最大化 MicroPython 速度 内容
9 L% U+ \2 O' Z5 H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。
. j, m' B3 ~ r
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 k' z) e8 X# P/ r* U- _% m/ A) {
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。
( L P& k N9 i! v$ [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 。
: a N1 B! [7 @$ w+ D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。
" [$ C! u" Q# p* X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。 . [* c0 f1 Y6 a" `1 X
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
; H! ~+ N# @$ j3 e) b3 y7 V - func(ba[30:2000]) # a copy is passed, ~2K new allocation
0 C9 E W+ ~" ?+ n - mv = memoryview(ba) # small object is allocated' p1 S3 A9 h* i; @/ c3 b2 M) L
- func(mv[30:2000]) # a pointer to memory is passed
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( t) J3 @( o$ S) M6 v2 D6 R" \
( f+ t2 q: h" }1 t+ `/ U+ ?6 u0 p* `; w! S5 R, p# Z
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(). 7 ~) { [0 E6 p2 Q8 a+ t
. B) |/ b1 ?7 A3 P( _6 Y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):: A+ U& s' s) d2 l
- myname = str(f).split(' ')[1]) w' q( \- |& s& `0 Q+ |9 A
- def new_func(*args, **kwargs):2 H' S- g! k/ J9 }2 }
- t = utime.ticks_us()) m* O ~# u# g! N. q: t9 l1 P
- result = f(*args, **kwargs) c3 t* S- l! g8 P7 t2 Z/ }' G
- delta = utime.ticks_diff(utime.ticks_us(), t)* \' x3 I2 i8 A' f. m
- print('Function {} Time = {:6.3f}ms'.format(myname, delta/1000))
9 i; X' \1 u; R - return result& U, w6 c, e, @6 F8 f
- return new_func
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( T7 Z: A/ Q8 E/ l0 B8 |8 o5 e9 E0 V$ q8 H4 X8 F0 o
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. . z# B2 X& Z* Y
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):" g8 m/ c% f# ]2 M }8 f
- def __init__(self):! p" X+ T- x/ S9 a# J: b8 ^0 w
- self.ba = bytearray(100)- ~' ?4 B: l" E& h7 A
- def bar(self, obj_display):# p3 G0 g2 R; H, s3 j! D$ [
- ba_ref = self.ba
( W7 i& l1 D$ E7 U - fb = obj_display.framebuffer& o2 Q1 q% ?8 S3 w6 @
- # iterative code using these two objects
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, G, k3 C7 u, b9 C' D- ~$ y$ n" b) [6 S9 K/ a& V
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().
: @% @; }. Q" 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。 . {( f! [% L$ n
* [" C' b2 q+ y- U* h! H8 T
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.native; P* r. D; Z; M' W0 m& p; A
- def foo(self, arg):# a( d3 P6 [! E, c( W
- buf = self.linebuf # Cached object9 r# N% h: H) P5 ^" E
- # code
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. ^$ b8 |% p: X4 Q) i
, q5 X5 Q: R! _- J; _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。
0 @2 a+ I, j- C' j/ f2 D( B6 `3 t
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。 / D4 c% Y! A) p* b
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, Q2 o- |( l& T
- def foo(self, arg: int) -> int:
5 b+ S) n/ T/ n- t: e - # code
复制代码 " b0 M9 o* b6 \, O9 l5 _9 a! N: ~
' u, }7 L! u/ N9 l
1 O' `3 A, y- \0 a% {/ L: C$ ~& w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。
/ ?, `6 Q8 k, u& V* M- `5 M
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# j N8 ^0 l' k" e
- def foo(self, arg: int) -> int:; J" b, D7 K) ]% Z, n
- buf = ptr8(self.linebuf) # self.linebuf is a bytearray or bytes object+ h& j* L. o5 k9 g+ O+ L2 R5 G0 [
- for x in range(20, 30):1 n0 y% u* b; A* R2 z! K
- bar = buf[x] # Access a data item through the pointer
) r9 F: e5 h2 n! D. {/ b - # code omitted
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6 a2 L3 `# w. D5 X/ M+ `
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)。 0 g# c1 P. Q& O6 Z( K4 d% H! X
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)
/ m! A4 e* ?& o! _1 Y9 O8 q - @micropython.viper- _# k8 }! l) y3 x. m2 Q! |* N
- def toggle_n(n: int):5 V9 j& a3 f+ U" L/ c; H; B& T
- odr = ptr16(stm.GPIOA + stm.GPIO_ODR)" M& m, [1 K- K5 {
- for _ in range(n): H3 ?8 V4 J8 r8 n' h( j9 q& F
- odr[0] ^= BIT0
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1 Y2 i& x) g ?/ _' i4 ], T' \( T/ K( H) [5 W9 ], e0 e) b
$ _& {2 K: z9 ?0 v2 u0 c" u7 f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
; R- K# t, G7 M2 K E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。
% M# o1 h$ @. s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
+ |3 ]8 e/ x4 @7 X! V) |: A
4 P4 t" U2 Y- V; |, }* x: G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
9 ?# |* X5 h, ~/ C' q- A - import stm
5 X7 } P* S# C4 ]2 e1 }; S: u) k
" `/ A, K& ?! w/ @7 g) A- BIT14 = const(1 << 14)' I5 h3 A+ ~9 H, Y8 s, J
- machine.mem16[stm.GPIOA + stm.GPIO_ODR] ^= BIT14
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o0 |* Z# D0 `' ^( @ ]# S
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