RT-Thread 软件包-PikaScript用户手册-Demo展示①

华为奋斗者精神 2023-12-12 15:37:07

目录

  • RT-Thread 软件包-PikaScript用户手册-Demo展示①
  • Demo 展示
  • Demo 01 点个灯
  • Demo 02 串口测试
  • Demo 03 读个ADC试试
  • RAM 资源对比
  • Flash 资源对比
  • 参考价对比(以2021年9月11日立创商城10片售价为参考)
  • 拓展能力如何呢?
  • 几个小方块~
  • 几个旋转太阳~
  • 那,PikaPython 是开源的吗?
  • 开发难不难?
  • 可以商用吗?
  • 维护人:
(RT-Thread 软件包-PikaScript用户手册-Demo展示①)

RT-Thread 软件包-PikaScript用户手册-Demo展示①

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Demo 展示

我就想用单片机跑个 Python ,得用 linux 虚拟机+交叉编译工具链+命令行编译 micropython 固件,还得用 DfuSe 工具烧录固件,烧录完还不能用 C 的调试器来调试。

我想拓展个自己的 C 模块,还要学着用一些完全看不懂的宏函数,还得手动注册,还得编写 makeFile ,编译完照样不能调试 C 。

我穷,买不起 STM32F4 ,想买个 STM32F103C8T6 的 micropython 开发板,淘宝一搜,好像没有。

现在 C8T6 也贵了,我还想用 F0,用 G0,用国产芯片,能行吗?

好像,给 G0 移植 micropython,不是很容易。

那?有没有另一种玩法?

换句话说,我想用 Keil 开发,用 Keil 调试,我还想用最便宜的单片机,而且开发 C 模块还非常简单

这,能玩 Python吗?

在这里插入图片描述

要不,试试 PikaPython?

啥是 PikaPython?

PikaPython 可以为资源受限的 mcu 提供极易部署和拓展Python 脚本支持。不需要操作系统,能裸机运行,还不需要文件系统

PikaPython 支持裸机运行,最低可运行于 RAM ≥ 4kBFLASH ≥ 32kB 的 mcu 中,推荐配置为 RAM ≥ 10kB, FLASH ≥ 64kB,像是 stm32f103c8t6、stm32g070RBT6 这些完全没有压力,甚至已经满足了推荐配置。

而且支持 Keil、IAR、RT-Thread studio、segger embedded studio 等 IDE 开发,零依赖,零配置,开箱即用,极易集成进已有的 C 工程。

说了这么多,刘华强就有疑问了,你说这脚本,保熟吗?

在这里插入图片描述

我这开水果脚本摊儿的,能买你生脚本蛋子?

这就挑点儿 Demo 给哥儿几个瞧瞧。

这可都是 STM32G070RBT6 的 Demo。

Demo 01 点个灯

import PikaStdLib
import machine

mem = PikaStdLib.MemChecker()
io1 = machine.GPIO()
time = machine.Time()

io1.setPin('PA8')
io1.setMode('out')
io1.enable()
io1.low()

print('hello pikapython')
print('mem.max :')
mem.max()
print('mem.now :')
mem.now()

while True:
    io1.low()
    time.sleep_ms(500)
    io1.high()
    time.sleep_ms(500)
    

看看这脚本,可都是如假包换的 Python3 标准语法。

这灯不就闪起来了吗。

在这里插入图片描述

Demo 02 串口测试

import PikaStdLib
import machine

time = machine.Time()
uart = machine.UART()
uart.setId(1)
uart.setBaudRate(115200)
uart.enable()

while True:
    time.sleep_ms(500)
    readBuff = uart.read(2)
    print('read 2 char:')
    print(readBuff)
    

开个串口,读俩字符试试

在这里插入图片描述

非常顺滑

Demo 03 读个ADC试试

import PikaStdLib
import machine

time = machine.Time()
adc1 = machine.ADC()

adc1.setPin('PA1')
adc1.enable()

while True:
    val = adc1.read()
    print('adc1 value:')
    print(val)
    time.sleep_ms(500)
    

同样几行脚本搞定。

在这里插入图片描述

这是输出的结果。

这几个 Demo 占用的 RAM 最大值只有 3.56K,把 1K 的堆栈也算上就是 4.56K,Flash 最大占用是 30.4K,以STM32F103C8T6 的 20K RAM 和 64K Flash 为标准,RAM 才**用掉不到25%,Flash 才用掉不到50%**,简直是资源多到不知道咋霍霍。

同样跑 Python,我们可以简单对比一下 micropython 的常用芯片 STM32F405RG 和这次跑 PikaPython 的芯片 STM32G070CB

RAM 资源对比

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Flash 资源对比

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参考价对比(以2021年9月11日立创商城10片售价为参考)

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拓展能力如何呢?

除了设备驱动之外,为 mcu 开发自定义的 python 脚本绑定在 pikapython 的开发框架下非常轻松,下面两个 Demo 就是自定义的 C 模块拓展,这个 Demo 基于 ARM-2D 图像驱动库开发了一些 python 脚本接口。

几个小方块~

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几个旋转太阳~

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那,PikaPython 是开源的吗?

当然,这个就是 PikaPython 的 github 主页:
https://github.com/pikasTech/pikapython

开发难不难?

PikaPython 为开发者准备了丰富的Demo和由浅入深的开发指南,指南还会持续完善和维护。

可以商用吗?

当然!PikaPython 采用 MIT 协议,允许修改和商用,但是要注意保留原作者的署名。


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内容概要:本文围绕“考虑隐私保护的分布式联邦学习电力负荷预测研究”展开,提出了一种基于Python实现的联邦学习框架,旨在解决居民或行业电力负荷预测中用户电表数据隐私泄露的风险。该研究通过构建分布式机器学习模型,使各参与方在不共享原始数据的前提下协同训练全局模型,有效实现了数据“可用不可见”。文中详细阐述了联邦学习的整体架构设计、本地模型训练流程、参数加密传输与安全聚合机制,并结合差分隐私等技术进一步增强系统的隐私保护能力。同时,研究利用真实电力负荷数据集进行了实验验证,展示了方法在预测精度与隐私保障之间的良好平衡,并提供了完整的代码实例与复现指南,便于后续研究与应用拓展。; 适合人群:具备一定机器学习基础和电力系统背景知识,从事智慧能源、隐私计算或人工智能相关方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标: 实现跨区域、跨主体的电力负荷协同预测,打破数据孤岛;② 在确保用户用电数据隐私安全的前提下提升负荷预测准确性;③ 推动联邦学习在智能电网、需求响应、虚拟电厂等场景中的实际部署与应用。; 阅读建议:建议结合文中提供的Python代码与网盘资料进行动手实践,重点关注联邦学习的通信轮次设计、模型聚合算法(如FedAvg)的实现细节以及差分隐私噪声添加策略,深入理解其对模型性能与隐私强度的影响,为进一步优化与创新奠定基础。
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