说到 Python用于硬件开发。很多人可能想到的是树莓派等支持 linux 系统的（树莓派和 Arduino 应用 Python 的的例子实在是多，比如，利用 Raspberry Pi 的硬件和 Python 语言来完成一个机器人制作。），然而现在 Python 已经完全可以脱离系统，直接进行单片机的开发了。
用 Python 语言控制单片机
MicroPython 是在单片机上可以跑的 Python，你可以通过 Python 脚本语言开发单片机程序。MicroPython 基于 ANSI C，语法跟 Pyton 3 基本一致，拥有自家的解析器、编译器、虚拟机和类库等。目前它支持基于 32-bit 的 ARM 处理器，比如 STM32F405、STM32f407 等，也就是说 ARM 处理器 STM32F405 上直接可运行 Python 语言，用 Python 语言来控制单片机。
借助 Micro Python，用户完全可以通过 Python 脚本语言实现硬件底层的访问和控制，比如说控制 LED 灯泡、LCD 显示器、读取电压、控制电机、访问 SD 卡等。
下面这篇美国 EDN 发布的文章，介绍了 Python 在实时嵌入式系统中扮演的角色：Python‘s role in developing real time embedded systems。
Python 具有良好的跨平台性，比如 Linux 和 Windows，或是诸如 Raspberry Pi 等单板计算机。不过，随着 Python 的日益普及，人们可能会问，在实时嵌入式系统中是否也有 Python 的一席之地。答案是肯定的。下面是开发人员发现 Python 在实时嵌入式系统开发中有可能扮演的五个主要角色。
作用# 1 设备调试和控制
在嵌入式软件开发过程中，开发人员常常需要分析总线通信量，如 USB、SPI 或 I2C。有的分析仅仅是出于调试目的，但有时则需要控制总线分析仪并发送信息至嵌入式系统。许多总线分析仪和通信工具都有友好的用户接口，可以用来控制工具。他们通常还提供一种方法来开发脚本，也可以用来控制工具。Python 是一种普遍支持的脚本语言，有时则是一些工具的接口，或是用来控制工具。
作用# 2–自动化测试
通过 Python 控制工具在嵌入式系统中发送和接收消息的能力，使得利用 Python 构建自动化测试（包括回归测试）成为可能。Python 脚本可以设置嵌入式系统进入不同的状态，设置配置文件，并测试所有可能的干扰以及系统与外部环境的相互作用。使用 Python 开发自动化测试的好处是，回归测试可以开发持续测试并训练系统。任何的代码变动导致的 bug 或不合格的结果都将被实时的检测出来。
作用# 3–数据分析
通过 Web 简单地搜索 Python 库，你会发现，有许多免费强大的 Python 库都可以用来开发应用程序。Python 可以用来接收非常重要的嵌入式系统数据，然后存储到数据库或是本地进行分析。开发者还可以使用 Python 开发实时可视化功能来展现临界参数，或是存储这些参数用于后续分析。使用 Python 进行数据分析的优点之一是当基础性工作完成之后，新功能的植入会显得比较简单。
作用# 4–实时软件
Python 已经证实了自己的强大性和易使用性，甚至发现它是作为一门编程语言进入实时嵌入式系统。是的，嵌入式软件本身就是用 Python 写的而不是 C/C++。用于实时软件最广泛的 Python 版本是 MicroPython，大多是设计在 ARM Cortex-M3/4 微控制器上运行。MicroPython 并不孤立。Synapse 和 OpenMV 公司在嵌入式系统中既使用 MicroPython 也使用他们自己的 Python port。对 MicroPython 感兴趣的读者可能对 DesignNews（EDN 的姐妹机构）的继续教育课程也感兴趣。
作用# 5–学习面向对象编程
Python 是一门免费的编程语言，可以跨多个平台使用，对于学生和非编程人员而言比较简单。该语言与 C 语言不同，它也是现代式的，并且可以在自由形态的脚本类型中结构化，或是作为一个复杂的面向对象的体系结构。Python 本身也很灵活。甚至还有这种情景：没有编程经验的电气工程师可以利用 Python 写出有用的测试脚本或用最少的时间实施电板检查。
Python 的学习曲线并不陡峭，熟悉 Python 学习曲线的开发人员发现，当你有了其它语言的基础之后，学习 Python 比学习任意其他的编程语言都要简单。出于这些原因，当开发人员看到 Python 扮演着编程孵化器角色，并吸收其它缺乏经验的工程师对宜早不宜迟的设计周期做出贡献时，不应该感到惊讶。
什么？Python+FPGA！？
夏宇闻老师几个月前在微信上推荐了一个帖子，说的是有人用 Digilent 的 PYNQ-Z1 板卡实现了超强的加速性能。
早年，关于 FPGA 的开发都是基于硬件描述语言，从开始的 VHDL 到现在更为流行的 Verilog，软件应用也从由最开始的汇编语言发展到现在的 c/c++实现，这些都是目前为大多数 FPGA 开发者所熟悉的 FPGA 发展路程。上个月，IEEE 收录了一篇关于使用 Python 开发 FPGA 应用的论文。
在美国纳帕举行的第 25 届关于可编程计算机器领域 IEEE 国际讨论会上，一篇名为“评估通过 Python 快速开发异构处理器 FPGA 应用性能”的短篇论文获得了最佳短篇论文奖。这篇论文主要讨论了 Python 开发 FPGA 应用的优势和效率，论文中针对 Digilent 的 PYNQ-Z1 板卡（内部集成一个 Xilinx Zynq SoC），通过支持 Python 编程和 Jupyter Notebooks 框架的 PYNQ 开发环境，应用 Python 对此板卡进行开发编程，并最终评估开发结果的优势和效率。值得一提的是，发表这篇论文的作者都是业界大佬，包括高级计算机科学家 AndrewG.Schmidt、计算机科学家 Gabriel Weise 以及来自美国南加州大学工程技术科学协会的研究室主任 Matthew French。在论文中，Matthew French 教授主要就利用 PYNQ 开发环境，应用 Python 语言对 Xilinx Zynq 器件进行编程应用开发时对 FPGA 器件的影响、性能结果以及瓶颈影响进行了评估。此外，各位教授就基于 Python 的开发结果与已经存在的基于 C 语言的开发及手动开发结果进行了比较分析。
在论文中，各位教授还对 PYNQ 开发环境的优缺点进行了阐述：
首先来说，PYNQ 应用开发框架是一个开源的开发环境，提供了标准的可以约束芯片 I/O 引脚的”Overlay”比特流，同时，开发人员可以在此开发环境中，利用 Python 对 FPGA 进行快速编程开发。此外，PYNQ 开发环境内部集成标准的编程范式，支持 HDMI 和视频流的输出输出，同时具有两组 12pin 的 PMOD 连接器和一个兼容 Arduino 的连接器（可以连接或配置为 Arduino 系列板卡）。其中，默认的 overlay 中实例化了多个可以驱动多 I/O 接口的微 Blaze 处理器核，也可以配置一些支持图像滤波功能和试验 SIMT（单指令，多线程）编程软逻辑 GPU 的 overlay。同时，PYNQ 也提供了支持比特流编程的 API 和可扩展的通用 Python 库和包，并且可以通过存储映射 I/O（MMIO）直接寻址可编程逻辑单元，另外还支持 DMA 交易（不需要经过器件驱动和核模块之间的不断握手确认）。
其次，就目前来说，PYNQ 还不支持任何高级的综合，也无法将 Python 应用直接移植到 FPGA 中。这就意味着，开发者依然原型必须使用 FPGA 来创建一个设计，即当 PYNQ 提供一个支持板卡 IO 接口的 Overlay 框架以时，任何用户逻辑依然必须由开发者亲自创建并综合。不过，开发者仍然可以使用高级综合工具或上面提到的 Python-to-HDL 工程来完成这个任务，但是最终，开发者依然需要基于此设计并创建一个整合了 Python 代码比特流文件。
也正是由于 PYNQ 存在这方面的缺陷，论文的作者并没有简单依赖现存的 PYNQ API 接口和 overlay，他们开发出一个基于 Redsharc 项目的特定应用程序内核进行研究。
结果如何呢？论文最后，作者对给出了 Python 开发 Zynq 应用的各项评估结果。结果中给出了通过 c/c++实现这项研究的一般图像处理管道性能，以及定制的硬件加速器和 Python 实现的性能结果（下图所示），帮助我们更好地理解了 Python + FPGA 开发环境的性能和能。表中可以看出，结果十分明显，通过 PYNQ 实现较 c 实现速度提高了 30 倍之多，更甚者，从结果中可以看出，当 Python 实现时有更加有效的可用库时，比如 OpenCV，其性能可以增长更多。
Python 软件实现和 FPGA 性能潜力的结合是一个非常有意义的工作，将会开创出一个类似于树莓派和 Arduino 的广大的开发者社区。
说到 Python用于硬件开发。很多人可能想到的是树莓派等支持 linux 系统的（树莓派和 Arduino 应用 Python 的的例子实在是多，比如，利用 Raspberry Pi 的硬件和 Python 语言来完成一个机器人制作。），然而现在 Python 已经完全可以脱离系统，直接进行单片机的开发了。
用 Python 语言控制单片机
MicroPython 是在单片机上可以跑的 Python，你可以通过 Python 脚本语言开发单片机程序。MicroPython 基于 ANSI C，语法跟 Pyton 3 基本一致，拥有自家的解析器、编译器、虚拟机和类库等。目前它支持基于 32-bit 的 ARM 处理器，比如 STM32F405、STM32f407 等，也就是说 ARM 处理器 STM32F405 上直接可运行 Python 语言，用 Python 语言来控制单片机。
借助 Micro Python，用户完全可以通过 Python 脚本语言实现硬件底层的访问和控制，比如说控制 LED 灯泡、LCD 显示器、读取电压、控制电机、访问 SD 卡等。
下面这篇美国 EDN 发布的文章，介绍了 Python 在实时嵌入式系统中扮演的角色：Python‘s role in developing real time embedded systems。
Python 具有良好的跨平台性，比如 Linux 和 Windows，或是诸如 Raspberry Pi 等单板计算机。不过，随着 Python 的日益普及，人们可能会问，在实时嵌入式系统中是否也有 Python 的一席之地。答案是肯定的。下面是开发人员发现 Python 在实时嵌入式系统开发中有可能扮演的五个主要角色。
作用# 1 设备调试和控制
在嵌入式软件开发过程中，开发人员常常需要分析总线通信量，如 USB、SPI 或 I2C。有的分析仅仅是出于调试目的，但有时则需要控制总线分析仪并发送信息至嵌入式系统。许多总线分析仪和通信工具都有友好的用户接口，可以用来控制工具。他们通常还提供一种方法来开发脚本，也可以用来控制工具。Python 是一种普遍支持的脚本语言，有时则是一些工具的接口，或是用来控制工具。
作用# 2–自动化测试
通过 Python 控制工具在嵌入式系统中发送和接收消息的能力，使得利用 Python 构建自动化测试（包括回归测试）成为可能。Python 脚本可以设置嵌入式系统进入不同的状态，设置配置文件，并测试所有可能的干扰以及系统与外部环境的相互作用。使用 Python 开发自动化测试的好处是，回归测试可以开发持续测试并训练系统。任何的代码变动导致的 bug 或不合格的结果都将被实时的检测出来。
作用# 3–数据分析
通过 Web 简单地搜索 Python 库，你会发现，有许多免费强大的 Python 库都可以用来开发应用程序。Python 可以用来接收非常重要的嵌入式系统数据，然后存储到数据库或是本地进行分析。开发者还可以使用 Python 开发实时可视化功能来展现临界参数，或是存储这些参数用于后续分析。使用 Python 进行数据分析的优点之一是当基础性工作完成之后，新功能的植入会显得比较简单。
作用# 4–实时软件
Python 已经证实了自己的强大性和易使用性，甚至发现它是作为一门编程语言进入实时嵌入式系统。是的，嵌入式软件本身就是用 Python 写的而不是 C/C++。用于实时软件最广泛的 Python 版本是 MicroPython，大多是设计在 ARM Cortex-M3/4 微控制器上运行。MicroPython 并不孤立。Synapse 和 OpenMV 公司在嵌入式系统中既使用 MicroPython 也使用他们自己的 Python port。对 MicroPython 感兴趣的读者可能对 DesignNews（EDN 的姐妹机构）的继续教育课程也感兴趣。
作用# 5–学习面向对象编程
Python 是一门免费的编程语言，可以跨多个平台使用，对于学生和非编程人员而言比较简单。该语言与 C 语言不同，它也是现代式的，并且可以在自由形态的脚本类型中结构化，或是作为一个复杂的面向对象的体系结构。Python 本身也很灵活。甚至还有这种情景：没有编程经验的电气工程师可以利用 Python 写出有用的测试脚本或用最少的时间实施电板检查。
Python 的学习曲线并不陡峭，熟悉 Python 学习曲线的开发人员发现，当你有了其它语言的基础之后，学习 Python 比学习任意其他的编程语言都要简单。出于这些原因，当开发人员看到 Python 扮演着编程孵化器角色，并吸收其它缺乏经验的工程师对宜早不宜迟的设计周期做出贡献时，不应该感到惊讶。
什么？Python+FPGA！？
夏宇闻老师几个月前在微信上推荐了一个帖子，说的是有人用 Digilent 的 PYNQ-Z1 板卡实现了超强的加速性能。
早年，关于 FPGA 的开发都是基于硬件描述语言，从开始的 VHDL 到现在更为流行的 Verilog，软件应用也从由最开始的汇编语言发展到现在的 c/c++实现，这些都是目前为大多数 FPGA 开发者所熟悉的 FPGA 发展路程。上个月，IEEE 收录了一篇关于使用 Python 开发 FPGA 应用的论文。
在美国纳帕举行的第 25 届关于可编程计算机器领域 IEEE 国际讨论会上，一篇名为“评估通过 Python 快速开发异构处理器 FPGA 应用性能”的短篇论文获得了最佳短篇论文奖。这篇论文主要讨论了 Python 开发 FPGA 应用的优势和效率，论文中针对 Digilent 的 PYNQ-Z1 板卡（内部集成一个 Xilinx Zynq SoC），通过支持 Python 编程和 Jupyter Notebooks 框架的 PYNQ 开发环境，应用 Python 对此板卡进行开发编程，并最终评估开发结果的优势和效率。值得一提的是，发表这篇论文的作者都是业界大佬，包括高级计算机科学家 AndrewG.Schmidt、计算机科学家 Gabriel Weise 以及来自美国南加州大学工程技术科学协会的研究室主任 Matthew French。在论文中，Matthew French 教授主要就利用 PYNQ 开发环境，应用 Python 语言对 Xilinx Zynq 器件进行编程应用开发时对 FPGA 器件的影响、性能结果以及瓶颈影响进行了评估。此外，各位教授就基于 Python 的开发结果与已经存在的基于 C 语言的开发及手动开发结果进行了比较分析。
在论文中，各位教授还对 PYNQ 开发环境的优缺点进行了阐述：
首先来说，PYNQ 应用开发框架是一个开源的开发环境，提供了标准的可以约束芯片 I/O 引脚的”Overlay”比特流，同时，开发人员可以在此开发环境中，利用 Python 对 FPGA 进行快速编程开发。此外，PYNQ 开发环境内部集成标准的编程范式，支持 HDMI 和视频流的输出输出，同时具有两组 12pin 的 PMOD 连接器和一个兼容 Arduino 的连接器（可以连接或配置为 Arduino 系列板卡）。其中，默认的 overlay 中实例化了多个可以驱动多 I/O 接口的微 Blaze 处理器核，也可以配置一些支持图像滤波功能和试验 SIMT（单指令，多线程）编程软逻辑 GPU 的 overlay。同时，PYNQ 也提供了支持比特流编程的 API 和可扩展的通用 Python 库和包，并且可以通过存储映射 I/O（MMIO）直接寻址可编程逻辑单元，另外还支持 DMA 交易（不需要经过器件驱动和核模块之间的不断握手确认）。
其次，就目前来说，PYNQ 还不支持任何高级的综合，也无法将 Python 应用直接移植到 FPGA 中。这就意味着，开发者依然原型必须使用 FPGA 来创建一个设计，即当 PYNQ 提供一个支持板卡 IO 接口的 Overlay 框架以时，任何用户逻辑依然必须由开发者亲自创建并综合。不过，开发者仍然可以使用高级综合工具或上面提到的 Python-to-HDL 工程来完成这个任务，但是最终，开发者依然需要基于此设计并创建一个整合了 Python 代码比特流文件。
也正是由于 PYNQ 存在这方面的缺陷，论文的作者并没有简单依赖现存的 PYNQ API 接口和 overlay，他们开发出一个基于 Redsharc 项目的特定应用程序内核进行研究。
结果如何呢？论文最后，作者对给出了 Python 开发 Zynq 应用的各项评估结果。结果中给出了通过 c/c++实现这项研究的一般图像处理管道性能，以及定制的硬件加速器和 Python 实现的性能结果（下图所示），帮助我们更好地理解了 Python + FPGA 开发环境的性能和能。表中可以看出，结果十分明显，通过 PYNQ 实现较 c 实现速度提高了 30 倍之多，更甚者，从结果中可以看出，当 Python 实现时有更加有效的可用库时，比如 OpenCV，其性能可以增长更多。
Python 软件实现和 FPGA 性能潜力的结合是一个非常有意义的工作，将会开创出一个类似于树莓派和 Arduino 的广大的开发者社区。
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