MicroPython核心：优化

MicroPython使用多种优化方法来节省RAM，同时确保程序的高效执行，本文会讨论其中的一些优化。

提示：

MicroPython 字符串驻留（string interning） 和映射和字典(Maps and Dictionaries) 详细介绍了对字符串和字典的其他优化。

冻结字节码

MicroPython从文件系统加载Python代码时，首先将文件解析为临时的内存表示形式，然后生成字节码供执行，这两个过程都存储在堆（RAM）中。这会导致大量内存被占用。MicroPython交叉编译器可用于生成一个.mpy 文件，其中包含Python模块的预编译字节码，虽然该文件仍将被加载到RAM中，但避免了解析阶段的额外开销。

作为进一步优化.mby文件中的预编译字节码可以 "冻结 "到固件映像文件中，作为主固件编译过程的一部分，这意味着字节码将从 ROM 中执行。这将大大节省内存，并减少堆碎片。

更多信息，可参阅 MicroPython的Manifest文件介绍。

变量

MicroPython 对局部变量和全局变量的处理方式不同。全局变量存储在堆上的全局字典中（注意，每个模块都有自己独立的字典，因此是独立的命名空间）。而局部变量则存储在 Python 的值栈中，它可能存在于C堆栈中，也可能存在于堆中。通过 Python栈中的偏移量可以直接访问它们，这比在字典中进行全局查找更有效。

因为标识符存储在RAM中，所以全局变量名的长度也会影响RAM的使用量，标识符越短，使用的内存就越少。

另一方面，以下划线开头的const变量被视为适当的常量，不会分配或添加到 字典中，因此可以节省一些内存。这些变量使用MicroPython库的const()方法，因此：

from micropython import constX = const(1)
_Y = const(2)
foo(X, _Y)

会编译为：

X = 1
foo(1, 2)

内存分配

大多数常见的MicroPython结构都不在堆上分配，不过，以下结构体可以在堆上分配：

• 动态数据结构，如列表、映射等
• 函数、类和对象实例
• 导入
• 全局变量的首次赋值（在全局 dict 中创建槽）

有关以用户为中心的优化视角的详细讨论，请参阅MicroPython性能调优。