MicroPython はマイクロコントローラーをターゲットにしており、Python を使用してハードウェアを制御できるようになります。
# MicroPython というと聞きなれない方もいるかもしれません。それと関係の深いPythonとなると、ふと気づくでしょうか。 Python はインタプリタ言語であり、数十年にわたる努力の結果、Python は最も人気のあるオープン ソース プログラミング言語の 1 つになりました。 (推奨学習: Python ビデオ チュートリアル )
MicroPython は、その名前が示すように、MCU 上で実行される Python です。言い換えれば、Python はマイクロコントローラーを動かすことができます。 。
MicroPython 開発ボードの実践編入門MicroPython は、ANSIC (C 言語標準) に基づいて Python から生まれ、主に文法の点で Python 仕様に従いました。組み込みハードウェア (ここでは特にマイクロコントローラー レベル) で低レベルの操作を実装する方が簡単です。これまでに、STM32F4、esp8266、PYBoard など、多くの組み込みハードウェアが Micropython の移植に成功しています。現在、MicroPython 組み込み分野で最も包括的かつ専門的な MicroPython シリーズは TPYBoard の MicroPython シリーズであり、MicroPython の入門から実用まで最適な選択肢です。MicroPython実践教科書
『ロボットPythonギークプログラミング入門と実践』は、Pythonギークチームが企画した、国内初の多数のMicroPython入門書です。 -line エキスパートの代表的な実践教材。 LED 制御、Wi-Fi 制御、スマート カー、PM2.5 検出器など、多数のシンプルなエントリーレベルのケースが含まれています。この本のチュートリアルの例で使用されている実験用開発ボードは、TPYBoard 開発ボードです。したがって、高度なソフトウェアおよびハードウェア開発プラットフォームがあれば、残っているのは創造性だけです。TPYBoardv102 は、STM32F405 チップを搭載したクラシックな MicroPython 開発ボードで、DFU と SWD の 2 つのデバッグ方法をサポートしており、それぞれシンプル バージョン、互換バージョンの 3 つのバージョンに分かれています。 MicroPython 公式ボードの PYBoardv1.0 および PYBoardv1.1 を使用、サイズは 64mm*54mm。 MicroPython 開発およびエントリーの第一候補です。
TPYBoard LAN通信ベースのV20Xシリーズは、ESP8266ベースのWIFI通信開発ボードTPYBoardv202やイーサネット通信ベースのTPYBoardv201などのIoT開発環境で安定して使用できます。 TPYBoardは、zigbee、Lora、NB-iot、2G、4Gなどの各種センサーや通信モジュールを搭載し、IoT端末機器の代表的な製品形態を形成しており、IoTの迅速な発展を実現する代表的なMicroPythonツールです。
TPYBoardv702 通信測位機能をサポートしたMicroPython開発ボードです。北斗と GPS デュアルモード測位、GPRS 通信、SMS、Bluetooth、電話、その他の機能をサポートします。重力センサー、温度・湿度、加速度センサー、ブザー、LCD5110表示灯を搭載。
Python 関連の技術記事の詳細については、Python チュートリアル 列にアクセスして学習してください。
以上がPython はマイクロコントローラーのプログラミングに使用できますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonArraysSupportVariousoperations:1)SlicingExtractsSubsets、2)Appending/ExtendingAdddesements、3)inSertingSelementSatspecificpositions、4)remvingingDeletesements、5)sorting/verversingsorder、and6)listenionsionsionsionsionscreatenewlistsebasedexistin

numpyarraysAressertialentionsionceivationsefirication-efficientnumericalcomputations andDatamanipulation.theyarecrucialindatascience、mashineelearning、物理学、エンジニアリング、および促進可能性への適用性、scaledatiencyを効率的に、forexample、infinancialanalyyy

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Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、


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