最大化 MicroPython 速度 内容 $ X4 R. @( T% g# m( v5 e7 X/ c
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。
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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。 ) ^ v+ I( ?5 @' Z
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。 : p# v% c8 }/ J
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 。
. l, ]1 S! F6 x/ i% N( R, M+ k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。 $ ~1 B7 f# V) ~
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。
) J5 _, B9 B8 l g8 R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
! I9 V$ j% G7 W# h - func(ba[30:2000]) # a copy is passed, ~2K new allocation# w% i0 u2 R B: w( p
- mv = memoryview(ba) # small object is allocated
% U" m. ~: y! H# y7 ^; m Q# l - func(mv[30:2000]) # a pointer to memory is passed
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. G- c q; d _+ @7 r e! b
T/ d0 i5 P9 I- j# N
" T/ r) E# Z. `* W' j/ E7 hA 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(). $ }7 f$ u" q/ W6 E3 J
9 n$ @$ C# U% }3 D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):
+ N/ [" R ?: Z& T7 U) P - myname = str(f).split(' ')[1]
" r% ?" J8 |+ i( e( o: Z6 W& ` - def new_func(*args, **kwargs):) [* h) f; J' I! V/ j2 B8 ~
- t = utime.ticks_us()
9 D8 A5 N! {4 | - result = f(*args, **kwargs)
3 h S$ `3 D5 u1 b' @! m( e - delta = utime.ticks_diff(utime.ticks_us(), t)$ Q/ Z; e5 y. J) B# w
- print('Function {} Time = {:6.3f}ms'.format(myname, delta/1000))
9 y% |* R. c& I1 j, U - return result
' Y+ T: Q% \* z- ~5 |# S) S& n - return new_func
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7 ~: F1 q* F7 x
' g2 p5 S; G+ O( D0 a' ? _- b, BMicroPython 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.
( N9 f: [. u6 o- E c$ r, a9 u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):
. b q/ I2 A, }$ I1 Q. d! e) B" y3 r1 l5 I - def __init__(self):
$ T8 H" J% O0 G4 S% L - self.ba = bytearray(100)) u- a: b( y3 b5 \# M! x
- def bar(self, obj_display):4 X! _0 Z+ O# z# q* {6 @
- ba_ref = self.ba
* h/ Y5 T7 ]/ N, r - fb = obj_display.framebuffer
/ M4 K u' g- t* f1 { - # iterative code using these two objects
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5 R% o$ q* o4 E/ e, b7 n2 l8 o! y
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(). , m& r- p% d: ?; n+ A8 Q
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。 # y3 D4 C% B5 i" Q4 ?( f
: M/ L7 q- @/ o1 D6 c3 D2 g" J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 ]- k" O% V. Z- G6 X: R( h
- def foo(self, arg):
( c1 v- k8 {. q o+ O - buf = self.linebuf # Cached object7 `2 L, z$ g. y( h: k- W* |$ {4 I; z* @
- # code
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6 z) w4 @" E0 y& n0 t+ \% d" x
9 D5 s& A# S1 b% t* r2 o, r/ h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。 * T. v9 _, F- @& E+ w3 N9 ]
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。 # d1 h, ^5 \1 u- V: y
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% X- t, [6 I4 d1 j* E
- def foo(self, arg: int) -> int:
, _5 c$ L* ~8 F4 P* A' S - # code
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/ {1 [3 X. g! {" _4 [1 M. b) E$ a
1 U8 t) \# F( b. w0 [3 N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。 ; Y' T& ]% N* s! f9 p6 V E
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.viper1 Z: c& V$ h' Z3 r. n# B: i
- def foo(self, arg: int) -> int:
3 x/ C2 c1 _& ^2 {+ l - buf = ptr8(self.linebuf) # self.linebuf is a bytearray or bytes object
3 N: ^# u$ {. _7 i$ B( O) N n/ U - for x in range(20, 30):! w" D0 c% l$ k
- bar = buf[x] # Access a data item through the pointer
0 K+ T7 P5 A: J3 v, A - # code omitted
复制代码 # P3 a1 M0 c: Z; f' H, _7 K
$ S3 N0 }+ V. [7 s5 R# W# f0 u" P
/ y; E+ l" h+ ]: S1 x( l+ w! D& K
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)。 6 R4 N1 n& V0 ~8 T0 V
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)! N% p$ ?9 {$ [. c' ^& J9 r
- @micropython.viper( `6 J/ G7 u6 M; F) Z- ]/ X* h& H& B
- def toggle_n(n: int):8 D; i0 w7 U4 w T# O f
- odr = ptr16(stm.GPIOA + stm.GPIO_ODR)
7 W& b6 f: T0 \, e( U - for _ in range(n):/ D+ g( H0 ~+ U0 B( h
- odr[0] ^= BIT0
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; K4 ~1 L9 X6 L2 Z, v7 j$ N. ]' Q9 P4 B9 e# h0 Q5 @# D; n
8 O0 L- G I8 ?2 e
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
, C7 Y l& S8 X" V* w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。
- t0 D2 Z7 y0 J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
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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
( I" t8 ^& l5 r - import stm4 c4 v# W3 |, u6 c l0 @
) y( V( n6 y! a7 c4 A- BIT14 = const(1 << 14)" v) }& I; K k0 Z# i) o
- machine.mem16[stm.GPIOA + stm.GPIO_ODR] ^= BIT14
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+ e& ~ V; K) Q! {' f* W
0 U* c3 _: Y1 @. y
2 H: j) W; [4 M0 p
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