【摘 要】
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目前嵌入式端Python编程环境基于解释型Python实现,其代码执行依托解释器或虚拟机,具有执行速度慢、占用存储空间大及底层驱动不独立等缺点。本文以Python转C++语言为切入点,通过对翻译方法及集成开发环境技术进行较深入的研究,实现了一种编译型嵌入式Python（CE-Python）,主要工作如下:（1）提出了“值-引用”类型法来描述Python的动态类型对象,实现了列表、元组和字典等C++
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目前嵌入式端Python编程环境基于解释型Python实现,其代码执行依托解释器或虚拟机,具有执行速度慢、占用存储空间大及底层驱动不独立等缺点。本文以Python转C++语言为切入点,通过对翻译方法及集成开发环境技术进行较深入的研究,实现了一种编译型嵌入式Python（CE-Python）,主要工作如下:（1）提出了“值-引用”类型法来描述Python的动态类型对象,实现了列表、元组和字典等C++中无对应类型的Python类型的翻译过程。同时,提出了成员信息动态查表法来实现类成员的访问,为CE-Python提供数据类型翻译理论基础。（2）以Python语法要素为切入点,研究了表达式、语句和类定义等语法单元的翻译方法,基于“值-引用”类型法,给出了常量、函数定义和类定义等翻译规则,实现了 Python基础语法到C++的转换,为CE-Python提供语法翻译技术支撑。（3）基于翻译规则梳理了接口调用规则,给出了 C/C++重要特性的重封装方法,重封装了底层驱动、中断机制和RT-Thread实时操作系统编程接口,实现了 CE-Python的底层开发、中断编程和实时操作系统应用设计功能。（4）将CE-Python与作者参与研发的嵌入式集成开发环境深度融合,为编译型嵌入式Python提供开发工具支撑。基于上述工作,本文以计算斐波那契数列和TCP包头组帧为测试样例,验证了CE-Python有着3倍以上于解释型Python的实时性并能节约10KB以上的存储空间。同时,本文实现了嵌入式物体认知系统,验证了 CE-Python能够实现复杂应用场景的过程建模。此外,本文实现了 CE-Python在RT-Thread操作系统下的应用,能够为人工智能在嵌入端落地并与物联网技术深度结合提供高效的开发环境支撑。
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