MicroPython 使用教程
2024-08-10 11:21:22作者:舒璇辛Bertina
项目介绍
MicroPython 是一个精简高效的 Python 3 实现版本,专门为微控制器和受限环境优化。它包含 Python 标准库的一个小子集,并针对在微控制器上运行进行了优化。MicroPython 的核心特性包括交互式提示(REPL)、支持 Python 代码直接访问硬件、以及高度兼容标准 Python 等。
项目快速启动
安装 MicroPython
首先,克隆 MicroPython 的 GitHub 仓库:
git clone https://github.com/micropython/micropython.git
进入项目目录并编译:
cd micropython
make -C mpy-cross
cd ports/esp32
make submodules
make
烧录固件
将编译好的固件烧录到你的设备上。例如,如果你使用的是 ESP32:
esptool.py --chip esp32 write_flash -z 0x1000 build-GENERIC/firmware.bin
连接 REPL
使用串口工具连接到设备:
screen /dev/ttyUSB0 115200
示例代码
在 REPL 中输入以下代码,控制 LED:
from machine import Pin
import time
led = Pin(2, Pin.OUT)
while True:
led.value(1)
time.sleep(1)
led.value(0)
time.sleep(1)
应用案例和最佳实践
智能家居控制
使用 MicroPython 可以轻松实现智能家居设备的控制,例如通过 WiFi 连接控制家中的灯光和温度。
物联网数据采集
MicroPython 支持多种传感器接口,可以用于物联网设备的数据采集和传输。
教育工具
MicroPython 因其简单易学的特性,常被用于编程教育,特别是针对青少年的编程启蒙。
典型生态项目
Pyboard
Pyboard 是官方推荐的 MicroPython 开发板,提供了丰富的硬件接口和稳定的运行环境。
ESP8266/ESP32
ESP8266 和 ESP32 是流行的 WiFi 模块,广泛用于物联网项目中,MicroPython 为这些模块提供了官方支持。
Raspberry Pi Pico
Raspberry Pi Pico 是一款性价比极高的微控制器板,支持 MicroPython,非常适合初学者和专业开发者使用。
通过以上教程,你可以快速上手 MicroPython,并利用其强大的功能进行各种嵌入式和物联网项目的开发。
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-1.5暂无简介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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
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++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
268
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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