MicroPython продолжает набирать популярность как облегчённая версия Python, позволяющая реализовать программирование на микроконтроллерах. Несмотря на свою универсальность и простоту, многие разработчики продолжают задаваться вопросом, насколько быстро и эффективно работает MicroPython сравнительно с традиционными реализациями Python, в частности CPython, а также какова производительность на разных аппаратных платформах. Появление интереса к benchmarking MicroPython обусловлено не только желанием понять возможности языка, но и стремлением разобраться, насколько он способен удовлетворить реальные потребности в разнообразных проектах — от бытовой автоматизации до задач IoT (Internet of Things). Одним из источников информативных данных и уникальных исследований на эту тему является эксперимент, проведённый известным программистом и автором технических материалов Мигелем Гринбергом. Его тесты включают сравнение времени выполнения вычислительно интенсивных алгоритмов, таких как вычисление чисел Фибоначчи и сортировка пузырьком, на целом ряде устройств: микроконтроллерах ESP8266, Raspberry Pi Pico W и 2W, ESP32-S3, а также на более мощных платформах Raspberry Pi 4 и ноутбуке Framework с процессором Intel Core i5.
Важно отметить, что MicroPython версии 1.25.0 был установлен на все микроконтроллеры и даже на ноутбук, что позволило создать представление о разнице в скорости исполнения кода. Начнём рассмотрение с особенностей самих аппаратов. Микроконтроллеры — это устройства с ограниченными ресурсами.
Например, ESP8266 располагает всего 64 килобайтами оперативной памяти, Raspberry Pi Pico W – 264 Кб, а у Raspberry Pi Pico 2W и ESP32-S3 уже по 512 Кб. Напротив, Raspberry Pi 4 оснащён 8 гигабайтами оперативной памяти, а ноутбук — целыми 32 гигабайтами. В десятках и сотнях тысяч раз превосходя микроконтроллеры по оперативной памяти и общей вычислительной мощности, эти устройства явно представляют разные классы и целевые области применения. Эксперименты проведены с помощью трёх тестовых скриптов. Первый (fibo.
py) вычисляет 30-е число Фибоначчи рекурсивно. Использование рекурсии — метод удобный и лаконичный, однако он требует значительных ресурсов стека, что на некоторых микроконтроллерах приводит даже к сбою из-за переполнения. Результаты наглядно показывают огромный разброс во времени выполнения: на ноутбуке с MicroPython — менее 0,2 секунды; на Raspberry Pi Pico 2W — чуть больше 16 секунд; а на ESP32-S3 — около 31 секунды. Устройства Raspberry Pi Pico W и ESP8266 неожиданно не справились со стековой нагрузкой. Для сравнения с полнофункциональным CPython, ноутбук выполнял ту же задачу за 0,078 секунды, Raspberry Pi 4 — за 0,616 секунды.
Эти результаты — показатель того, что Raspberry Pi уже близок по производительности к полноценному компьютеру, в то время как микроконтроллеры работают значительно медленнее, но при этом служат совершенно иным целям. Вторая версия теста (fibo2.py) была переработана с учётом недостатков рекурсивного метода. Здесь применяется итеративный способ вычисления 50 000-го числа Фибоначчи, что позволяет без риска переполнения стека провести измерения на всех устройствах. Такой вызов нагрузил процессоры значительно сильнее по времени, но результаты продемонстрировали ощутимые колебания в производительности.
Лидерство здесь получила ESP32-S3 с временем чуть менее 10 секунд, Raspberry Pi Pico 2W и Raspberry Pi Pico W показали около 24 и 31 секунды соответственно, а менее мощный ESP8266 завершил задачу за более чем 38 секунд. Ноутбук вновь на порядок быстрее — менее 0,05 секунды, а CPython еще быстрее — порядка 0,018 секунд. Последний сценарий включал выполнение сортировки массива из 2000 случайных чисел алгоритмом пузырьковой сортировки — известным своей низкой эффективностью, что хорошо подчёркивает различия в производительности. Несмотря на примитивность алгоритма, результаты вновь выявили существенный разрыв: ноутбук в MicroPython завершил сортировку за 0,168 секунды, Raspberry Pi Pico 2 W занял порядка 15,7 секунд, ESP32-S3 — примерно 19 секунд, а ESP8266 — с солидным отставанием в 78 секунд. Для полноты картины стоит сказать, что CPython на ноутбуке способен выполнить эти вычисления за 0,106 секунды, а на Raspberry Pi 4 — за 0,766 секунды.
Обобщая полученные данные, можно сделать несколько важных выводов. Сравнивать микроконтроллеры и полноценные компьютеры в контексте скорости выполнения кода — задача скорее академическая, нежели практическая, поскольку каждый класс устройств решает различные задачи. Микроконтроллеры обладают ограничениями аппаратного характера, но при этом оптимальны для узкоспециализированных целей, где требования к производительности не являются критическими, зато большой ценностью выступают компактность, низкое энергопотребление и стоимость. Весомый момент — даже без оптимизаций производительность MicroPython на микроконтроллерах позволяет решать целый спектр задач, связанных с контролем, автоматизацией и простыми вычислениями. Несмотря на замедленное исполнение кода, эти устройства удовлетворяют запросы множества проектов, к примеру, управляющих домашними системами отопления или сенсорными сетями IoT.
К тому же специалисты часто применяют специальные возможности MicroPython, такие как Viper и Native emitters, которые значительно ускоряют выполнение, сокращая время до сотен раз, что расширяет возможности даже в рамках сравнительно простой реализации языка. В диалогах и обсуждениях, последовавших за публикацией, подчёркивается, что MicroPython является достаточно зрелым инструментом для большинства целей программирования микроконтроллеров, и его простота не означает чрезмерных жертв в эффективности. Оптимизации остаются доступными, и экосистема развивается, что позитивно сказывается на качестве и скорости исполнения. Некоторые эксперты отмечают, что современные микроконтроллеры обладают мощностью, сравнимой с древними настольными компьютерами, но с максимальной энергоэффективностью и компактностью. Когда речь заходит об использовании MicroPython, акцент делается не только на показателях быстродействия, но и на удобстве разработки — способность создавать читаемый, поддерживаемый код значительно ускоряет цикл разработки и снижает риски возникновения ошибок.
Переход на низкоуровневые языки вроде C или Rust может предложить прирост в скорости, но повышает сложность и снижает гибкость. Для интересующихся практическим применением, сравнение MicroPython на различных микроконтроллерах и в полноценных Python-интерпретаторах предоставляет важные ориентиры. Важно понимать, что производительность зависит не только от аппаратной платформы и версии интерпретатора, но и от особенностей алгоритма, структуры данных, использования расширений и собственно реализации кода. Отдельно стоит упомянуть, что при выборе устройства необходимо исходить из конкретных требований проекта и оценивать балансы между скоростью, стоимостью, энергопотреблением и объёмом памяти. Так, более простые и дешёвые микроконтроллеры спокойно справляются с базовыми задачами, оставляя более мощные модели для сложных вычислений и интенсивного взаимодействия с сетью.
В качестве дополнительной перспективы, MicroPython поддерживает создание веб-интерфейсов с помощью фреймворка Microdot, который имитирует Flask или FastAPI. Такая возможность открывает новые горизонты для размещения локальных серверов на микроконтроллерах, что ранее было было практически невозможно без серьёзных оптимизаций. Несмотря на ограниченную производительность, эта функциональность позволяет расширить область применения устройств в домашней автоматизации и управлении. Переходя к выводам, стоит подчеркнуть, что несмотря на объективные ограничения в производительности микроконтроллеров, MicroPython остаётся мощным средством, способным облегчить задачи разработки и ускорить реализацию проектов. Проведённые тесты ярко показывают огромную разницу в скорости между микроконтроллерами и полноразмерными компьютерами, однако для микроконтроллеров это не недостаток, а характеристика их природы и назначения.
