PYNQ-Z2|Python基础+jupyter notebook+PYNQ-Z2板子+安装添加新的python库的两种方法

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前言 Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
Python 的设计具有很强的可读性,相比其他语言经常使用英文关键字,其他语言的一些标点符号,它具有比其他语言更有特色语法结构。

  • Python 是一种解释型语言: 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
  • Python 是交互式语言: 这意味着,您可以在一个Python提示符,直接互动执行写你的程序。
  • Python 是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。
Python的另一大优势与便利性在于其开源性。网络上有相当多且高效有用的开源库可供我们进一步开发使用,比如著名的矩阵计算库numpy,科学计算库scipy等等。PYNQ已经为我们预装了这些有用的库,我们先来介绍一下python的基础用法,并在最后一小节讲讲如何使用pip来添加查询新的库。
通过键入关键词import,空格后按下tab即可查看所有已经安装的库。如图所示:
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Python常用辅助函数 当我们使用(import)一个新的库的时候,我们常常不知道这个库有什么,该如何使用这个库。这个时候我们就可以借助两个关键的函数:help(), dir() 来帮助我们了解库的使用。我们以asyncio库为例。
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导入库后,我们首先调用help函数,help函数会给我们提供asyncio库的制作者所写的帮助文档。通过这个文档,我们可以非常轻松的了解库里有哪些函数以及这些函数有什么作用。但是有的时候,我们希望可以更快的寻找我们需要的函数而非阅读全部的帮助文档。此时我们即可借助dir()函数。
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dir()函数以列表的形式提供了所有该库下可调用函数或子库,此时我们可以更容易的找到我们需要的内容。假如我们对图中的Condition模块感兴趣,我们只需键入help(asyncio.Condition)即可查看该模块的详细信息。
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依赖help与dir,我们通常就可以快速达成我们对所需要函数的快速检索以及使用,这对我们日后开发程序是非常有帮助的。事实上,help的功能更加广泛,我们可以对任意我们已经定义了的变量进行help来获得详细信息。
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Python基础知识概览 与其他语言不同,python的变量定义无需申明类型,直接拿来定义即可。这是因为python的所有变量类型都是以object(对象)定义的。在上一小结末尾,我们定义了a = 3,通过help可以看到,a是一个int object(整数对象),这也是python的一大特色。Python通过名字空间与对象空间的链接达成了对变量的管理。具体来说,当python执行a = 3的时候,它首先在对象空间里创建一个int object,其值为3,接着在名字空间里创建(或寻找)变量名a,将其指向对象“3”。贴切的说,a里存储的并不是3,而是“3”这个对象的地址。此外,对象名只能由英文数字下划线组成且数字不能作为开头,变量名区分大小写。
Python基础的对象主要有int(整数),float(浮点数),str(字符串),list(列表),tuple(元组),dict(字典),set(集合)。集合相对来说不怎么常用,这里不予讨论。Int与float同其他语言一致,包含基本的加减乘除(±*/)以及整除(//)取余(%)幂次(**),如下所示:
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字符串对象可用单引号‘string’、双引号“string”、三单引号‘‘‘string’’’或者三双引号“““string”””表示,但是通常三引号用作注释说明,一般只使用单引号与双引号。
与其他语言不同,python并没有数组对象array,相对的,其有元组(value1, value2, …)与列表[value1, value2, …],两者唯一的区别在于元组是一个不可变对象——无法添加删除新的元素、无法变更元组内不可变对象的值(这列可能有点拗口,但是如果某个value是可变对象比如列表,则仍然有办法修改里面的值),而列表为可变对象(增改删查皆可)。基本操作如下所示:
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在上面的示范里,我们可以发现a + . + function的用法。正如前面介绍,这正是因为列表a也是一个对象,而python调用对象方法的语法便是对象名object + . + function。
最后是字典对象{key1: value1,…}其采用键值对组合。其中键(key)必须为不可变对象,值(value)可为任意对象。字典本身为可变对象,即可增改删查,这里只介绍最基本的增与改。
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Python简单实例——分解因数 这一节,我们将通过一个简单实例来了解python的一些基本操作:函数定义、条件判断、for循环迭代。代码如下:
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为了实现代码的整洁与重复使用,函数的定义是必须要掌握的。Python中使用关键词def + function_name(arg1, arg2, …)来定义函数。上面代码就定义了一个名为factorize的函数,其参数为n。我们注意到,与其他的语言不同,python并没有各类括号来划分代码块,因为其采用的是冒号“:”加缩进(tab)的形式来划分。冒号为缩进提示符,因此必不可少,下面处于同一级别缩进的都属于def的函数范围。当然,缩进也可以嵌套,子缩进属于父缩进。若要结束函数定义,只需退回到和def的缩进级别(0缩进)即可。下图展示了def的具体形式。
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函数定义的时候可以指定任意多个参数,同时也允许赋予默认值。但是拥有默认值的形参必须排在最后。即上面的图示中,若写成arg1,arg2 = 3, arg3,便是非法的。函数最后可以使用关键词return来返回函数体中的数据,且一旦碰到return,函数调用就结束了。上面的示例中我们返回了arg1,因此q得到的值就是func(4,6)里的4。有的时候,为了能让别人读懂函数的作用,我们通常会在def的下一行增添注释,也就是因素分解实例中的三引号部分。
回到实例,在函数内部,我们首先定义了空列表factor,随后使用了选择分支结构if….else,其具体结构如下所示:
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其中只有if是必要的,并且采用冒号+缩进的方式提示程序代码块到何处结束。Elif和else是分支选项,可有可无,elif可以写多个,而else只能有一个,他们都与if同级缩进。
最后是for循环结构,语法如下:
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注意到与别的语言不同,for循环并不是只能迭代次数循环,iterate_unit可以是任何一个可迭代对象,常见的有元组、列表、字符串。每一次迭代的内容会赋给item,通过对item进行操作来完成循环目的。在实例中,我们的循环部分首先使用内置函数range(start, stop, step)生成了一个可迭代对象,并通过循环该对象完成因数分解操作。其中range函数返回的是一个从start开始(包含start)至stop结束(不包含stop)且间隔为step的整数列列表(比如range(0,6,2)返回的的是[0,2,4])。
了解了if和for后,我们再纵观整个程序一遍。程序首先判断输入的n是否是一个可以被因数分解的对象,随后从1至 根号n遍历,找到所有的因数(即可以被整除),并将因数添加至列表factor,最后返回列表。
有关更多的python教程,还请找专门的书籍自行学习。
Python库的使用 我们之前说过,python的强大之处在于其丰富的开源库,我们接下来以Numpy与pynq的结合为例稍微的体验一下库的运用。
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Numpy包为我们提供了传统的数组形式,而pynq包则为我们在numpy的基础上进一步封装,使得其成为了可被PYNQ板的ARM处理器可处理的形式。换而言之,我们可以用numpy包来处理从硬件上搜集的数据,也可以用pynq包把数据包装后传回硬件。我们要写的只不过是一行代码,其内部具体的实现原理无需我们推敲,这正是python的开源性为我们带来的便利性。如果想知道函数的具体用法,我们只需使用help即可。如图所示:
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Python高级实例——异步IO操作 在与可编程逻辑设备通过事件交互的时候,python3.5以后的版本的asyncio模块可以发挥巨大的优势(PYNQ已经搭载了3.6版本)。我们可以使用这个模块来异步处理PYNQ板上的多个IO任务,这样就可以避免有的IO占线太长而导致其他IO操作堵塞。也就是说,程序可以优先处理准备好运行的了IO任务,最后再回过头去把占线的任务解决掉。
当然了,这里我们并不知道我们的可编程逻辑设备上运行的是什么,所以我们这里仅仅在程序上模拟一下异步处理(即使用下面的asyncio.sleep方法达成占线操作)。代码如下:
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我们在定义函数关键词def前增加关键词async,即可定义“异步函数”,其余语法不变。我们称一个异步函数为协程(Coroutine),其特点是只允许在其内部的出现的await操作(await出现在async def以外的地方会提示语法错误)。关键词await 允许该协程在此处中断,先去执行其他协程,并在await后的内容结束后立即回到原先协程继续执行未完成的代码。在上面定义的函数中,我们用asyncio.sleep来模拟IO的占线操作(这里我们不可以使用time.sleep,因为await后必须是一个Awaitable对象,asyncio.sleep相当于协程版的time.sleep),在实际操作中,我们await后加的可能是另外一个IO操作协程。接下来,我们就用这个函数来模拟异步IO操作。代码如下:
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为了体现出异步处理的强大,我们特地让第二个IO任务的执行时间高于第一个IO任务。从输出可以看到,两个协程的开始时间是几乎一致的。也就是说,当第一个任务运行到await后,并未等待占线结束,而是直接运行第二个协程。当第一个协程的5s结束后,程序并没有等待运行中的第二个协程的8s操作,而是中断回到第一个协程继续后面的操作,当8s过后再回过头去执行第二个协程。
Pip的使用 简介提到,Python为我们提供了相当多的优质的库,同时,python也为我们提供了专门的库管理工具——pip。通过pip,我们可以非常简单的下载安装新的库。本小节就来介绍如何给PYNQ板装新的库。
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首先,我们打开PYNQ的Jupyter,并在New下找到Terminal,点击后进入终端操作界面。界面如下:
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接着我们输入sudo pip3或者sudo pip3.6测试一下自己的pip命令是哪一个(对于sd卡里烧写了不同版本的PYNQ来说,命令可能不一样),之后附加的命令内容均一致。
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这里使用的sudo pip3.6命令, 首先我们键入sudo pip3.6 list,即可列出所有已安装的库。
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这里的列表因人而异,因为自己电脑上本来就装过的库也是可以调用的。
至于安装新的库,有两种方法。第一种通过电脑联网下载库的文件夹(下图为整个文件夹的内容,该库为cv2pynq),该文件夹里有着setup.py用以帮助安装。
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首先,我们把整个文件夹通过samber传输文件的方法拷贝至PYNQ的pynq文件夹内。这里我将文件夹取名为pynqhodm。
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打开jupyter notebook的终端,转移到当前文件夹,语法是 cd pynq/YOUR_FILENAME,成功后,命令行的前缀会变为如下所示:
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接着我们运行安装命令“sudo pip3.6 install –e .”,注意,这个末尾的“.”不可漏!
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提示了Successfully之后即表明安装成功。
第二种方法,需要pynq连接上电脑以及外网,经过测试,我们需要使用v2.3版本的镜像。也即pip命令为sudo pip3的版本。
第一步,我们需要确保我们的板子连上外网,为此,你需要你的电脑连上外网。打开网络和Internet设置界面,找到更改适配器选项。
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可以看到我们连接到外网的WLAN以及连接到板子的以太网。我们右键WLAN找到属性界面。
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在共享界面,选择板子连上的以太网进行共享。点击确定,若跳出提出弹窗,点击确定即可。
此时,由于共享了网络,我们板子的IP地址不再是默认的192.168.2.99,而是改成了动态配置IP地址。因此第二步是找到板子串口的新IP地址。我们需要上网下载一个工具来连接串口。
登录网址https://www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/putty/latest.html 获得putty工具。下载适合自己系统的版本。
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安装完成后,打开putty。
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接下来我们需要找到自己的Serial port。打开控制面板,在硬件和声音里找到设备管理器。
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在设备管理器的端口下找到自己的端口。
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图中为COM5。
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填写完上述三个配置后,点击open。(speed栏固定115200)
打入回车后,出现如下界面。
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输入命令ifconfig后,即可查看串口IP地址。
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打开浏览器,即可用该ip地址登录jupyter notebook。
最后一步,打开terminal终端,输入sudo pip3 install package_name 即可直接安装新的包。以Luminoth为例。
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【PYNQ-Z2|Python基础+jupyter notebook+PYNQ-Z2板子+安装添加新的python库的两种方法】倘若包确实存在却碰到失败,多半是因为网络延迟造成,尝试多次执行安装命令即可。

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