python交互环境怎么执行连续代码
python交互式模式下怎样修改输入错误？
python交互式模式下怎样修改输入错误？
python交互式模式下怎样修改输入错误，这里介绍两种交互式的编辑器。
1、打开PYTHON自带的IDE，也就是SHELL。
python2.7怎么运行代码？
运行python程序，通常有两种方式，一是在交互式命令行程序下边输入代码边执行(往往用于学习和调试)；
二是将代码保存在文件中，执行文件，这是实际生产环境下的应用场景。
plt在python中的意思？
python中的plt即Matplotlib库，是Python中最常用的可视化工具之一，可以非常方便地创建2D图表和一些基本的3D图表。
它以各种硬复制格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过Matplotlib，开发者可能仅需要几行代码，便可以生成绘图、直方图、功率谱、条形图、错误图、散点图等。
它提供了一整套和Matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。
micropython是用python写的吗？
MicroPython 在设计上最初就是为了嵌入式微处理器运行，例如在 nRF51822 (256kB flash 16kB RAM) 的芯片上也可以运行起来，也有人肾得慌在 STM32F103 上跑起来了，从代码上来看 Python 函数栈的官方默认是 16K RAM，也就意味着它可以在许多微芯片上提供一个最小的 Python 代码交互环境，但这并不包含它们的拓展功能，毕竟编译更多的功能代码意味着需要更多的 Flash 或 外部存储。
高度与宽度
根据定位的场景我们可以看到 MicroPython 在硬件的深度可以去到超低功耗芯片开发领域，而采用 Python 语言的开发方式决定了它的软件宽度可以站在全世界热门的 Python 领域中进行借鉴和参考，这带来了许多改变，如改变以往的硬件测试流程和开发流程，改变一贯认为的硬件程序开发困难的刻板印象，这个现象之后会详细阐述。
Arduino(C )
基于 C 代码设计
拥有和 C 兼容的优势，可以无缝接入 ESP-IDF 。
大量遗留的代码库可以直接整合使用。
近年来的提供的外设硬件库质量大幅度下降，导致硬件开发后的稳定性欠缺。
Javascript
常见于 Ruff lite 、 JerryScript 等。
新生事物，同 MicroPython 相似的结构
支持 JS 异步驱动事件模型，要求芯片必须拥有系统（RTOS）。
在硬件上使用浏览器形式的开发方式
硬件驱动相关支持库较弱，基于此深耕硬件接口的开发者不多。
相关的开发资料和代码还不够稳定。
lua
相比 MicroPython 和 JerryScript 它的可移植性要来得更为简单一些。
如仓库：
但由于 lua 是小众语言，地位和 bat 、 bash 差不多。
所以不是在开发应用领域里不是很流行，但作为自动化脚本工具还是很棒的。
开发资料相关周边的基本没有，会 lua 的大多都是孤芳自赏，比如我（大概）。
ESPEasy
大概算是一种开发环境，类似于路由器系统（openwrt）
除了好玩，就没有什么用了。
像这样的固件还有很多很多，在这里就不一一举例了。
esp-idf
硬件开发芯片原厂一般都会提供的 SDK ，esp32 提供的多为 esp-idf 、esp-adf 、 esp-mdf 诸如此类，对应的 stm32 的 hal 或 CC25XX stack 等等原生 C 代码 SDK 。
上述开发环境均基于此继续开发得来的产物。
经过了上述的各类开发环境的初步认识，我们就来说说 MicroPython 对比后的优劣吧。
MicroPython 的优劣
我们不难看到，MicroPython 和 Python 一样，发挥了胶水语言的优势，最大化的兼容和保持了各自的优势，减少自己的劣势。
在动态语言大战中，MicroPython 保留了面向过程、对象、切面、函数的编程语法，丰富的开发方式带来了代码的开发广度，反观 lua 从语法上砍掉了大量开发常用的语法糖，大幅度的裁剪代码量，在开发者开箱即用的角度来看， MicroPython 迎合了大多数开发者的拿来主义（我？）。
与 JavaScript 相比的 Python 在性能上没有太多的优势，唯一的优势就是 Js 的编程思维并不适合长期浸染在面向过程领域里的 C 语言硬件编程，例如串口收发这样简单的一件事情，在 Js 的异步事件绑定模型下，需要设置一些回调函数等待处理，而在 MicroPython 中，通过多线程可以实现 Js 的效果，但没有多线程也可以通过 While 死循环轮询或非阻塞状态机来实现同样的功能，而后者的死循环就是嵌入式 C 中的常见编程习惯了，但在 JS 的硬件编程中，某个函数若是发生了死循环，那真的是一种灾难，所有的后台线程都无法运行了，但死循环这样的开发方式真的太烂了，建议硬件开发的时候多写异步驱动代码，或者是状态机代码，以提高 IO 性能。
因此 MicroPython 在众多动态语言中与 C 语言的兼容性为最佳，在程序设计上也是如此，向下兼容语言的同时又吸取了上层优秀代码的精髓，尤其是异常机制和动态类型。
此时相比 C 或 C 语言，MicroPython 牺牲了一些执行性能，平均每段 Python 代码回到 C 的执行函数操作额外增加了 5 us 左右，这是我在写软串口的时候发现的，但也带来了解释器接口（其他动态语言也是如此），通过动态调整执行接口的参数，加速了硬件程序的验证与开发。
在面对硬件程序的主控方面的开发，经常面对大量的硬件 API 通信调试，就像调试网络服务里的 HTTP API ，对硬件里的 UART 、I2C 、 SPI 、RS485、CAN 等等从机设备的控制，使用 MicroPython 进行开发验证，要比纯粹使用 C 、Arduino 来的更为迅速，毕竟它们编译一次 2 分钟，运行 10 秒，而 MicroPython 烧录 2 分钟，之后每隔 5 秒运行反复运行，这也得益于 MicroPython 的硬件外设驱动的开发相当可靠和稳定（其实是 ESP-IDF 稳定可靠的原因 XD ）。
所以别人花一天调试的硬件接口，我几个小时就可以调试得七七八八了，尤其是多机协议的反复测试接口，例如： Modbus readaddr 或是 这类接口。当然，上述的这种开发哪怕是封装成 AT 指令的接口方式也可以做到，但在 Python 解释器的基础上可以编写更多复杂的后续逻辑操作，而非 AT固件的指定接口形式调试。
综上所述， MicroPython 的硬件开发地位处于硬件开发的初期验证和原始开发阶段，在后期大多都会转回 C ，而软件领域里，则有大量的逻辑示例代码供硬件开发调用和测试,对于硬件开发人员，将会获得更多控制硬件的方法，对于软件人员也会更容易的配合硬件人员开发硬件和调试硬件。
结语