什么是 MicroPython ?它有什么优势?
MicroPython 和 Python 都是一类 Python 的动态语言解释器。 若是在系统里安装了 Python 解释器,例如在 Windows 或者 Linux 命令行输入 python,进入 python 解释器的命令行模式即可输入运行查看效果。 >>> print('Hello World!') Hello World! 动态语言通常指不需要编译即时运行的程序语言,如:Python、Lua、JavaScript、Shell,而静态语言则是需要编译后才能运行,常见于 C 、C++、Cs、JAVA 等。 解释器和编译器的不同表现的描述为:
从这个角度来说,解释器也就是编译器编译出来的一种通用型动态代码执行环境的软件。 MicroPython 和 CPython 的区别大多数时候,Python 的发展以 CPython 为主,以下列出一些与 CPython 的差异化信息。
MicroPython 带来了什么?从开发者角度来讲,MicroPython 和 CPython 以及 PyPy 一样,都是 Python 代码的执行环境。 对于使用者(??)来说,调用通用的 Python 的逻辑代码,手握最大的源码宝库,并且在 Python 的世界里,一切都是开源的,但是 Python 调用外部的依赖库(dll、so、exe)等并不开源,只有执行的 Python 流程和方法,是你可以任意学习、理解、修改的源码。 动态语言中,最大的效果就是快速的适应程序的业务逻辑变化,减少大型程序的重复编译,通过接口供 Python 调用就是最大的特点,俗称的胶水语言因此而来,许多稳定的程序,可以提供外部接口交给 Python 反复调用确认效果,这就导致了动态语言最终多数用于测试环境和热更新程序领域。 一次编译,多次运行,是 Python 最大的好处,各举一个硬件和软件的例子。
以上例子都体现出一种效果,就是有许多需要大量测试才能确定的代码,使用 Python 进行开发会比 C 开发更具效率。 总结下来:
在一些要求不是特别高的家用、民用、日常的场合,Python 会是你最好的帮手,就像过去的编程计算器一样,可以反复帮助你确认复杂计算式的正确性。 Python 语言开发特性首先 Python 开发十分的快速,可以适应多种场合下的程序修改,实时热更新配置代码。 它拥有语法简洁、兼容大多数语言的特性、各种动态类型、自带大数库、大量开源示例代码、完整的 import 机制等等特性,这决定了它在不看重性能的场合里,用途特别明显,尤其是数据处理、算法验证、机器学习、编程学习、业务变更、升级程序等开发场合。 但是动态语言在关键操作上性能低下,所以通常我们会将关键部分逻辑迁移到 C 语言或更底层用于提速,再暴露给 Python 调用。 MicroPython 也和 Python 一样。 结语想用一篇介绍我所知道的 Python 和 MicroPython ,但发现还是有些不足,如果有好的建议,欢迎留言。
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