esp32 python hello world

时间: 2023-07-06 09:32:59 浏览: 40
好的,让我们一起来编写一个ESP32上的Python程序,输出"Hello, world!"。 首先,你需要安装一个串口调试工具,比如PuTTY。通过串口连接ESP32,然后输入以下命令: ``` import time print("Hello, world!") ``` 这段代码会在ESP32上运行,并输出"Hello, world!"。 如果你使用的是MicroPython固件,你也可以通过REPL(交互式解释器)来运行这段代码。在连接上ESP32的串口终端中,输入以下命令: ``` >>> import time >>> print("Hello, world!") ``` 同样,这段代码也会输出"Hello, world!"。 希望这能帮助到你。
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esp8266-idf的helloworld环境搭

为搭建ESP8266-IDF的helloworld环境,需要进行以下步骤: 1. 安装Ubuntu系统,并安装所需的基本软件,如Python、Git等。 2. 下载ESP8266-IDF源代码,并将其放置在合适的目录下。 3. 配置ESP8266编译环境,包括设置环境变量、安装交叉编译工具链等。 4. 创建一个新的ESP8266项目,并编写helloworld程序。 5. 编译并烧录程序到ESP8266开发板上。 下面是具体的步骤: 1. 安装Ubuntu系统,并安装所需的基本软件,如Python、Git等。可以使用以下命令安装所需软件: ```shell sudo apt-get update sudo apt-get install git wget make libncurses-dev flex bison gperf python python-serial ``` 2. 下载ESP8266-IDF源代码,并将其放置在合适的目录下。可以使用以下命令下载ESP8266-IDF源代码: ```shell git clone --recursive https://github.com/espressif/esp8266-idf.git ``` 3. 配置ESP8266编译环境,包括设置环境变量、安装交叉编译工具链等。可以使用以下命令配置ESP8266编译环境: ```shell cd esp8266-idf ./install.sh ``` 4. 创建一个新的ESP8266项目,并编写helloworld程序。可以使用以下命令创建一个新的ESP8266项目: ```shell cd ~/esp8266 cp -r $IDF_PATH/examples/get-started/hello_world . cd hello_world ``` 然后,可以使用任何文本编辑器编写helloworld程序,例如: ```c #include <stdio.h> void app_main() { printf("Hello, world!\n"); } ``` 5. 编译并烧录程序到ESP8266开发板上。可以使用以下命令编译并烧录程序: ```shell make menuconfig # 配置编译选项 make all # 编译程序 make flash # 烧录程序到ESP8266开发板 ``` 至此,ESP8266-IDF的helloworld环境搭建完成。

ESP32S2 USB串口通讯 micpython程序

以下是一个基于MicroPython的ESP32S2 USB串口通信示例代码: ``` import machine import time uart = machine.UART(0, baudrate=115200) # 初始化USB串口通信,设置波特率为115200 while True: uart.write('Hello, world!\n') # 向USB串口发送数据 time.sleep(1) if uart.any(): # 接收从电脑发送的数据 recv_data = uart.read() print('Received: ', recv_data.decode()) ``` 在电脑上打开串口监视器,选择与ESP32S2连接的USB串口,并设置波特率为115200。您应该可以看到ESP32S2向串口监视器发送“Hello, world!”,并且可以通过串口监视器向ESP32S2发送数据。 请注意,MicroPython的代码与Arduino IDE的代码略有不同,但逻辑相同。上面的代码也可以通过Arduino IDE进行编写和运行,只需要稍作修改即可。

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/home/fujiayu/esp/esp-idf/tools/check_python_dependencies.py:12: DeprecationWarning: pkg_resources is deprecated as an API. See https://setuptools.pypa.io/en/latest/pkg_resources.html import pkg_resources Executing action: flash Running ninja in directory /home/fujiayu/esp/hello_world/build Executing "ninja flash"... [1/5] cd /home/fujiayu/esp/hello_world.../esp/hello_world/build/hello_world.bin hello_world.bin binary size 0x31ee0 bytes. Smallest app partition is 0x100000 bytes. 0xce120 bytes (80%) free. [1/1] cd /home/fujiayu/esp/hello_world..._world/build/bootloader/bootloader.bin Bootloader binary size 0x5290 bytes. 0x2d70 bytes (35%) free. [2/3] cd /home/fujiayu/esp/esp-idf/com...nents/esptool_py/run_serial_tool.cmake esptool esp32s3 -p /dev/ttyACM0 -b 460800 --before=default_reset --after=hard_reset write_flash --flash_mode dio --flash_freq 80m --flash_size 2MB 0x0 bootloader/bootloader.bin 0x10000 hello_world.bin 0x8000 partition_table/partition-table.bin esptool.py v4.6.2 Serial port /dev/ttyACM0 A fatal error occurred: Could not open /dev/ttyACM0, the port doesn't exist CMake Error at run_serial_tool.cmake:66 (message): /home/fujiayu/.espressif/python_env/idf5.2_py3.8_env/bin/python;;/home/fujiayu/esp/esp-idf/components/esptool_py/esptool/esptool.py;--chip;esp32s3 failed. FAILED: CMakeFiles/flash cd /home/fujiayu/esp/esp-idf/components/esptool_py && /usr/bin/cmake -D IDF_PATH=/home/fujiayu/esp/esp-idf -D "SERIAL_TOOL=/home/fujiayu/.espressif/python_env/idf5.2_py3.8_env/bin/python;;/home/fujiayu/esp/esp-idf/components/esptool_py/esptool/esptool.py;--chip;esp32s3" -D "SERIAL_TOOL_ARGS=--before=default_reset;--after=hard_reset;write_flash;@flash_args" -D WORKING_DIRECTORY=/home/fujiayu/esp/hello_world/build -P /home/fujiayu/esp/esp-idf/components/esptool_py/run_serial_tool.cmake ninja: build stopped: subcommand failed. ninja failed with exit code 1, output of the command is in the /home/fujiayu/esp/hello_world/build/log/idf_py_stderr_output_21690 and /home/fujiayu/esp/hello_world/build/log/idf_py_stdout_output_21690

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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