micropython arduino选哪个好_玩转GPIO之ESP32基于MicroPython与Arduino的计算性能测试

ESP32芯片简直是玩转Arduino的性价比之王，为了摸清其特性，本文分别基于MicroPython与Arduino对ESP32进行计算性能测试。本文采用的硬件是NodeMCU-32S。

本文测试MicroPython不同版本固件的计算性能，并与Arduino类似的程序进行不严格的计算性能对比。

ESP32的MicroPython固件在官网：MicroPython - Python for microcontrollersmicropython.org

相关的ESP32的MicroPython固件有许多种：

1）esp32-idf3-20191220-v1.12.bin

2）esp32-idf4-20191220-v1.12.bin

3）esp32spiram-idf3-20191220-v1.12.bin

4）esp32spiram-idf4-20191220-v1.12.bin

官网说：前两种是不支持SPIRAM的，后两种支持SPIRAM。V3.x版本支持BLE, LAN and PPP，V4.x支持BLE, 不支持LAN and PPP。

为测试性能，任意生成128个随机数据，计算FFT。那么为什么只计算这么少的数据呢？没办法，MicroPython自身太耗内存了，把可用内存干光了，再大点就内存分配错误了！

作为对比，Arduino分别测试了128维、1024维、2048维的结果。

相关测试的计算时间对比如下：

其中MicroPython的FFT算法随意找的，代码如下，性能比较差。 Arduino使用的是arduinoFFT库。所以以上测试对于MicroPython稍有些不公平，但也能有一定的参考意义。

### FFT

def fft(x):

N = len(x)

if N <= 1: return x

even = fft(x[0::2])

odd = fft(x[1::2])

T= [exp(-2j*pi*k/N)*odd[k] for k in range(N//2)]

return [even[k] + T[k] for k in range(N//2)] + [even[k] - T[k] for k in range(N//2)]

### END FFT

测试结果表明：

（1）当前Arduino的计算性能是远超过MicroPython的，无论是内存的消耗还是计算速度上，Arduino都是碾压MicroPython。

（2）在计算FFT这一问题上，MicroPython的支持SPIRAM的固件比不支持SPIRAM的固件性能要更好，为什么会这样呢？我这个NodeMCU应该是不含有外置SPIRAM才对啊？不理解

下面继续对比测试，参考这里：MicroPython 性能测试数据micropython.nxez.comhttps://github.com/shaoziyang/micropython_benchmarks/tree/master/1.9.4-479github.com

我测试了PI，程序为：

import time

import machine

import gc

def pi(places=100):

extra = 8

one = 10 ** (places+extra)

t, c, n, na, d, da = 3*one, 3*one, 1, 0, 0, 24

while t > 1:

n, na, d, da = n+na, na+8, d+da, da+32

t = t * n // d

c += t

return c // (10 ** extra)

def pi_test(n = 5000):

t1 = time.ticks_ms()

pi(n)

t2 = time.ticks_ms()

r = time.ticks_diff(t2, t1)/1000

print(' Pi', n, 'digit calculation: ', r, 's')

return '%.2f'%r

gc.collect()

try:

d1 = pi_test(1000)

d2 = pi_test(1000)

d3 = pi_test(1000)

r_pi_1000 = min(d1, d2, d3)

print('1000 digit Pi calculation result: ', r_pi_1000, 's')

#mem()

except:

r_pi_1000 = None

print(' calculation error')

print('\nCalcaulate Pi 5000 digit')

gc.collect()

try:

d1 = pi_test(5000)

d2 = pi_test(5000)

d3 = pi_test(5000)

r_pi_5000 = min(d1, d2, d3)

print('5000 digit Pi calculation result: ', r_pi_5000, 's')

except:

r_pi_5000 = None

print(' calculation error')

print('\nCalcaulate Pi 100,000 digit')

gc.collect()

try:

d1 = pi_test(100000)

d2 = pi_test(100000)

d3 = pi_test(100000)

r_pi_100000 = min(d1, d2, d3)

print('100000 digit Pi calculation result: ', r_pi_100000, 's')

except:

r_pi_100000 = None

print(' calculation error')

if r_pi_1000:

print(' 1000 digit Pi calculation result: ', r_pi_1000, 's')

if r_pi_5000:

print(' 5000 digit Pi calculation result: ', r_pi_5000, 's')

if r_pi_100000:

print(' 100000 digit Pi calculation result: ', r_pi_100000, 's')

分别计算了1000位、5000位和10000位，计算结果如下：

为了对比，列出参考网站的计算结果：

其中本文的测试中10000位的计算失败了，就不列出了。

我的计算结果中两个版本的计算差异没有参考网站的那么大，但是基本结论还是一致的：支持SPIRAM的固件比不支持SPIRAM的固件性能要更差一些了，只是差距没那么大了。

看来当前的固件应该是更新了（参考网站采用的是ESP32 Lobo），而且NodeMCU-32S采用的ESP32芯片（ESP-WROOM-32 ）与参考网站（采用的是ESP32 WROVER）的肯定不一样了。

总结

由本文的测试可见，MicroPython的支持SPIRAM的固件比不支持SPIRAM的固件性能在某些测试中（如FFT）性能更强，但在某些程序（如算PI的程序）中，则要弱一些。二者的计算性能有可能会有一些偏差，你得针对具体问题具体选择。与本文的参考测试结果相比，当前支持SPIRAM的固件也没有过去版本中那么差了，甚至更强悍了。

当然，如果你对性能有特殊要求，换Arduino吧！MicroPython跟Arduino比，性能上绝对是小弟！

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