关于MicroPython mpremote工具 的一些用例,闲聊
我尝试了很多不同的第三方micropython工具,有些是Windows应用程序,有些是VScode插件。
但是当我尝试过MicroPython的mpremote工具后,我几乎决定它将成为我的首选工具。😄
我通常将其与VScode结合使用。它的代码突出显示,自动完成和自动缩进非常有用。同时打开其他插件也很容易。另外VScode也是一个多平台的IDE,我比较习惯在几个不同的操作系统里用同一个IDE,来回切换不会生手。
也许有些极简主义者,我认为mpremote工具也会很合适,只需将系统的终端与任何文本编辑器一起使用即可,如果你是命令行老手,则只需要一个终端即可完成所有操作。
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链接
PyPI 页面 在终端用pip install mpremote
命令即可安装。(推荐)
本文在GitHub micropython/discussions/9096的页面
1. cp
这可能是除 repl 之外最常见的命令,用于将文件从本地复制到设备,或从设备复制到本地。可能是因为我还不熟悉终端命令语法,起初我无法从MicroPython文档中的几个用例中完全掌握cp命令的用法,反复运用和尝试后就渐渐上手了。
1.1 在终端的当前路径中复制文件
首先创建一个干净的临时文件夹,并在其中写入一个main.py
文件。
print ("start")
for i in range(2):
print(i)
print ("end")
最简单的用例,在终端中输入此文件夹路径,将文件从本地复制到设备:
mpremote connect COM1 cp main.py :
mpremote connect COM1 cp main.py :main.py
这两个命令实现完全相同的功能。
在:
符号之后,如果输入文件名,则文件在复制到设备时将重命名为此文件名。
将文件从设备复制到本地 :
mpremote connect COM1 cp :main.py .
mpremote connect COM1 cp :main.py main.py
这两个命令实现完全相同的功能。
如果要重命名,可以删除.
符号并输入所需的文件名。
1.2 复制绝对路径中的文件
它有点复杂。
在 Windows 上,使用文件的绝对路径从本地复制到设备:
mpremote connect COM1 cp D:\temp\main.py :main.py
将文件从设备复制到本地 :
mpremote connect COM1 cp :main.py D:\temp\main.py
目前在mpremote 0.3.0版本,应特别注意在Windows中不能省略目标文件名!
我在 GitHub 上已提交PR #9148 对 Windows 路径名分隔符的支持,下一个版本应该就可以随意在Windows里使用相对路径和绝对路径了,不影响其他功能。
在 Linux(如 Ubuntu)中,从绝对路径复制文件可以省略目标文件名:
mpremote connect /dev/ttyACM0 cp ~/temp/main.py :
mpremote connect /dev/ttyACM0 cp /home/wind/temp/main.py :
mpremote connect /dev/ttyACM0 cp :main.py ~/temp/
mpremote connect /dev/ttyACM0 cp :main.py /home/wind/temp/
1.3 同时复制多个文件
在Linux中,例如Ubuntu,将多个文件从本地复制到具有绝对路径的设备:
mpremote connect /dev/ttyACM0 cp ~/temp/main.py ~/temp/main2.py :
将多个文件从设备复制到本地绝对路径:
mpremote connect /dev/ttyACM0 cp :main.py :main2.py ~/temp/
2. exec, run
这些命令用于控制远程设备在不复制文件的情况下运行 Python 代码或脚本。
2.1 执行给定的 Python 代码
mpremote connect COM1 exec "print(1234)"
就像在REPL中输入一行Python代码一样。
2.2 从本地文件系统运行脚本
mpremote connect COM1 run test_1.py
就像在REPL中进入粘贴模式一样,将代码复制并粘贴到指定的Python脚本中,然后运行它。
3. mount
我未曾想过有这种使用MicroPython设备的方法,请看以下用例并尝试理解它,随后你就会像我一样对这个功能爱不释手~~
3.1 在远程设备上挂载本地目录
首先创建一个干净的临时目录,并在其中写入一些Python脚本,如下所示:
# numbers.py
num_1 = 21
num_2 = 22
num_3 = 23
num_4 = 24
# test_1.py
print("test_1 start")
import numbers
print(numbers.num_1)
print(numbers.num_2)
print(numbers.num_4)
print("test_1 end")
# test_2.py
print("test_2 start")
import numbers
temp1 = numbers.num_3 - numbers.num_2
print(temp1)
temp1 = numbers.num_3 - numbers.num_1
print(temp1)
print("test_2 end")
在终端中输入此目录的路径。
我们先确认一些信息,列出设备上的文件:
mpremote connect COM1 ls
ls :
139 boot.py
进入 REPL 并再次确认:
mpremote connect COM1 repl
>>> uos.listdir()
['boot.py']
>>>
退出 REPL,挂载本地目录,再次进入 repl:
mpremote connect COM1 mount . repl
再次确认文件:
>>> uos.listdir()
['numbers.py','test_1.py', 'test_2.py']
这里没有boot.py
,但我们在本地目录创建的Python脚本出现在列表中。
导入并运行两个测试脚本:
>>> import test_1,test_2
test_1 start
21
22
24
test_1 end
test_2 start
1
2
test_2 end
>>>
查看一个文件:
>>> f=open("numbers.py")
>>> print(f.read())
# numbers.py
num_1 = 21
num_2 = 22
num_3 = 23
num_4 = 24
>>>
惊讶之余,你可能想知道,这些python脚本文件是不是全部都上传到设备上并存储起来了?我最初也是这么猜测的。
现在,我们将终端保留在REPL中,在本地修改此文件:
# numbers.py
num_1 = 1
num_2 = 12
num_3 = 23
num_4 = 35
返回 REPL 并再次检查:
>>> f=open("numbers.py")
>>> print(f.read())
# numbers.py
num_1 = 1
num_2 = 12
num_3 = 23
num_4 = 35
>>>
这样就解除疑惑了,文件只保存在本地目录中,并且这个目录被挂载在设备上。
软件重置后,并将重新挂载目录。
这就像是一个移动硬盘,或者是说像是NAS,云盘,连在MicroPython设备上,显然这个功能能极大节约设备的flash寿命,通常只需要在必须脱机运行的时候再把python脚本文件拷贝到flash里即可。
推荐使用以下组合命令执行python脚本:
mpremote connect COM1 mount . exec "import test_1"
3.2 在挂载了本地目录后继续使用原flash中的脚本
在REPL中使用uos.listdir("/")
命令你将看到原来存储在flash中的文件:
>>> uos.listdir("/")
['remote', 'boot.py', 'main.py']
如果你想保持挂载本地目录的状态下使用flash中的脚本(例如main.py
),你可以使用如下命令将原flash根目录路径添加进sys.path
列表中:
>>> import sys
>>> sys.path
['', '.frozen', '/lib']
>>> sys.path.append("/")
>>> sys.path
['', '.frozen', '/lib', '/']
>>> import main
如果挂载的本地目录中已有main.py
,则仅会运行本地目录的main.py
,可通过reverse()
调换列表顺序:
>>> sys.path
['', '.frozen', '/lib', '/']
>>> sys.path.reverse()
>>> sys.path
['/', '/lib', '.frozen', '']
>>> import main
现在就会优先运行flash中的脚本。
3.3 加快测试速度的一种方法
如果我们需要对一个脚本一遍测试一遍修改,而脚本中已经导入了很多存储在本地的脚本模块,这样的情况下,每一次挂载测试都将花费数秒甚至数十秒的时间。
我总结了一种方法,在REPL中设法不重复的import
模块即可有效减少运行时间。
以测试SSD1306 OLED显示屏为例,main.py
是主程序,ssd1306.py
是驱动模块,此处就不再完整列举程序代码了。
通过time.tick_ms()来验证测试本地目录的main.py
脚本所需的时间,可见大概需要6秒:
>>> import time;t1 = time.ticks_ms();import main;time.ticks_diff(time.ticks_ms(),t1)
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使用sys.modules
可以查看当前已经导入的脚本模块,可见ssd1306.py
已经导入:
>>> import sys;sys.modules
{'main': <module 'main' from 'main.py'>, 'ssd1306': <module 'ssd1306' from 'ssd1306.py'>, 'flashbdev': <module 'flashbdev' from 'flashbdev.py'>}
我们仅需移除main
而保留其他的模块:
>>> del main;sys.modules.pop('main')
<module 'main' from 'main.py'>
>>> import sys;sys.modules
{'ssd1306': <module 'ssd1306' from 'ssd1306.py'>, 'flashbdev': <module 'flashbdev' from 'flashbdev.py'>}
再次测试:
>>> import time;t1 = time.ticks_ms();import main;time.ticks_diff(time.ticks_ms(),t1)
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得到明显改善。