在Renode中使用Python访问NRF52840的内存映射Flash
概述
本文将介绍如何在Renode仿真环境中使用Python脚本访问NRF52840微控制器的内存映射Flash存储器。Renode是一个流行的嵌入式系统仿真框架,支持多种架构的微控制器仿真。
背景知识
NRF52840是Nordic Semiconductor公司生产的一款高性能、低功耗蓝牙5.0/蓝牙低功耗(BLE)系统级芯片(SoC),内置1MB Flash存储器和256KB RAM。在Renode中仿真NRF52840时,Flash存储器通常被映射到系统总线(system bus)上,可以通过内存访问接口进行操作。
访问Flash存储器的基本方法
在Renode中,可以通过Python脚本访问仿真设备的各个外设。对于Flash存储器,最直接的方法是获取Flash外设实例并调用其读写方法:
def get_flash():
machine = self.GetMachine()
peripherals = machine.GetRegisteredPeripherals()
for p in peripherals:
if p.Name == "flash":
return p
return None
这种方法通过遍历已注册的外设列表,查找名称为"flash"的外设实例。找到后,就可以使用该实例的读写方法操作Flash存储器。
更高效的数据操作方法
在Python脚本中处理二进制数据时,使用合适的数组类型可以提高代码的可读性和效率。Renode使用的是IronPython实现,可以直接使用.NET框架中的数组类型:
from System import Array, Byte
# 创建一个包含3个字节的数组
my_data = Array[Byte]([0xAA, 0xBB, 0xCC])
这种方法比通过读取Flash数据来获取数组类型更加直接和高效。
实际应用示例
以下是一个完整的示例,展示了如何读取和写入Flash存储器:
from System import Array, Byte
def read_flash(address, length):
flash = get_flash()
if flash:
return flash.Peripheral.ReadBytes(address, length)
return None
def write_flash(address, data):
flash = get_flash()
if flash:
flash.Peripheral.WriteBytes(address, data)
# 读取Flash前16个字节
data = read_flash(0, 16)
# 写入数据到Flash
write_data = Array[Byte]([0xDE, 0xAD, 0xBE, 0xEF])
write_flash(0x1000, write_data)
性能考虑
虽然Python脚本在原型开发阶段非常方便,但对于性能要求较高的场景,如大规模数据写入或频繁的Flash操作,建议考虑使用C#实现。C#可以直接编译为本地代码,执行效率通常高于解释执行的Python脚本。
总结
在Renode中使用Python访问NRF52840的Flash存储器是一个快速原型开发的有效方法。通过获取Flash外设实例和使用.NET数组类型,可以实现灵活的Flash读写操作。对于更复杂的应用场景或性能关键型任务,可以考虑迁移到C#实现以获得更好的性能。
这种方法不仅适用于NRF52840,也可以推广到Renode支持的其他微控制器架构的Flash存储器访问。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00