最大化 MicroPython 速度 内容 7 Q, e* G7 c9 T8 r% W
本教程介绍了提高 MicroPython 代码性能的方法。涉及其他语言的优化在别处有介绍,即使用 C 编写的模块和 MicroPython 内联汇编器。 开发高性能代码的过程包括以下应按所列顺序执行的阶段。 为速度而设计。 编码和调试。
+ ~' z: U# w# D& r" n
优化步骤: 确定代码中最慢的部分。 提高 Python 代码的效率。 使用本机代码发射器。 使用毒蛇代码发射器。 使用特定于硬件的优化。 4 _, j* H( Y" n2 \1 Y
为速度而设计一开始就应该考虑性能问题。这涉及查看对性能最关键的代码部分,并特别注意它们的设计。当代码经过测试时,优化过程就开始了:如果设计一开始是正确的,优化将很简单,实际上可能是不必要的。 算法设计任何性能例程的最重要方面是确保采用最佳算法。这是教科书而不是 MicroPython 指南的主题,但有时可以通过采用以其效率着称的算法来实现惊人的性能提升。
: N/ } l* x0 P2 H内存分配要设计高效的 MicroPython 代码,有必要了解解释器分配 RAM 的方式。当一个对象被创建或变大时(例如,一个项目被添加到一个列表中),必要的 RAM 从一个称为堆的块中分配。这需要大量时间;此外,它有时会触发一个称为垃圾收集的过程,该过程可能需要几毫秒。 因此,如果对象只创建一次并且不允许其大小增长,则可以提高函数或方法的性能。这意味着该对象在其使用期间持续存在:通常它将在类构造函数中实例化并在各种方法中使用。 这将在下面详细介绍控制垃圾收集 。
% S! i; n* M* ^2 u) E缓冲器上述示例是需要缓冲区的常见情况,例如用于与设备通信的缓冲区。典型的驱动程序将在构造函数中创建缓冲区并在其将重复调用的 I/O 方法中使用它。 MicroPython 库通常提供对预分配缓冲区的支持。例如,支持流接口的对象(例如文件或UART)提供了read() 为读取数据分配新缓冲区的 readinto() 方法,也提供了将数据读入现有缓冲区的方法。
2 n7 D b5 {3 C, l: {* H浮点一些 MicroPython 端口在堆上分配浮点数。其他一些端口可能缺少专用的浮点协处理器,并且在“软件”中以比整数低得多的速度对它们执行算术运算。在性能很重要的地方,使用整数运算并将浮点的使用限制在性能不是最重要的代码部分。例如,快速将 ADC 读数作为整数值捕获到数组中,然后才将它们转换为浮点数以进行信号处理。 ) K# H$ A# F H" a' \
数组考虑使用各种类型的数组类作为列表的替代方法。该array模块支持各种元素类型,其中包含 Python 内置bytes 和 bytearray类支持的 8 位元素。这些数据结构都将元素存储在连续的内存位置。再次避免在关键代码中分配内存,这些应该预先分配并作为参数或绑定对象传递。 当传递对象的切片(例如 bytearray实例)时,Python 创建一个副本,其中涉及与切片大小成比例的大小分配。这可以通过使用memoryview对象来缓解。 memoryview 它本身在堆上分配,但它是一个小的、固定大小的对象,无论它指向的切片的大小如何。 - ba = bytearray(10000) # big array
9 _+ ^) s( Q0 G$ I6 r - func(ba[30:2000]) # a copy is passed, ~2K new allocation
% W y5 ^4 s. ?* e ?) l9 {6 ~ - mv = memoryview(ba) # small object is allocated
* _1 z6 |3 a8 Y3 u, _; y - func(mv[30:2000]) # a pointer to memory is passed
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. k# E" u5 I7 x, l. g
6 q5 G' S9 e8 N3 y& v/ ?2 z3 C: Y8 P
" {) ~" R& ^6 R/ Y7 u6 J$ ?/ W4 ^A memoryview 只能应用于支持缓冲区协议的对象 - 这包括数组但不包括列表。需要注意的是,虽然 memoryview 对象处于活动状态,但它也会使原始缓冲区对象保持活动状态。因此,内存视图并不是万能的灵丹妙药。例如,在上面的例子中,如果你用完 10K 缓冲区并且只需要 30:2000 的那些字节,最好制作一个切片,让 10K 缓冲区去(准备好垃圾收集),而不是制作长期内存视图并保持 10K 阻塞以进行 GC。 尽管如此,memoryview对于高级预分配缓冲区管理来说,它是必不可少的。 readinto() 上面讨论的方法将数据放在缓冲区的开头并填充整个缓冲区。如果您需要将数据放在现有缓冲区的中间怎么办?只需在缓冲区的所需部分创建一个内存视图并将其传递给 readinto().
% T7 n6 G6 @9 q6 c/ j% S# c' s6 I" e: n5 j9 f
识别最慢的代码部分这是一个称为分析的过程,在教科书和(对于标准 Python)有各种软件工具支持。对于可能的更小的嵌入式应用的类型要在MicroPython平台上运行的最慢的函数或方法,通常可以通过明智地使用的定时来建立ticks 的中记录的功能组 utime。代码执行时间可以 ms、us 或 CPU 周期来衡量。 以下允许通过添加@timed_function 装饰器对任何函数或方法进行计时 : - def timed_function(f, *args, **kwargs):
7 H2 x' @7 h& A4 y - myname = str(f).split(' ')[1]; v9 O$ s7 P4 G7 J
- def new_func(*args, **kwargs):1 u& _7 d4 w7 K6 a5 D4 b$ n
- t = utime.ticks_us()
$ V0 Z( _/ Z4 Y$ {7 h& J5 q0 O - result = f(*args, **kwargs)9 V& Q0 _4 i8 V1 V$ K/ U) d
- delta = utime.ticks_diff(utime.ticks_us(), t)' {) A8 e8 m; u4 p2 O, |" Z
- print('Function {} Time = {:6.3f}ms'.format(myname, delta/1000))% n; v: P; X* H/ p' N- ^
- return result
# _9 E3 p) v- h, m: R7 t B: P! g - return new_func
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& Y% ~) T( S( H ^
" y! Y/ Y4 f' m Q6 s( Y B: j, W
$ A, ]* y, k, ]! l- vMicroPython 代码改进const() 声明MicroPython 提供了一个const() 声明。这与#define在 C 中的工作方式类似,因为当代码被编译为字节码时,编译器用数值代替标识符。这避免了在运行时进行字典查找。的参数const()可以是任何在编译时计算为整数的东西,例如0x100或 1 << 8. , [+ s+ I4 ]1 P( D& n! ~
缓存对象引用在函数或方法重复访问对象的情况下,通过将对象缓存在局部变量中可以提高性能: - class foo(object):% h7 ]3 v2 i2 ], [% O% Q- W
- def __init__(self):
; H! W1 e0 a: A1 z - self.ba = bytearray(100)
1 _" J" ]& c) W! P - def bar(self, obj_display):/ N) f' T; z6 u" @
- ba_ref = self.ba
$ v& E" C) n3 \( w( I: `9 j - fb = obj_display.framebuffer
* z( C. P6 }6 j6 C9 S- P( R - # iterative code using these two objects
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% ^% ~7 P% P, j9 v8 x' R7 V$ X
4 ~1 f. L% v4 [% T" k: O r' e6 J! r) O
这避免了 在方法体中反复查找 self.ba 和查找的需要。 obj_display.framebuffer bar(). ; S" i7 Y1 w0 Z& E3 k
控制垃圾收集当需要分配内存时,MicroPython 会尝试在堆上定位一个足够大的块。这可能会失败,通常是因为堆中堆满了不再被代码引用的对象。如果发生故障,称为垃圾收集的过程会回收这些冗余对象使用的内存,然后再次尝试分配——这个过程可能需要几毫秒。 通过定期发布gc.collect(). 首先在实际需要之前进行收集会更快 - 如果经常进行,通常大约为 1 毫秒。其次,您可以确定代码中使用该时间的点,而不是在随机点(可能在速度关键部分)发生更长的延迟。最后定期执行收集可以减少堆中的碎片。严重的碎片会导致不可恢复的分配失败。
$ C" Q" c& ~3 F" ^: Z( m" d% B: [: P# b
本机代码发射器这会导致 MicroPython 编译器发出本机 CPU 操作码而不是字节码。它涵盖了 MicroPython 的大部分功能,因此大多数功能不需要修改(但见下文)。它通过函数装饰器调用: - @micropython.native3 I7 P$ d# w6 p8 s
- def foo(self, arg):, a1 c! h, W0 x" f
- buf = self.linebuf # Cached object6 Y: Z! X* L6 q( r+ I$ u; b M) E( [
- # code
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$ R H2 \* N2 Y; }6 r* E8 V5 O+ K5 d
9 p! G' W( Z N+ S) b
& ?; u& a" X) V) q本机代码发射器的当前实现存在某些限制。 不支持上下文管理器(with 语句)。 不支持生成器。 如果raise使用,则必须提供参数。 6 K/ U0 [+ y4 @5 Z7 | z0 r4 ? A
提高性能(大约是字节码的两倍)的代价是编译代码大小的增加。 1 |( G; ?& X+ R Q' Q
Viper 代码发射器上面讨论的优化涉及符合标准的 Python 代码。Viper 代码发射器不完全兼容。它支持特殊的 Viper 本地数据类型以追求性能。整数处理是不合规的,因为它使用机器字:32 位硬件上的算术以 2**32 为模执行。 像 Native 发射器 Viper 产生机器指令,但会执行进一步的优化,显着提高性能,特别是对于整数算术和位操作。它是使用装饰器调用的: - @micropython.viper
: `) K2 v( y. T" V/ l$ _# y G - def foo(self, arg: int) -> int:
: |, C. R: x' Z3 K3 a+ A$ l - # code
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4 J+ J+ y2 A; M$ D7 W
& S7 o/ B; R+ ^) S正如上面的片段所示,使用 Python 类型提示来辅助 Viper 优化器是有益的。类型提示提供有关参数和返回值的数据类型的信息;这些是在这里 PEP0484正式定义的标准 Python 语言功能。Viper 支持它自己的一组类型,即int, uint(无符号整数)ptr, ptr8, ptr16 和ptr32。 ptrX 下面讨论这些类型。目前该 uint 类型有一个用途:作为函数返回值的类型提示。如果这样的函数返回, 0xffffffffPython 会将结果解释为 2**32 -1 而不是 -1。 除了本机发射器施加的限制外,还适用以下限制: 函数最多可以有四个参数。 不允许使用默认参数值。 可以使用浮点,但没有优化。 , Z7 V: U$ Z _- w& K, W' Z. n5 s* @
Viper 提供了指针类型来帮助优化器。这些包括 ptr指向对象的指针。 ptr8指向一个字节。 ptr16指向一个 16 位半字。 ptr32 指向一个 32 位机器字。
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Python 程序员可能不熟悉指针的概念。它与 Pythonmemoryview对象的相似之处在于它提供对存储在内存中的数据的直接访问。使用下标符号访问项目,但不支持切片:指针只能返回单个项目。其目的是提供对存储在连续内存位置中的数据的快速随机访问 - 例如存储在支持缓冲区协议的对象中的数据,以及微控制器中的内存映射外设寄存器。应该注意的是,使用指针编程是危险的:不执行边界检查,编译器没有采取任何措施来防止缓冲区溢出错误。 典型用法是缓存变量: - @micropython.viper
1 H; g3 Y: I: [5 t' T1 ^/ T - def foo(self, arg: int) -> int:
( {- S' r1 W2 f1 w$ z) _, I3 | - buf = ptr8(self.linebuf) # self.linebuf is a bytearray or bytes object
6 d$ o/ o2 i+ J6 O6 | - for x in range(20, 30):
; |' ]' L) v3 g6 }" ^! R - bar = buf[x] # Access a data item through the pointer! z$ a3 L+ i" Q, ~
- # code omitted
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4 ?( r* \' W& Z4 \7 t. l5 [( Z- @$ p2 Z% l& m2 v
H* M+ {4 E+ v! ?
在这种情况下,编译器“知道”这buf 是一个字节数组的地址;它可以发出代码来快速计算buf[x]运行时的地址。在使用强制转换将对象转换为 Viper 原生类型的情况下,这些应该在函数开始时执行,而不是在关键的计时循环中执行,因为强制转换操作可能需要几微秒。铸造规则如下: 铸造运营商目前: int, bool, uint, ptr, ptr8, ptr16 和 ptr32. 转换的结果将是一个本地 Viper 变量。 强制转换的参数可以是 Python 对象或本机 Viper 变量。 如果参数是一个本地 Viper 变量,那么 cast 是一个无操作(即在运行时没有任何成本),它只是更改类型(例如 从uint到ptr8),以便您可以使用此指针存储/加载。 如果参数是 Python 对象并且强制转换为int 或 uint,则 Python 对象必须是整数类型并返回该整数对象的值。 bool 类型转换的参数必须是整型(boolean 或 integer);当用作返回类型时,viper 函数将返回 True 或 False 对象。 如果参数是 Python 对象并且强制转换是ptr, ptr, ptr16 或ptr32,则 Python 对象必须具有缓冲区协议(在这种情况下返回指向缓冲区开头的指针)或者它必须是整数类型(其中如果返回该整数对象的值)。 " L6 j0 h8 B% K8 p5 u% A' ^- a
写入指向只读对象的指针将导致未定义的行为。 以下示例说明了如何使用 ptr16强制转换来切换引脚 X1n 次: - BIT0 = const(1)
9 S6 w% c$ I0 V0 x9 y: T - @micropython.viper U7 N% u4 w/ o9 m/ w
- def toggle_n(n: int):9 W9 r9 Y! @' [
- odr = ptr16(stm.GPIOA + stm.GPIO_ODR); P9 n( p8 L: e
- for _ in range(n):. w7 X, b7 q! P# k
- odr[0] ^= BIT0
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, @ i9 z/ N1 ^
5 G$ O" ?( W* J) q7 O% f/ q
9 w x8 L y$ w& E- Y; _三个代码发射器的详细技术说明可以在 Kickstarter 上找到这里Note 1 和这里 Note 2 l2 S" Z. K' {
直接访问硬件笔记 本节中的代码示例是针对 Pyboard 给出的。然而,所描述的技术也可以应用于其他 MicroPython 端口。
8 \5 d2 G. I2 Y这属于更高级的编程范畴,涉及目标 MCU 的一些知识。考虑在 Pyboard 上切换输出引脚的示例。标准的方法是写 mypin.value(mypin.value() ^ 1) # mypin was instantiated as an output pin
. n3 [" |' R: [2 u) t& E# J
# b5 }, s2 \3 P8 b/ A这涉及对Pin实例 value() 方法的两次调用的开销。通过对芯片的 GPIO 端口输出数据寄存器 (odr) 的相关位执行读/写操作,可以消除这种开销。为方便起见,该stm 模块提供了一组常量,提供相关寄存器的地址。引脚 P4(CPU 引脚A14)的快速切换- 对应于绿色 LED - 可以执行如下: - import machine
$ ~* C3 V3 f5 j$ c5 @# P - import stm, p; [! Z6 E- Y$ _! E8 P
0 i5 B y0 T4 t: v3 ]- BIT14 = const(1 << 14)
% q R( d% A5 s/ k - machine.mem16[stm.GPIOA + stm.GPIO_ODR] ^= BIT14
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- e. B5 o: R! K3 f o! W) ~! K+ i4 I$ i% ^% a& _; z# F
- [! C% V4 c6 H" d
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