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2.4 Python 使用

本章节主要介绍在 Bianbu ROS 系统上使用 Python 时的一些核心要点

常用命令汇总​

作用命令
安装虚拟环境工具sudo apt install python3-venv python3-pip
创建虚拟环境python3 -m venv myenv
激活虚拟环境source myenv/bin/activate
升级 pip (重要)pip install --upgrade pip
设置 pypi 源pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip config set global.extra-index-url https://git.spacemit.com/api/v4/projects/33/packages/pypi/simple
退出虚拟环境deactivate

系统环境使用Python​

当打开终端时，就进入了系统的默认环境，该环境内置了一个 Python 解释器，可以在终端输入 python3 进入解释器

按 ctrl + D 可以退出解释器。

which python3 查看 Python 解释器位置：

bianbu@bianbu:~$ which python3
/usr/bin/python3

系统环境的 Python 包使用 apt 来管理而非 pip ，例如，要安装 Python 的科学计算库 scipy，请运行以下命令：

sudo apt install python3-scipy

要查找使用 apt 发布的 Python 包，请使用 apt search 。在大多数情况下，Python 包使用前缀 python3- ：例如，python3-numpy 对应于Python 的 numpy 包。

注意，请不要在系统环境使用 pip 安装包，这是不推荐且不安全的行为。

使用虚拟环境​

要使用虚拟环境，请创建一个容器来存储 Python 环境。您可以通过多种方法来完成此操作，具体取决于您想要使用 Python 的方式。这里以 venv 工具为例，首先在系统的 Python 环境安装 venv ：

sudo apt install python3-venv python3-pip

运行以下命令创建虚拟环境配置文件夹（其中的 myenv 可以替换成任何您喜欢的名字）：

python3 -m venv myenv

然后，执行虚拟环境配置文件夹中的 bin/activate 脚本，进入虚拟环境：

source myenv/bin/activate

然后您应该会看到类似于以下内容的提示：

(myenv) ➜  ~

myenv 命令提示符前缀表示当前终端会话位于名为 myenv 虚拟环境中。 要检查您是否处于虚拟环境中，请使用 pip list 查看已安装软件包的列表：

(myenv) ➜  ~ pip list
Package Version
------- -------
pip     24.0

该列表应该比系统 Python 中安装的包列表短得多。您现在可以使用 pip 安全地安装软件包。在虚拟环境中使用 pip 安装的任何软件包都只会安装到该虚拟环境中。在虚拟环境中， python 或 python3 命令会自动使用虚拟环境下的 Python 软件包，而不是系统环境的 Python包。

为了保证 pip 的正常使用，请更新 pip

pip install --upgrade pip

例如使用 pip 安装 wheel 包：

(myenv) ➜  ~ pip install wheel
Collecting wheel
  Downloading wheel-0.44.0-py3-none-any.whl.metadata (2.3 kB)
Downloading wheel-0.44.0-py3-none-any.whl (67 kB)
   ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 67.1/67.1 kB 27.9 kB/s eta 0:00:00
Installing collected packages: wheel
Successfully installed wheel-0.44.0

您可以通过执行 python3，然后 import 安装的模块来验证安装是否成功。

(myenv) ➜  ~ python3
Python 3.12.3 (main, Apr 10 2024, 05:33:47) [GCC 13.2.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import wheel

您可以使用 sys 模块来验证当前的解释器路径是否符合预期：

>>> import sys
>>> print("当前Python解释器路径:", sys.executable)
当前Python解释器路径: /home/zq-card/myenv/bin/python3

使用 exit() 退出交互式模式：

>>> exit()
(myenv) ➜  ~

要离开虚拟环境，请运行以下命令：

(myenv) ➜  ~ deactivate

设置进迭时空 pypi 源​

当您在虚拟环境中使用 pip 安装某些 Python 包时，如果这些包未提供适配于 RISC-V 架构的预编译 whl 安装文件，则 pip 会拉取包的源码在本地进行构建，对于底层依赖于 C/C++ 的 python 包而言，这个过程通常非常耗时且容易出现编译时的依赖问题。

为了提高开发效率，进迭时空为 RISC-V 架构构建了一些常用的 Python 包（如 numpy），这些包已经打包为 .whl 文件，供开发者在 RISC-V 平台上使用。本教程将指导您如何在 RISC-V 环境下安装并使用这些 Python 包。

1、配置成额外源

pip 默认支持一个主要的 index-url，但是您可以通过配置多个 extra-index-url 来添加额外的源。

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip config set global.extra-index-url https://git.spacemit.com/api/v4/projects/33/packages/pypi/simple

可以通过 pip config list 查看是否成功，如果成功，可以看到以下信息。

global.extra-index-url='https://git.spacemit.com/api/v4/projects/33/packages/pypi/simple'
global.index-url='https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple'

2、安装 PyPI 包

<package_name> 是包名。

pip install --index-url https://git.spacemit.com/api/v4/projects/33/packages/pypi/simple <package_name>

使用 onnxruntime​

请确保你已经完成前面章节的学习。

创建虚拟环境​

python3 -m venv ort_env

安装 spacemit_ort​

source ort_env/bin/activate
pip install spacemit_ort

终端输出如下：

验证是否安装成功​

python
>>> import onnxruntime as ort
>>> import spacemit_ort
>>> available_providers = ort.get_available_providers()
>>> print(available_providers)
['SpaceMITExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider']

最后输出 ['SpaceMITExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider'] 表示安装成功。

ctrl + D 退出

安装 demo 依赖​

source ort_env/bin/activate
pip install opencv-python pillow matplotlib onnx

下载模型、标签和图片​

我们提供量化好的开源模型，可从 ModelZoo 下载。理论上，onnx 的模型都可以推理，但性能比我们量化的差点。

wget https://archive.spacemit.com/spacemit-ai/ModelZoo/classification.tar.gz
tar -zxf classification.tar.gz
wget -P classification https://archive.spacemit.com/spacemit-ai/ModelZoo/classification/kitten.jpg
wget -P classification https://archive.spacemit.com/spacemit-ai/ModelZoo/classification/synset.txt

demo 脚本​

import onnx
import numpy as np
import onnxruntime as ort
import spacemit_ort
from PIL import Image
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import time

# 读图片
def get_image(path, show=False):
    with Image.open(path) as img:
        img = np.array(img.convert('RGB'))
    if show:
        plt.imshow(img)
        plt.axis('off')
    return img

# 图片预处理
# 预处理推理图像 -> 缩放到0~1，调整大小到256x256，取224x224的中心裁剪，标准化图像，转置为NCHW格式，转换为float32并添加一个维度以批处理图像。
def preprocess(img):
    img = img / 255.
    img = cv2.resize(img, (256, 256))
    h, w = img.shape[0], img.shape[1]
    y0 = (h - 224) // 2
    x0 = (w - 224) // 2
    img = img[y0 : y0+224, x0 : x0+224, :]
    img = (img - [0.485, 0.456, 0.406]) / [0.229, 0.224, 0.225]
    img = np.transpose(img, axes=[2, 0, 1])
    img = img.astype(np.float32)
    img = np.expand_dims(img, axis=0)
    return img

# 预测
def predict(path):
    img = get_image(path, show=True)
    img = preprocess(img)
    ort_inputs = {session.get_inputs()[0].name: img}
    start = time.time()
    preds = session.run(None, ort_inputs)[0]
    end = time.time()
    preds = np.squeeze(preds)
    a = np.argsort(preds)[::-1]
    print('time=%.2fms; class=%s; probability=%f' % (round((end-start) * 1000, 2), labels[a[0]], preds[a[0]]))
    
    
#导入模型、标签并推理
with open('classification/synset.txt', 'r') as f:
    labels = [l.rstrip() for l in f]

# Set the number of inference threads
session_options = ort.SessionOptions()
session_options.intra_op_num_threads = 2

# IMPORTANT: Specified SpaceMITExecutionProvider providers
session = ort.InferenceSession('classification/resnet50/resnet50.q.onnx', sess_options=session_options, providers=["SpaceMITExecutionProvider"])

img_path = 'classification/kitten.jpg'
predict(img_path)
vim demo.py

保存上述脚本为 demo.py ，执行

source ort_env/bin/activate
python demo.py

结果：

time=95.15ms; class=n02123045 tabby, tabby cat; probability=13.498201

API Overview​

更多 API 请查阅官方 API Overview。

使用 gpiozero​

python gpiozero 库可用于控制板子上的引脚，实现基本输入输出、PWM等功能

系统环境安装​

sudo apt install python3-gpiozero

这一步是必需的，它会开启 GPIO 的设备权限

虚拟环境安装​

python3 -m venv gpioenv
source gpioenv/bin/activate
pip install gpiozero --index-url https://git.spacemit.com/api/v4/projects/33/packages/pypi/simple

详细使用教程参考：从 Python 使用 GPIO