参考案例

Python轻应用提供了丰富的案例及文档供开发者参考，下面是模块部分和功能实现的参考。


注意事项

本章I/II/III小节的内容暂不适用于HaaS700开发板。


I 外设

Python轻应用提供了针对部分外设接口的示例程序，以方便开发者参考引用。

HaaS系列硬件信息

HaaS型号

硬件信息

HaaS 100

HaaS 100 硬件信息

HaaS 200

HaaS 200 硬件信息

HaaS EDU K1

HaaS EDU K1 硬件信息

HaaS 506

HaaS 506 硬件信息

1: UART读写

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# coding=utf-8
# This is a sample Python script.
import utime
from driver import UART

print("-------------------uart test--------------------")
print("-----How to test: haas100 connect PIN10 and PIN12-------")
print("-----How to test: haaseduk1 connect PIN19 and PIN21-------")
uart = UART();
uart.open("serial2")
utime.sleep_ms(1000)
writeBuf  = bytearray([0x41, 0x42, 0x43, 0x44]);
for i in range(10):
    uart.write(writeBuf)
    utime.sleep_ms(1000)
    readBuf = bytearray(4)
    recvSize = uart.read(readBuf)
    utime.sleep_ms(100)
    print(recvSize)
    print(readBuf)
uart.close()

运行验证

将代码存储成文件放到sdcard中执行，或者执行系统中预存储的python文件

python /data/python-apps/driver/uart/main.py

2: 延时和时间

代码

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import utime

utime.sleep(1)           # sleep for 1 second 延时1s
utime.sleep_ms(500)      # sleep for 500 milliseconds 延时500ms
utime.sleep_us(10)       # sleep for 10 microseconds 延时10us
start = utime.ticks_ms() # get value of millisecond counter 获取毫秒计数器的值
delta = utime.ticks_diff(utime.ticks_ms(), start) # compute time difference 计算时间差

运行验证

将代码存储成文件放到sdcard中执行

python /sdcard/utime.py

3: LED 发光二极管

代码

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# coding=utf-8
# This is a sample Python script.
import utime
from driver import GPIO

print("start led test")
gpio = GPIO()
leds=("led_r", "led_g", "led_b")
for i in range(5):
    for led in leds:
        gpio.open(led)
        gpio.write(1)
        utime.sleep_ms(200)
        gpio.write(0)
        utime.sleep_ms(200)
        gpio.write(1)
        utime.sleep_ms(200)
        gpio.close()

print("end led test")

运行验证

将代码存储成文件放到sdcard中执行，或者执行系统中预存储的python文件

python /data/python-apps/driver/led/main.py

4: 管脚和GPIO

代码

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# coding=utf-8
# This is a sample Python script.
import utime
from driver import GPIO

print("start gpio test")
def cb(obj):
    print("gpio callback test")
    print(obj)

gpio = GPIO()
gpio.open("GPIO23")
gpio.enableIrq(cb)
utime.sleep_ms(200)
gpio.disableIrq(cb)
gpio.clearIrq(cb)
gpio.close()

print("end gpio test")

运行验证

将代码存储成文件放到sdcard中执行

python /data/python-apps/driver/gpio/main.py

5: PWM脉宽调制

代码

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# coding=utf-8
# This is a sample Python script.
from driver import PWM

print("------------haas eduk1 无对外的PWM接口---------")
print("-------------------pwm test--------------------")
pwm = PWM()
pwm.open("pwm3")
duty = pwm.getDuty()
freq = pwm.getFreq()
print(duty)
print(freq)
pwm.setConfig(3250000, 0.5)
duty = pwm.getDuty()
freq = pwm.getFreq()
print(duty)
print(freq)
pwm.close()
print("-------------------pwm end--------------------")

运行验证

将代码存储成文件放到sdcard中执行，或者执行系统中预存储的python文件

python /data/python-apps/driver/pwm/main.py

6: SPI总线

代码

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# coding=utf-8
# This is a sample Python script.
from driver import SPI

print("-------------------spi test--------------------")
spi = SPI()
spi.open("SPI0")
readBuf = bytearray(3)
writeBuf = bytearray([0x9f])
print(writeBuf)
print(readBuf)
value = spi.sendRecv(writeBuf, readBuf)
print(value)
print(writeBuf)
print(readBuf)
spi.close()
print("-------------------spi test--------------------")

运行验证

将代码存储成文件放到sdcard中执行，或者执行系统中预存储的python文件

python /data/python-apps/driver/spi/main.py

7: I2C总线

代码

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# coding=utf-8
# This is a sample Python script.
from driver import I2C

print("-------------------i2c test--------------------")
i2c = I2C()
i2c.open("mpu6050")
regval = bytearray(1)
regval[0] = 0x5
print(regval)
ret = i2c.write(regval)
print(ret)
i2c.close()
print("-------------------i2c test--------------------")

运行验证

将代码存储成文件放到sdcard中执行，或者执行系统中预存储的python文件

python /data/python-apps/driver/i2c/main.py

8: ADC 模拟信号转数字信号

代码

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# coding=utf-8
# This is a sample Python script.
from driver import ADC

print("-------------------start adc test--------------------")
adc = ADC()
adc.open("ADC2")
value = adc.read()
print(value)
adc.close()
print("-------------------end adc test--------------------")

运行验证

将代码存储成文件放到sdcard中执行，或者执行系统中预存储的python文件

python /data/python-apps/driver/adc/main.py

II AI/多媒体

Python轻应用提供了针对部分AI场景的应用案例，以方便开发者参考引用。开发者下载 AliOS-Things 后就可以按照下面的步骤编译验证了。

1: 目标检测

基于Python轻应用识别一张给定的物体图片，需要先将图片上传到OSS服务器并获取到OSS返回的URL，然后用URL请求视觉智能云平台执行物体检测，视觉智能平台完成物体检测以后会返回结果，结果中包含置信度、物体位置、物体类别等信息.

代码

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from minicv import ML
print("-------------------Welcome HaasAI MicroPython--------------------")

print("-----ml ucloud ObjectDet demo start-----")
OSS_ACCESS_KEY = "xxxx"
OSS_ACCESS_SECRET = "xxxx"
OSS_ENDPOINT = "xxxx"
OSS_BUCKET = "xxxx"

ml = ML()
ml.open(ml.ML_ENGINE_CLOUD)
ml.config(OSS_ACCESS_KEY, OSS_ACCESS_SECRET, OSS_ENDPOINT, OSS_BUCKET, "NULL")
ml.setInputData("/data/python-apps/ml/object-detect/res/test.jpg")
ml.loadNet("ObjectDet")
ml.predict()
responses_value = bytearray(10)
ml.getPredictResponses(responses_value)
print(responses_value)
ml.unLoadNet()
ml.close()
print("-----ml ucloud ObjectDet demo end-----")

运行验证

将代码存储成文件放到sdcard中执行，或者执行系统中预存储的python文件,需要连接wifi

python /data/python-apps/wifi/main.py wifi_ssid  wifi_password
python /data/python-apps/ml/object-detect/main.py

2: 表情识别

基于Python轻应用识别一张给定的照片中的人脸表情，需要先将图片上传到OSS服务器并获取到OSS返回的URL，然后用URL请求视觉智能云平台执行表情识别，视觉智能平台完成表情识别以后会返回结果，结果中包含置信度、人脸位置、表情描述等信息.

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from minicv import ML
print("-------------------Welcome HaasAI MicroPython--------------------")

print("-----ml ucloud RecognizeExpression demo start-----")
OSS_ACCESS_KEY = "xxxx"
OSS_ACCESS_SECRET = "xxxx"
OSS_ENDPOINT = "xxxx"
OSS_BUCKET = "xxxx"

ml = ML()
ml.open(ml.ML_ENGINE_CLOUD)
ml.config(OSS_ACCESS_KEY, OSS_ACCESS_SECRET, OSS_ENDPOINT, OSS_BUCKET, "NULL")
ml.setInputData("/data/python-apps/ml/recognize-expression/res/test.jpg")
ml.loadNet("RecognizeExpression")
ml.predict()
responses_value = bytearray(10)
ml.getPredictResponses(responses_value)
print(responses_value)
ml.unLoadNet()
ml.close()
print("-----ml ucloud RecognizeExpression demo end-----")

运行验证

将代码存储成文件放到sdcard中执行，或者执行系统中预存储的python文件,需要连接wifi

python /data/python-apps/wifi/main.py wifi_ssid  wifi_password
python /data/python-apps/ml/recognize-expression/main.py

3: 文字识别

基于Python轻应用识别一张给定的照片中的文字，需要先将图片上传到OSS服务器并获取到OSS返回的URL，然后用URL请求视觉智能云平台执行文字识别，视觉智能平台完成文字识别以后会返回结果，结果中包含置信度、文字位置、文字内容等信息.

代码

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from minicv import ML
print("-------------------Welcome HaasAI MicroPython--------------------")

print("-----ml ucloud RecognizeCharacter demo start-----")
OSS_ACCESS_KEY = "xxxx"
OSS_ACCESS_SECRET = "xxxx"
OSS_ENDPOINT = "xxxx"
OSS_BUCKET = "xxxx"

ml = ML()
ml.open(ml.ML_ENGINE_CLOUD)
ml.config(OSS_ACCESS_KEY, OSS_ACCESS_SECRET, OSS_ENDPOINT, OSS_BUCKET, "NULL")
ml.setInputData("/data/python-apps/ml/recognize-character/res/test.jpg")
ml.loadNet("RecognizeCharacter")
ml.predict()
responses_value = bytearray(10)
ml.getPredictResponses(responses_value)
print(responses_value)
ml.unLoadNet()
ml.close()
print("-----ml ucloud RecognizeCharacter demo end-----")

运行验证

将代码存储成文件放到sdcard中执行，或者执行系统中预存储的python文件,需要连接wifi

netmgr_example;netmgr -t wifi -c   wifi_ssid  wifi_password
python /data/python-apps/ml/recognize-character/main.py

III 云端连接/控制

Python轻应用提供了同阿里云物联网平台连接和控制的接口，让开发者可以轻松实现数据上云,以及通过云端控制和调用设备端硬件接口和软件服务的能力。为了让开发者更快的上手阿里云物联网平台，在csdn上，我们提供了使用Python轻应用连接物联网平台并控制设备led的详细案例。

<<HaaS100使用Python连接物联网平台并控制设备硬件>>

上述文章中中实现的功能如下:

  • 连接物联网平台

  • 等待云端控制消息，并实现设备控制

文章代码如下:

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# -*- coding: UTF-8 -*-
import iot
import utime as time
import netmgr as nm
from driver import GPIO
import ujson
# 请替换物联网平台申请到的产品和设备信息,可以参考文章:https://blog.csdn.net/HaaSTech/article/details/114360517

# wifi 状态标志位
wifi_connected = False

# wifi热点信息
ssid = 'xxxx'
pwd = 'xxxx'

# 物联网平台连接标志位
on_connected = False

# 三元组信息
productKey = "xxxx"
deviceName  =    "xxxx"
deviceSecret  =   "xxxx"

def on_wifi_connected(status):
    global wifi_connected
    wifi_connected = True

# 连接wifi网络
def connect_wifi(ssid,pwd):
    global wifi_connected,on_wifi_connected
    nm.init()
    wifi_connected = nm.getStatus()

    if  not wifi_connected:
        nm.register_call_back(1,on_wifi_connected)
        nm.connect(ssid,pwd)

    while True :
        if wifi_connected:
            break
        else:
            print('Waiting for wifi connected')
            time.sleep(1)

    if nm.getStatus():
        print('DeviceIP:' + nm.getInfo()['IP'])
    else:
        print('DeviceIP:get failed')

    print("ConnectWifi finished")


# 物联网平台连接成功的回调函数
def on_connect():
    global on_connected
    on_connected = True

# 设置props 事件接收函数（本案例是云端控制led事件）
def on_props(request):

    ON = 0
    OFF = 1
    #服务端返回的json 转换成dict
    payload = ujson.loads(request)
    #获取dict 中的led 状态字段
    stat = payload["LEDSwitch"]
    gpio = GPIO()
    # open 函数支持的参数列表定义在平台的board.json
    gpio.open('led1')
    if stat == 1:
        gpio.write(ON)
    else:
        gpio.write(OFF)
    time.sleep_ms(200)
    gpio.close()

# 连接物联网平台
def connect_lk(productKey,deviceName,deviceSecret):
    global on_connect,on_props
    # 初始化linkkit sdk
    key_info = {
        'region' : 'cn-shanghai' ,
        'productKey': productKey ,
        'deviceName': deviceName ,
        'deviceSecret': deviceSecret ,
        'productSecret': ""
    }
    device = iot.Device(key_info)

    device.on('connect',on_connect)
    device.on('props',on_props)

    # 连接物联网平台
    device.connect()
    # 触发linkit sdk持续处理server端信息
    while(True):
        # device.do_yield(200)
        if on_connected:
            print('物联网平台连接成功')
            break
        else:
            time.sleep(1)

    while True:
        time.sleep(0.2)
    # 断开连接
    device.close()


if __name__ == '__main__':
    connect_wifi(ssid,pwd)
    connect_lk(productKey,deviceName,deviceSecret)
    device.close()

修改上述代码中ssid 和pwd 以及三元组信息，使用IDE 推送到机器里面就可以开机自动运行