如何提高PySerial读取速度

Question

我目前正在构建一台使用Arduino Mega2560作为其主控制器的机器.Arduino连接到串行,获取命令,执行它并每隔1ms吐出一堆测量数据.我有一个运行Python的Raspberry Pi,为用户提供了一个很好的GUI来发送命令,并以可读的形式呈现数据.

我面临的问题是:Arduino能够每毫秒吐出15个字节的数据(因此只有15kbyte/s),但我正在运行的代码每10毫秒只能处理大约15个字节,所以1.5kB/s .

当我跑步时cat /dev/ttyACM0 > somefile,我很好地看到了所有的数据点.

我有以下精简的Python代码

# Reset Arduino by starting serial
microprocBusy = True
serialPort = serial.Serial("/dev/ttyACM0", baudrate=460800, timeout=0)
time.sleep(0.22);
serialPort.setDTR(False);
time.sleep(0.22);
serialPort.setDTR(True);
time.sleep(0.10);

logfile = open(logfilenamePrefix + "_" + datetime.datetime.now().isoformat() + '.txt', 'a')

# Bootloader has some timeout, we need to wait for that
serialPort.flushInput()
while(serialPort.inWaiting() == 0):
    time.sleep(0.05)

# Wait for welcome message
time.sleep(0.1)
logfile.write(serialPort.readline().decode('ascii'))
logfile.flush()

# Send command
serialPort.write((command + '\n').encode('ascii'))

# Now, receive data
while(True):
    incomingData = serialPort.readline().decode('ascii')
    logfile.write(incomingData)
    logfile.flush() 

    if(incomingData[:5] == "FATAL" or incomingData[:6] == "HALTED" or incomingData[:5] == "RESET"):
        break;
    elif(incomingData[:6] == "RESULT"):
            resultData = incomingData;

logfile.flush() 

当我运行它时,第一个~350个数据点进入,然后我看到一些受损数据并错过了大约2000个数据点,之后我看到另外350个数据点.在此过程中CPU使用率为100%

出了什么问题？PySerial的优化程度是否很差,或者我错过了我的代码中是否存在错误？我可以cat /dev/ttyACM0 > somefile从Python 运行然后读取该文件,但这不是一个很好的解决方案,是吗？

非常感谢 :)

Answer 1

我意识到这是一个旧线程，但在撰写本文时它已被查看 3000 次，我讨厌有人在这次遭遇中关闭 pySerial。

我认为作者问题最有可能的罪魁祸首是在读取之间进行的隐式解析：

incomingData = serialPort.readline().decode('ascii')

该readline()方法告诉 pyserial 解析到下一行。您还在decode()接收周期的中间执行 a 操作。所有这一切都发生在您的直播中。

更好的方法可能如下所示：

waiting = port.in_waiting  # find num of bytes currently waiting in hardware
buffer += [chr(c) for c in port.read(waiting)] # read them, convert to ascii

# ...keep accumulating the buffer for as long as is reasonable...

processSerialData(buffer)  # whatever processing needs to happen, split your
                           # lines, log, or whatever else *after* you get
                           # your data

Answer 2

可以在这里找到一个非常好的解决方案。

作者指出：

下面的代码给了我 790 kB/秒，而用 pyserial 的 readline 方法替换代码只给了我 170 kB/秒。

没有关于为这次比较设置的波特率的说明。下面示例中的 9600 波特值仅用于测试。

此解决方案还避免了 100% CPU 使用率。

class ReadLine:
    def __init__(self, s):
        self.buf = bytearray()
        self.s = s
    
    def readline(self):
        i = self.buf.find(b"\n")
        if i >= 0:
            r = self.buf[:i+1]
            self.buf = self.buf[i+1:]
            return r
        while True:
            i = max(1, min(2048, self.s.in_waiting))
            data = self.s.read(i)
            i = data.find(b"\n")
            if i >= 0:
                r = self.buf + data[:i+1]
                self.buf[0:] = data[i+1:]
                return r
            else:
                self.buf.extend(data)

ser = serial.Serial('COM7', 9600)
rl = ReadLine(ser)

while True:

    print(rl.readline())

Answer 3

我已从 PySerial 切换到PyTTY，这解决了我的问题。只需将其插入此代码（进行一些小的更改，例如替换serialPort.inWaiting() == 0为serialPort.peek() == b''），我的代码就能够处理数据流，并且 CPU 使用率不会超过 50%，这意味着它的速度至少提高了 10 倍。不过，我仍在使用 PySerial 来设置 DTR 线。

所以，我想问题的答案是 PySerial 确实优化得很差。