Embassy-rs项目在ESP32-S3上的执行器宏使用指南
引言
在使用Embassy-rs项目为ESP32-S3开发异步应用程序时,开发者可能会遇到执行器宏缺失的问题。本文将详细介绍如何正确配置和使用Embassy执行器宏在ESP32-S3平台上运行异步任务。
问题背景
Embassy是一个轻量级的异步执行框架,专为嵌入式系统设计。当开发者尝试在ESP32-S3上使用Embassy 0.7版本的执行器时,可能会发现#[embassy_executor::main]
宏无法正常工作。这是因为ESP32平台有其特定的初始化要求和宏实现。
解决方案
1. 正确的依赖配置
在Cargo.toml中,需要正确配置ESP32-S3的依赖项:
[dependencies]
esp-backtrace = { version = "0.15", features = ["esp32s3", "exception-handler", "panic-handler", "println"] }
esp-hal = { version = "0.23", features = ["esp32s3", "unstable"] }
esp-println = { version = "0.13", features = ["esp32s3", "log"] }
esp-alloc = { version = "0.6" }
embassy-executor = { version = "0.7", features = ["nightly", "executor-thread"] }
esp-hal-embassy = { version = "0.6", features = ["esp32s3"] }
2. 使用ESP-HAL提供的宏
关键点在于不能直接使用#[embassy_executor::main]
宏,而应该使用ESP-HAL提供的特定宏:
#![no_std]
#![no_main]
#![feature(impl_trait_in_assoc_type)]
use embassy_executor::Spawner;
use esp_backtrace as _;
use esp_hal::{delay::Delay, time::Duration, timer::timg::TimerGroup};
#[esp_hal::entry]
async fn main(spawner: Spawner) -> ! {
// 初始化堆内存
init_heap();
// 初始化硬件外设
let peripherals = esp_hal::init(esp_hal::Config::default());
let delay = Delay::new();
let timg0 = TimerGroup::new(peripherals.TIMG0);
// 初始化Embassy执行器
esp_hal_embassy::init(timg0.timer0);
esp_println::logger::init_logger_from_env();
// 主循环
loop {
log::info!("Hello world!");
delay.delay(Duration::millis(500)).await;
}
}
3. 堆内存初始化
对于需要动态内存分配的应用,需要手动初始化堆内存:
extern crate alloc;
use core::mem::MaybeUninit;
fn init_heap() {
const HEAP_SIZE: usize = 32 * 1024;
static mut HEAP: MaybeUninit<[u8; HEAP_SIZE]> = MaybeUninit::uninit();
unsafe {
esp_alloc::HEAP.add_region(esp_alloc::HeapRegion::new(
HEAP.as_mut_ptr() as *mut u8,
HEAP_SIZE,
esp_alloc::MemoryCapability::Internal.into(),
));
}
}
技术要点解析
-
宏替换的原因:ESP32平台有特定的启动流程和硬件初始化要求,
#[esp_hal::entry]
宏会处理这些平台特定的初始化工作,然后才将控制权交给Embassy执行器。 -
异步延迟:在Embassy框架中,应该使用
.await
来等待延迟完成,而不是阻塞式的延迟方法。 -
内存管理:ESP32-S3的堆内存需要显式初始化,这与标准Rust程序不同,是嵌入式开发的常见模式。
最佳实践建议
-
始终参考ESP-HAL项目提供的示例代码,特别是
embassy_hello_world
示例。 -
对于时间关键型任务,考虑使用硬件定时器而不是软件延迟。
-
合理设置堆大小,根据应用需求平衡内存使用和性能。
-
使用
log
宏而不是直接打印,便于后期调试和日志级别控制。
总结
在ESP32-S3上使用Embassy执行器时,开发者需要注意平台特定的初始化要求和宏使用方式。通过正确配置依赖项、使用ESP-HAL提供的入口宏以及合理管理内存,可以充分发挥Embassy框架在ESP32-S3上的异步编程能力。这种模式不仅适用于简单的"Hello World"示例,也为构建更复杂的异步嵌入式应用奠定了基础。
- Ggpt-oss-20bgpt-oss-20b —— 适用于低延迟和本地或特定用途的场景(210 亿参数,其中 36 亿活跃参数)Jinja00
- Ggpt-oss-120bgpt-oss-120b是OpenAI开源的高性能大模型,专为复杂推理任务和智能代理场景设计。这款拥有1170亿参数的混合专家模型采用原生MXFP4量化技术,可单卡部署在H100 GPU上运行。它支持可调节的推理强度(低/中/高),完整思维链追溯,并内置函数调用、网页浏览等智能体能力。模型遵循Apache 2.0许可,允许自由商用和微调,特别适合需要生产级推理能力的开发者。通过Transformers、vLLM等主流框架即可快速调用,还能在消费级硬件通过Ollama运行,为AI应用开发提供强大而灵活的基础设施。【此简介由AI生成】Jinja00
- QQwen3-Coder-480B-A35B-InstructQwen3-Coder-480B-A35B-Instruct是当前最强大的开源代码模型之一,专为智能编程与工具调用设计。它拥有4800亿参数,支持256K长上下文,并可扩展至1M,特别擅长处理复杂代码库任务。模型在智能编码、浏览器操作等任务上表现卓越,性能媲美Claude Sonnet。支持多种平台工具调用,内置优化的函数调用格式,能高效完成代码生成与逻辑推理。推荐搭配温度0.7、top_p 0.8等参数使用,单次输出最高支持65536个token。无论是快速排序算法实现,还是数学工具链集成,都能流畅执行,为开发者提供接近人类水平的编程辅助体验。【此简介由AI生成】Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
hello-uniapp
uni-app 是一个使用 Vue.js 开发所有前端应用的框架,开发者编写一套代码,可发布到iOS、Android、鸿蒙Next、Web(响应式)、以及各种小程序(微信/支付宝/百度/抖音/飞书/QQ/快手/钉钉/淘宝/京东/小红书)、快应用、鸿蒙元服务等多个平台Vue00GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。05GOT-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。00openHiTLS
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!C0255Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013RuoYi-Cloud-Plus
微服务管理系统 重写RuoYi-Cloud所有功能 整合 SpringCloudAlibaba、Dubbo3.0、Sa-Token、Mybatis-Plus、MQ、Warm-Flow工作流、ES、Docker 全方位升级 定期同步Java014
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









