中的指示进行操作。
使用说明
驱动程序已成功测试于ESP32和ESP8266上,需要提供一个machine.SPI对象以及用于重置和数据控制(DC)的引脚。
示例代码
-
ESP8266示例:
import machine import st7789 spi = machine.SPI(1, baudrate=40000000, polarity=1) display = st7789.ST7789(spi, 240, 240, reset=machine.Pin(5, machine.Pin.OUT), dc=machine.Pin(4, machine.Pin.OUT)) display.init() -
ESP32特例(使用VSPI):
spi = machine.SPI(2, baudrate=40000000, polarity=1, sck=machine.Pin(18), mosi=machine.Pin(23)) display = st7789.ST7789(spi, 240, 240, reset=machine.Pin(4, machine.Pin.OUT), dc=machine.Pin(2, machine.Pin.OUT)) display.init()
对于STM32,初始化过程相似,但引脚不同。
API使用文档
该驱动程序仅支持RGB565格式的16位颜色。
- fill(color): 填充整个屏幕为指定颜色。
- pixel(x, y, color): 设置指定坐标像素的颜色。
- line(x0, y0, x1, y1, color): 绘制从
(x0, y0)到(x1, y1)的直线。 - hline(x, y, length, color): 绘制水平线。
- vline(x, y, length, color): 绘制垂直线。
- rect(x, y, width, height, color): 绘制矩形。
- fill_rect(x, y, width, height, color): 绘制并填充矩形。
- blit_buffer(buffer, x, y, width, height): 将字节缓冲区的内容复制到屏幕内存。
此外,定义了预设颜色常量如BLACK, BLUE, RED, 等等。
结语
本驱动提供了高效的图形绘制方法,并且通过对比显示了其在不同硬件上的性能优势。正确遵循上述步骤后,开发者可以轻松地集成ST7789显示屏至他们的MicroPython项目中,享受高效且便捷的显示控制体验。若遇到内存溢出等常见问题,请参考文中提供的解决办法。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0153- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
LongCat-Video-Avatar-1.5最新开源LongCat-Video-Avatar 1.5 版本,这是一款经过升级的开源框架,专注于音频驱动人物视频生成的极致实证优化与生产级就绪能力。该版本在 LongCat-Video 基础模型之上构建,可生成高度稳定的商用级虚拟人视频,支持音频-文本转视频(AT2V)、音频-文本-图像转视频(ATI2V)以及视频续播等原生任务,并能无缝兼容单流与多流音频输入。00
auto-devAutoDev 是一个 AI 驱动的辅助编程插件。AutoDev 支持一键生成测试、代码、提交信息等,还能够与您的需求管理系统(例如Jira、Trello、Github Issue 等)直接对接。 在IDE 中,您只需简单点击,AutoDev 会根据您的需求自动为您生成代码。Kotlin03
Intern-S2-PreviewIntern-S2-Preview,这是一款高效的350亿参数科学多模态基础模型。除了常规的参数与数据规模扩展外,Intern-S2-Preview探索了任务扩展:通过提升科学任务的难度、多样性与覆盖范围,进一步释放模型能力。Python00
skillhubopenJiuwen 生态的 Skill 托管与分发开源方案,支持自建与可选 ClawHub 兼容。Python0112
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
733
4.75 K
deepin linux kernel
C
31
16
Ascend Extension for PyTorch
Python
651
797
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
1.25 K
153
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.1 K
611
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++
1.01 K
1.01 K
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
147
237
昇腾LLM分布式训练框架
Python
168
200
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
434
395
暂无简介
Dart
986
253