在StackOverflow 2024年的调查中，超过65,000名开发者分享了他们在编程和技术工具使用方面的经验，以及他们希望学习的技术。其中一个引起我注意的亮点是MicroPython。
根据上述链接中的图表，1.8%的开发者希望学习这门语言，而48.6%的人则表示对其非常欣赏。我们都知道这意味着什么。程序员不会无缘无故地欣赏一门语言，它一定能在某种程度上提升他们的工作流程。
本文将从各个方面为您解读MicroPython。
什么是MicroPython？
许多人会认为它只是Python的微型版本，而Python是最受欢迎的编程语言之一。没错，您猜对了。MicroPython是Python 3编程语言的精简高效实现，包含了Python标准库的一小部分。它经过优化，可以在微控制器和资源受限的环境中运行。
让我们进一步分解一下：
Python的微型版本：与Python相比，它被设计为使用更少的内存和计算资源。这意味着这门语言非常适合内存只有几千字节的设备。微控制器：您可以将微控制器视为芯片上的微型计算机，它可以控制智能家居设备、机器人等。资源受限的环境：通常指内存和计算资源有限的系统。那么，MicroPython的目的是什么？
如果您已经熟悉Python编程语言，MicroPython可以让您在无需学习C++等新语言的情况下直接对硬件进行编程。是的，C++有其优势，但如果您纯粹希望以最少的精力快速创建原型，那么MicroPython正是为此而生的。
作为数据科学家，我应该学习MicroPython吗？
从StackOverflow的调查数据来看，简单地说，我的答案是肯定的。如果开发者社区对它感兴趣，并表现出学习和欣赏的意愿，您为什么不呢？
以下是MicroPython的一些应用场景：
物联网（IoT）：从控制智能家居设备到为仪表盘处理传感器数据。边缘计算：直接在边缘设备（从智能手机到摄像头）上运行机器学习模型。原型设计：如果您具备Python知识，可以快速为硬件项目搭建原型。机器人技术：这是人工智能领域的一个重要方面，每个人都对其充满关注。您可以使用MicroPython来控制机器人项目中的电机或传感器。随着人工智能在数据科学家角色和职责中的重要性日益增加，MicroPython可以成为连接硬件与软件的桥梁，让您能够在数据科学或机器学习流程中收集和处理传感器数据。
您可以直接在计算机上运行简单的AI模型，而无需依赖云端。物联网和边缘计算在未来的数据科学项目中扮演着重要角色，因此MicroPython应成为您持续学习的一部分。
总结
您使用过MicroPython吗？如果使用过，您的体验如何？您会推荐给其他数据科学家吗？欢迎在评论区分享您的观点。我们在这里帮助每个人共同成长！
