stm32与micropython_在NUCLEO_H743上玩MicroPython

随着micropython 1.9.4版本的发布，micropython开始正式支持STM32H7微控制器。STM32H7作为目前STM32 Cotex-M系列控制器中性能最高的系列，micropython在它上面的表现如何呢？和其它型号相比，有什么优势？下面我们就在NUCELO_H743开发板上，看看MicroPython的表现。

从 1.9.4版开始，micropython在支持的开发板中增加了Nucleo-H743ZI开发板，不过官网上并没有提供开发板的二进制固件文件，要运行micropython就需要自己编译源码。如果安装过micropyhon编译环境，那么只要在micropython目录下，输入下面命令进行编译：

make -C ports/stm32 BOARD=NUCLEO_H743ZI

如果没有安装编译环境，可以参考另外一篇文章《在win10的ubuntu子系统下编译micropython》，按照文中的方法就可以安装编译环境。这个方法也可以用于其它虚拟机，或者ubuntu系统。

如果觉得安装编译环境太麻烦，或者网速太慢安装不了，可以直接下载我编译好的固件，将固件通过板载的STLink下载到芯片，就可以运行了。

在使用前，我们需要准备两根microUSB数据线（安卓手机的数据线），以及串口终端软件，如putty、kitty、MobaXterm等。注意不能使用串口助手之类的软件，因为它们不支持终端模式。

为什么需要两个数据线呢？因为ST-Link需要使用一个数据线，而开发板上的STM32H743的USB可以接入另外一个USB。写入固件后，先断电一次，然后连接ST-Link，再连接另外一边的用户USB。如果一切操作步骤正常，这时就会显示一个pybflash磁盘，我们可以往这个磁盘中写入文件，运行编写好的程序。默认情况下，会从main.py文件开始运行，所以我们可以将编写的程序放入main.py，让它自动运行。

如果是win10或者macos、Linux系统，无需安装任何驱动，如果是win7系统，还需要安装一个串口驱动，驱动程序就在这个PYBFLASH磁盘中。安装后，我们可以看到有两个串口，一个是ST-Link的串口，另外一个就是MicroPython的串口了。

运行一个终端软件，串口可以设置为上面两个串口中的任何一个，并设置波特率是115200，流量控制选择None。下面以kitty软件为例，其它软件的使用也是类似的：

设置好参数后，点open 按钮，就可以打开终端了。按下回车键，如果出现>>>提示，就代表运行成功了。这时按下ctrl-B键，就可以看到版本提示。

按照习惯，我们先从点灯开始。在MicroPython中，默认定义了LED类型，我们可以通过pyb.LED进行控制，如：

pyb.LED(1).on()pyb.LED(1).off()

因为NUCLEO_H743开发板上有3个LED，所以我们也可以使用它们做一个跑马灯：

while 1: for i in range(1, 4): pyb.LED(i).toggle() pyb.delay(500) pyb.LED(i).toggle() pyb.delay(500)

按键的使用也非常容易，MicroPython中有一个内置的Switch类，可以用来读取按键。下面的程序通过按键来控制LED1的状态：

sw=pyb.Switch()sw()while 1: if sw(): pyb.LED(1).on() else: pyb.LED(1).off()

定时器也是我们在编程时最常用的功能之一，下面的程序中，分别在定时器6和定时器7的回调函数中控制LED1和LED3，并使用不同的频率闪烁。

tm = pyb.Timer(6, freq=2)tm.callback(lambda t: pyb.LED(1).toggle())tm2 = pyb.TImer(7, freq=5)tm2.callback(lambda t: pyb.LED(3).toggle())虽然STM32H743有22个定时器，但是micropython目前只支持到定时器14，超过14的定时器可以定义，但是一旦使用就会死机。

PWM也是很常用的功能，它是通过定时器控制GPIO实现的，是定时器的一种特殊工作模式。下面是在MicroPython中使用PWM的方法，下面程序通过定时器3的CH3控制LED1（PB0），通过周期改变占空比实现了一个呼吸灯。

tm = pyb.TImer(3, freq=1000)pwm = tm.channel(3, mode=pyb.TImer.PWM, pin=pyb.Pin('B0'))pwm.pulse_width_percent(20)while 1: for i in range(100): pwm.pulse_width_percent(i) pyb.delay(20)

STM32H743带有两路DAC，分别是PA4和PA5，通过DAC我们可以输出模拟电压、产生各种波形。如下面分别使用8位（默认情况）和12位方式控制DAC的输出：

d1 = pyb.DAC(1)d1.write(100)d1 = pyb.DAC(1, 12)d1.write(3000)

除了直接输出模拟电压，也可以输出不同波形：

三角波

d1.triangle(2048)

白噪声

d1.noise(1000)

还可以输出预定义的用户波形。利用这个特点和STM32H7的高速特性，完全可以将它作为一个简易的波形发生器。

MicroPython还有很多功能，这里就不一一介绍了，大家可以自己运行一下，体验MicrPython带来的方便。

最后，为了测试MicroPython在STM32H743上的性能，我们做了一个计算性能对比测试，在不同的硬件平台上，进行加法、乘法、除法、圆周率计算，并记录下计算消耗的时间。通过不同硬件计算时间的对比，就可以直观的比较性能了（这可能是目前最全面的MicroPython计算性能对比测试，将目前常见的硬件都包括了）。

完整的测试程序

from microbit import running_TImedef pi(places=100): # 3 + 3*(1/24) + 3*(1/24)*(9/80) + 3*(1/24)*(9/80)*(25/168) # The numerators 1, 9, 25, ... are given by (2x + 1) ^ 2 # The denominators 24, 80, 168 are given by (16x^2 -24x + 8) 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=running_time() t=pi(n) t2=running_time() print('Pi test: ', (t2-t1)/1000, 's')def add_test(n=1000000, a = 1234, b = 5678): t1=running_time() sum = 0 for i in range(n): sum = a + b t2=running_time() print('Add test: ', (t2-t1)/1000, 's')def mul_test(n=1000000, a = 1234, b = 5678): t1=running_time() sum = 0 for i in range(n): sum = a * b t2=running_time() print('Mul test: ', (t2-t1)/1000, 's')def div_test(n=1000000, a = 1234, b = 5678): t1=running_time() sum = 0 for i in range(n): sum = a / b t2=running_time() print('Div test: ', (t2-t1)/1000, 's')print('Speed test starting...')add_test()add_test()mul_test()mul_test()div_test()div_test()pi_test()pi_test()

测试结果

主频

整数加法

乘法

除法

圆周率

microbit

nRF51822

16M

61.888

74.075

103.935

Nucleo_F091

STM32F091

48M

19.882

25.89

51.78

82.851

PYBNano

STM32F401

84M

6.959

7.222

12.524

18.236

Nucleo_F411

STM32F411

96M

5.858

6.076

10.478

16.467

PYBV10

STM32F405

168M

3.436

3.563

6.067

10.18

STM32L476DISC

STM32L476

80M

8.586

8.989

14.913

18.932

STM32F7DISC

STM32F746

192M

1.946

2.304

3.68

4.579

Nucleo_H743

STM32H743

400M

0.856

0.942

1.534

2.835

ESP8266

80M

15.546

18.302

19.706

41.926

ESP32

240M

2.607

2.794

3.839

7.729

ESP32_psRAM

ESP32

240M

3.365

3.553

18.902

15.012

ESP32_LoBo

ESP32

240M

3.396

3.499

13.02

9.607

ESP32_psRAM_LoBo

ESP32

240M

4.228

4.15

18.902

18.757

计算结果的单位是秒

所有固件都更新到最新版本，除了Microbit、ESP32 Lobo外，固件版本都是1.9.4-479。

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