最大化 MicroPython 速度

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最大化 MicroPython 速度

内容

• 最大化 MicroPython 速度

  • 为速度而设计

    • 算法

    • 内存分配

    • 缓冲器

    • 浮点

    • 数组

      
      7 y) |6 C( d# X& F: S' _& ]& C

  • 识别最慢的代码部分

  • MicroPython 代码改进

    • const() 声明

    • 缓存对象引用

    • 控制垃圾收集

      
      & v1 @( c. `' v6 ~' r' |

  • 本机代码发射器

  • Viper 代码发射器

  • 直接访问硬件

    
    : B/ w/ d( ]9 p* V; R
  
  , d. q' L0 i" j0 d0 q5 |

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。

  
  " d, |, m! |! b) U3 `: `

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。

  
  / ?3 G3 \& \) Z% R" f* {1 i: u1 d

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。

  s$ K9 A$ f! v- T* V8 g/ J: S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 。

$ C, a4 S  h, P, }' T6 I) Q2 y" b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。

3 e8 B+ l5 @/ ~( U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。

7 K' C7 d' L! Y& F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。

1. ba = bytearray(10000)  # big array
   3 J' ]+ o3 |+ V* H0 X
2. func(ba[30:2000])      # a copy is passed, ~2K new allocation
   
3. mv = memoryview(ba)    # small object is allocated
   
4. func(mv[30:2000])      # a pointer to memory is passed

复制代码

7 g& d- k$ ?* c% o9 w
' {( `  P( @6 |- |. G( i. d
; A  U/ ?* g, s1 |) T: M

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().

& ]$ e. I4 C7 g1 K6 l. D6 A) p
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 ：

1. def timed_function(f, *args, **kwargs):
   9 C5 j9 A9 n8 g: y. i, U
2.     myname = str(f).split(' ')[1]
   ( M0 k# r* D" v% P$ y
3.     def new_func(*args, **kwargs):
   0 Z' D( p' d; i4 e. M7 E# x: x
4.         t = utime.ticks_us()
   6 D# P2 e+ ?8 Z8 E: ^
5.         result = f(*args, **kwargs)
   1 z: A1 V: X* ?. T+ `; k3 S8 W
6.         delta = utime.ticks_diff(utime.ticks_us(), t)
   
7.         print('Function {} Time = {:6.3f}ms'.format(myname, delta/1000))
   
8.         return result
   : {3 W) D% {! r2 U4 @" I. \" N$ g% L
9.     return new_func

复制代码

MicroPython 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.

+ r! B$ T3 X0 h- q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：

1. class foo(object):
   
2.     def __init__(self):
   ' u0 k$ H# r* W. @
3.         self.ba = bytearray(100)
   
4.     def bar(self, obj_display):
   
5.         ba_ref = self.ba
   
6.         fb = obj_display.framebuffer
   1 k4 i6 z& s) n5 r/ R- U; z
7.         # iterative code using these two objects

复制代码

8 u% A: }2 V! C& |- q! a; q

4 ~, c/ s9 W$ y4 L& k7 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().

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。

' P. A4 c' L" `% }3 K% `6 p2 f
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：

1. @micropython.native
   
2. def foo(self, arg):
   
3.     buf = self.linebuf # Cached object
   
4.     # code

复制代码

3 d1 S  @! T7 ~2 _$ ~

: P% L* d4 U1 e  _4 Q2 L; y! }) Y

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。

  
  : p" U" M" D3 ?3 y& r

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。

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：

1. @micropython.viper
   ! G9 a6 I  ?0 s& @5 S/ V" X9 ?
2. def foo(self, arg: int) -> int:
   , s# L' Y/ x2 x6 p4 \/ b" n6 V
3.     # code

复制代码

4 P1 {; @6 d+ x6 \' F- U

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。

  
  : B( p' L. z+ Q

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。

  
  5 P* E4 R' x' b1 d* z

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：

1. @micropython.viper
   1 b$ C9 j) o1 s9 w
2. def foo(self, arg: int) -> int:
   7 ~5 b/ Y) N: I, ~
3.     buf = ptr8(self.linebuf) # self.linebuf is a bytearray or bytes object
   4 l$ Y# i7 r8 R: r& @9 Z& c
4.     for x in range(20, 30):
   
5.         bar = buf[x] # Access a data item through the pointer
   0 e  F6 b8 v" [+ ]# ~- H; ]9 X  ~, @- N
6.         # code omitted

复制代码

# \$ d0 M5 K4 U* y

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）。

  
  

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：

1. BIT0 = const(1)
   4 T  z/ D; x6 {; |( P
2. @micropython.viper
   7 y8 {1 {( M5 `! ?
3. def toggle_n(n: int):
   
4.     odr = ptr16(stm.GPIOA + stm.GPIO_ODR)
   
5.     for _ in range(n):
   
6.         odr[0] ^= BIT0

复制代码

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

: M* z$ W6 T$ z, G. o; e8 ~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。

- |9 }, W: x2 f' H8 h) d9 N  h

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

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：

1. import machine
   
2. import stm
   
3. 
   
4. BIT14 = const(1 << 14)
     H( v4 A8 q2 u+ A* U5 \" P
5. machine.mem16[stm.GPIOA + stm.GPIO_ODR] ^= BIT14

复制代码

  O7 o' {8 M. H
( L6 A  d! F( i1 J( h! [; m
+ ^9 r: a" Q, V

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