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來源：硬件十萬個為什麼（ID：Hardware_10W）
早年，雖然Python是一款比較容易上手的腳本語言，而且有強大的社區支持，一些非計算機專業領域的人都選它作為入門語言。遺憾的是，它不能做到一些非常底層的操控，所以在硬件領域並不起眼。
然而今時不同往日！
硬件圈同樣非常關注Python！
說到Python用於硬件開發。很多人可能想到的是樹莓派等支持linux系統的（樹莓派和Arduino應用Python的的例子實在是多，比如，利用Raspberry Pi的硬件和Python語言來完成一個機器人製作。），然而現在Python已經完全可以脫離系統，直接進行單片機的開發了。
用Python語言控制單片機
MicroPython是在單片機上可以跑的Python，你可以通過Python腳本語言開發單片機程序。MicroPython基於ANSI C，語法跟Pyton 3基本一致，擁有自家的解析器、編譯器、虛擬機和類庫等。目前它支持基於32-bit的ARM處理器，比如STM32F405、STM32f407等，也就是說ARM處理器STM32F405上直接可運行Python語言，用Python語言來控制單片機。
借助Micro Python，用戶完全可以通過Python腳本語言做到硬件底層的訪問和控制，比如說控制LED燈泡、LCD顯示器、讀取電壓、控制電機、訪問SD卡等。
下面這篇美國EDN發布的文章，介紹了Python在實時嵌入式系統中扮演的角色：Python’s role in developing real time embedded systems。
Python具有良好的跨平台性，比如Linux和Windows，或是諸如Raspberry Pi等單板計算機。不過，隨著Python的日益普及，人們可能會問，在實時嵌入式系統中是否也有Python的一席之地。答案是肯定的。下面是開發人員發現Python在實時嵌入式系統開發中有可能扮演的五個主要角色。
作用# 1設備調試和控制
在嵌入式軟件開發過程中，開發人員常常需要分析總線通信量，如USB、SPI或I2C。有的分析僅僅是出於調試目的，但有時則需要控制總線分析儀並發送信息至嵌入式系統。許多總線分析儀和通信工具都有友好的用戶接口，可以用來控制工具。他們通常還提供一種方法來開發腳本，也可以用來控制工具。Python是一種普遍支持的腳本語言，有時則是一些工具的接口，或是用來控制工具。
作用# 2–自動化測試
通過Python控制工具在嵌入式系統中發送和接收消息的能力，使得利用Python構建自動化測試（包括回歸測試）成為可能。Python腳本可以設置嵌入式系統進入不同的狀態，設置配置文件，並測試所有可能的干擾以及系統與外部環境的相互作用。使用Python開發自動化測試的好處是，回歸測試可以開發持續測試並訓練系統。任何的代碼變動導致的bug或不合格的結果都將被實時的檢測出來。
作用# 3–數據分析
通過Web簡單地搜尋Python庫，你會發現，有許多免費強大的Python庫都可以用來開發應用程序。Python可以用來接收非常重要的嵌入式系統數據，然後存儲到數據庫或是本地進行分析。開發者還可以使用Python開發實時可視化功能來展現臨界參數，或是存儲這些參數用於後續分析。使用Python進行數據分析的優點之一是當基礎性工作完成之後，新功能的植入會顯得比較簡單。
作用# 4–實時軟件
Python已經證實了自己的強大性和易使用性，甚至發現它是作為一門編程語言進入實時嵌入式系統。是的，嵌入式軟件本身就是用Python寫的而不是C/C++。用於實時軟件最廣泛的Python版本是MicroPython，大多是設計在ARM Cortex-M3/4微控制器上運行。MicroPython並不孤立。Synapse和OpenMV公司在嵌入式系統中既使用MicroPython也使用他們自己的Python port。對MicroPython感興趣的讀者可能對DesignNews（EDN的姐妹機構）的繼續教育課程也感興趣。
作用# 5–學習面向對象編程
Python是一門免費的編程語言，可以跨多個平台使用，對於學生和非編程人員而言比較簡單。該語言與C語言不同，它也是現代式的，並且可以在自由形態的腳本類型中結構化，或是作為一個複雜的面向對象的體系結構。Python本身也很靈活。甚至還有這種情景：沒有編程經驗的電氣工程師可以利用Python寫出有用的測試腳本可能用最少的時間實施電板檢查。
Python的學習曲線並不陡峭，熟悉Python學習曲線的開發人員發現，當你有了其它語言的基礎之後，學習Python比學習任意其他的編程語言都要簡單。出於這些原因，當開發人員看到Python扮演著編程孵化器角色，並吸收其它缺乏經驗的工程師對宜早不宜遲的設計周期做出貢獻時，不應該感到驚訝。
什麼？Python+FPGA！？
夏宇聞老師幾個月前在微信上推薦了一個帖子，說的是有人用Digilent的PYNQ-Z1板卡做到了超強的加速性能。
早年，關於FPGA的開發都是基於硬件描述語言，從開始的VHDL到現在更為流行的Verilog，軟件應用也從由最開始的匯編語言發展到現在的c/c++做到，這些都是目前為大多數FPGA開發者所熟悉的FPGA發展路程。上個月，IEEE收錄了一篇關於使用Python開發FPGA應用的論文。
在美國納帕舉行的第25屆關於可編程計算機器領域IEEE國際討論會上，一篇名為「評估通過Python快速開發異構處理器FPGA應用性能」的短篇論文獲得了最佳短篇論文獎。這篇論文主要討論了Python開發FPGA應用的優勢和效率，論文中針對Digilent的PYNQ-Z1板卡（內部集成一個Xilinx Zynq SoC），通過支持Python編程和Jupyter Notebooks框架的PYNQ開發環境，應用Python對此板卡進行開發編程，並最終評估開發結果的優勢和效率。值得一提的是，發表這篇論文的作者都是業界大佬，包括高級計算機科學家AndrewG.Schmidt、計算機科學家Gabriel Weise以及來自美國南加州大學工程技術科學協會的研究室主任Matthew French。在論文中，Matthew French教授主要就利用PYNQ開發環境，應用Python語言對Xilinx Zynq器件進行編程應用開發時對FPGA器件的影響、性能結果以及瓶頸影響進行了評估。此外，各位教授就基於Python的開發結果與已經存在的基於C語言的開發及手動開發結果進行了比較分析。
在論文中，各位教授還對PYNQ開發環境的優缺點進行了闡述：
首先來說，PYNQ應用開發框架是一個開源的開發環境，提供了標準的可以約束晶片I/O引腳的「Overlay」比特流，同時，開發人員可以在此開發環境中，利用Python對FPGA進行快速編程開發。此外，PYNQ開發環境內部集成標準的編程范式，支持HDMI和視頻流的輸出輸出，同時具有兩組12pin的PMOD連接器和一個兼容Arduino的連接器（可以連接或配置為Arduino系列板卡）。其中，默認的overlay中實例化了多個可以驅動多I/O接口的微Blaze處理器核，也可以配置一些支持圖像濾波功能和試驗SIMT（單指令，多線程）編程軟邏輯GPU的overlay。同時，PYNQ也提供了支持比特流編程的API和可擴展的通用Python庫和包，並且可以通過存儲映射I/O（MMIO）直接尋址可編程邏輯單元，另外還支持DMA交易（不需要經過器件驅動和核模塊之間的不斷握手確認）。
其次，就目前來說，PYNQ還不支持任何高級的綜合，也無法將Python應用直接移植到FPGA中。這就意味著，開發者依然原型必須使用FPGA來創建一個設計，即當PYNQ提供一個支持板卡IO接口的Overlay框架以時，任何用戶邏輯依然必須由開發者親自創建並綜合。不過，開發者仍然可以使用高級綜合工具或上面提到的Python-to-HDL工程來完成這個任務，但是最終，開發者依然需要基於此設計並創建一個整合了Python代碼比特流文件。
也正是由於PYNQ存在這方面的缺陷，論文的作者並沒有簡單依賴現存的PYNQ API接口和overlay，他們開發出一個基於Redsharc項目的特定應用程序內核進行研究。
結果如何呢？論文最後，作者對給出了Python開發Zynq應用的各項評估結果。結果中給出了通過c/c++做到這項研究的一般圖像處理管道性能，以及定制的硬件加速器和Python做到的性能結果（下圖所示），幫助我們更好地理解了Python + FPGA開發環境的性能和能。表中可以看出，結果十分明顯，通過PYNQ做到較c做到速度提高了30倍之多，更甚者，從結果中可以看出，當Python做到時有更加有效的可用庫時，比如OpenCV，其性能可以增長更多。
Python軟件做到和FPGA性能潛力的結合是一個非常有意義的工作，將會開創出一個類似於樹莓派和Arduino的廣大的開發者社區。Python+FPGA是一個廣闊的未經勘察過的領域——一個全新的更加高效的開發空間——通過PYNQ開發環境將會吸引更多的系統開發者加入的領域。
日前在賽靈思OPENHW2017創新大賽暨教師峰會上，北京理工大學嵩天副教授《Python編程語言和PYNQ在中國》的演講，科普了Python編程風靡全球的原因。
Python編程語言舉例，只用了21行代碼就完成了一個圖像素描的處理，Python大大提升了開發效率。
人工智能和機器學習走熱，讓 Python 從眾多編程語言中脫穎而出。
還等什麼呢？
人生苦短，我用Python
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開 講 了 ！
全國高校Python數據分析課程高級研修班
（11月3-4日武漢）
課程目標
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掌握Python語言基礎和編程方法，以及Python與其他語言的異同。
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以Web新聞頁面的采集、內容提取、處理及分析為應用案例和主線，掌握互聯網大數據處理的關鍵技術和整個處理流程，使得參加培訓的教師具備互聯網大數據處理技術的知識體系。
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學習掌握Web頁面采集的爬蟲技術架構及其Python做到方法，學習Web信息提取的技術原理，並掌握利用若干開源框架進行Web提取的方法。使參加培訓的教師可以開設Web大數據采集的專業核心課程，並具備互聯網大數據處理技術相關課程的實驗設計能力。
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