Python Spidev 技术文档
1. 安装指南
在开始使用Python Spidev之前,您需要确保系统中已经安装了spidev Linux内核驱动。以下为安装指南:
-
确认您的Linux系统已经安装了spidev模块。如果没有安装,可以通过以下命令安装:
sudo modprobe spidev -
确认您的Python环境中已经安装了Python Spidev模块。如果没有安装,可以通过以下命令进行安装:
pip install spidev
2. 项目使用说明
Python Spidev模块提供了与SPI设备进行通信的接口。以下为基本的使用说明:
-
导入spidev模块。
import spidev -
创建一个spidev对象,并连接到指定的SPI设备。
spi = spidev.SpiDev() spi.open(bus, device)其中
bus和device分别为SPI设备的总线和设备号。 -
发送和接收数据。
to_send = [0x01, 0x02, 0x03] spi.xfer(to_send) -
在完成数据通信后,请确保关闭SPI设备连接。
spi.close()
3. 项目API使用文档
以下是Python Spidev模块的主要API及其用途:
-
open(bus, device): 连接到指定的SPI设备。 -
readbytes(n): 从SPI设备读取n个字节。 -
writebytes(list of values): 向SPI设备写入一个值列表。 -
writebytes2(list of values): 类似于writebytes,但支持大数据列表,并接受numpy字节数组。 -
xfer(list of values[, speed_hz, delay_usec, bits_per_word]): 执行SPI事务,块之间释放并重新激活片选。 -
xfer2(list of values[, speed_hz, delay_usec, bits_per_word]): 执行SPI事务,保持片选在块之间激活。 -
xfer3(list of values[, speed_hz, delay_usec, bits_per_word]): 类似于xfer2,但支持大数据列表。 -
close(): 断开与SPI设备的连接。
4. 项目安装方式
如前所述,项目的安装方式非常简单。首先确保您的系统中安装了spidev内核驱动,然后使用以下命令安装Python Spidev模块:
pip install spidev
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
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。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