隨著micropython 1.9.4版本的發布，micropython開始正式支持STM32H7微控制器。STM32H7作為目前STM32 Cotex-M系列控制器中性能最高的系列，micropython在它上面的表現如何呢？和其它型號相比，有什么優勢？下面我們就在NUCELO_H743開發板上，看看MicroPython的表現。
從 1.9.4版開始，micropython在支持的開發板中增加了Nucleo-H743ZI開發板，不過官網上并沒有提供開發板的二進制固件文件，要運行micropython就需要自己編譯源碼。如果安裝過micropyhon編譯環境，那么只要在micropython目錄下，輸入下面命令進行編譯：

make -C ports/stm32 BOARD=NUCLEO_H743ZI
如果沒有安裝編譯環境，可以參考另外一篇文章《在win10的ubuntu子系統下編譯micropython》，按照文中的方法就可以安裝編譯環境。這個方法也可以用于其它虛擬機，或者ubuntu系統。
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如果覺得安裝編譯環境太麻煩，或者網速太慢安裝不了，可以直接下載我編譯好的固件，將固件通過板載的STLink下載到芯片，就可以運行了。

在使用前，我們需要準備兩根microUSB數據線（安卓手機的數據線），以及串口終端軟件，如putty、kitty、MobaXterm等。注意不能使用串口助手之類的軟件，因為它們不支持終端模式。

為什么需要兩個數據線呢？因為ST-Link需要使用一個數據線，而開發板上的STM32H743的USB可以接入另外一個USB。寫入固件后，先斷電一次，然后連接ST-Link，再連接另外一邊的用戶USB。如果一切操作步驟正常，這時就會顯示一個pybflash磁盤，我們可以往這個磁盤中寫入文件，運行編寫好的程序。默認情況下，會從main.py文件開始運行，所以我們可以將編寫的程序放入main.py，讓它自動運行。

如果是win10或者macos、Linux系統，無需安裝任何驅動，如果是win7系統，還需要安裝一個串口驅動，驅動程序就在這個PYBFLASH磁盤中。安裝后，我們可以看到有兩個串口，一個是ST-Link的串口，另外一個就是MicroPython的串口了。

運行一個終端軟件，串口可以設置為上面兩個串口中的任何一個，并設置波特率是115200，流量控制選擇None。下面以kitty軟件為例，其它軟件的使用也是類似的：

設置好參數后，點open?按鈕，就可以打開終端了。按下回車鍵，如果出現>>>提示，就代表運行成功了。這時按下ctrl-B鍵，就可以看到版本提示。

按照習慣，我們先從點燈開始。在MicroPython中，默認定義了LED類型，我們可以通過pyb.LED進行控制，如：

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

因為NUCLEO_H743開發板上有3個LED，所以我們也可以使用它們做一個跑馬燈：

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

按鍵的使用也非常容易，MicroPython中有一個內置的Switch類，可以用來讀取按鍵。下面的程序通過按鍵來控制LED1的狀態：

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

定時器也是我們在編程時最常用的功能之一，下面的程序中，分別在定時器6和定時器7的回調函數中控制LED1和LED3，并使用不同的頻率閃爍。

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())雖然STM32H743有22個定時器，但是micropython目前只支持到定時器14，超過14的定時器可以定義，但是一旦使用就會死機。

PWM也是很常用的功能，它是通過定時器控制GPIO實現的，是定時器的一種特殊工作模式。下面是在MicroPython中使用PWM的方法，下面程序通過定時器3的CH3控制LED1（PB0），通過周期改變占空比實現了一個呼吸燈。

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帶有兩路DAC，分別是PA4和PA5，通過DAC我們可以輸出模擬電壓、產生各種波形。如下面分別使用8位（默認情況）和12位方式控制DAC的輸出：

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

除了直接輸出模擬電壓，也可以輸出不同波形：

三角波

d1.triangle(2048)

白噪聲

d1.noise(1000)

還可以輸出預定義的用戶波形。利用這個特點和STM32H7的高速特性，完全可以將它作為一個簡易的波形發生器。

MicroPython還有很多功能，這里就不一一介紹了，大家可以自己運行一下，體驗MicrPython帶來的方便。

最后，為了測試MicroPython在STM32H743上的性能，我們做了一個計算性能對比測試，在不同的硬件平臺上，進行加法、乘法、除法、圓周率計算，并記錄下計算消耗的時間。通過不同硬件計算時間的對比，就可以直觀的比較性能了（這可能是目前最全面的MicroPython計算性能對比測試，將目前常見的硬件都包括了）。

完整的測試程序

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()

測試結果

MCU

主頻

整數加法

乘法

除法

圓周率

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

ESP8266

80M

15.546

18.302

19.706

41.926

ESP32

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

計算結果的單位是秒

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。