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树莓派Pico上的协程革命：在264KB内存里跑出“多任务”真功夫

你有没有遇到过这种情况——
想让树莓派Pico一边读取温湿度传感器，一边闪烁LED提示灯，再同时监听串口指令……结果一用time.sleep()，整个程序就卡住了？
按键按了没反应，数据采集也断断续续。

别急，这不怪你代码写得差，而是传统阻塞式编程在资源受限的嵌入式系统中天生短板。

而真正的解决之道，并不是上RTOS、也不是硬啃C++线程调度，而是在MicroPython里玩转一个轻如鸿毛却威力惊人的机制——协程（Coroutine）。

今天我们就来拆解：如何在只有264KB SRAM、没有操作系统的树莓派Pico上，靠uasyncio实现看似“并发”的多任务系统，把双核M0+的潜力榨干。

为什么Pico不能用“线程”？那我们还能怎么做？

先泼一盆冷水：MicroPython不支持真正的多线程安全机制。虽然它提供了_thread模块，但共享变量极易引发竞态条件，且无法与GC（垃圾回收）协同工作。贸然使用，轻则数据错乱，重则直接崩溃。

但RP2040明明是双核处理器啊！难道只能浪费一个核心？

其实我们可以分两步走：

1. 单核内做“伪并行”—— 用协程 + 事件循环模拟多任务；
2. 双核间做“物理并行”—— 把高实时性任务扔到第二核心独立运行。

前者靠的是软件协作，后者靠的是硬件并行。两者结合，才能真正发挥Pico的全部实力。

协程的本质：让用户自己掌控“什么时候让出CPU”

协程不是线程，它是一种协作式多任务模型。它的核心思想很简单：

“我这个任务暂时干不了事了，比如要等1秒后再继续，那就先把CPU让出来给别人用。”

这个“让出”动作，就是await的意义所在。

MicroPython里的两种协程写法

从语法上看，MicroPython支持两种风格：

# 方法一：生成器形式（老派，少见） def task(): while True: print("Hello") yield # 让出控制权 time.sleep(0.1) # ⚠️ 这样还是阻塞！ # 方法二：现代异步语法（推荐） import uasyncio as asyncio async def blink_led(): while True: print("LED ON") await asyncio.sleep(0.5) # ✅ 非阻塞延时 print("LED OFF") await asyncio.sleep(0.5)

注意关键区别：
-time.sleep()是死等，期间其他任务完全无法执行；
-await asyncio.sleep()则只是“注册一个定时器”，然后立刻交出控制权，事件循环可以去跑别的任务。

这就是所谓的“非阻成”。

uasyncio 是怎么让多个任务轮流跑起来的？

想象一下你在厨房做饭：
你要煮面、炒菜、烧水泡茶。如果按顺序来，必须等面煮完才开始炒菜，效率极低。

但如果你会“穿插操作”：
- 下面 → 等待3分钟 → 去切菜 → 开火炒 → 等待翻炒 → 去烧水 → 回头看看面好了没……

这种“主动让出+轮询检查”的方式，就是uasyncio的本质。

它的工作流程如下：

1. 创建多个async函数作为任务；
2. 调用asyncio.create_task()将它们加入调度队列；
3. 启动asyncio.run(main())，进入事件循环；
4. 循环不断检查每个任务是否已准备好继续执行（例如sleep时间到了）；
5. 如果准备好了，就恢复该任务运行一小会儿，直到再次遇到await；
6. 如此往复，形成“并发假象”。

听起来像不像操作系统的时间片轮转？只不过这里是用户说了算，而不是内核强制打断。

实战案例：三个任务同时跑，互不干扰

下面是一个典型的Pico应用场景：板载LED闪烁 + 外部传感器轮询 + 报警监控。

import uasyncio as asyncio from machine import Pin # 全局资源 led = Pin(25, Pin.OUT) # 板载LED sensor_pin = Pin(26, Pin.IN) # 外接传感器（如红外/按钮） sensor_value = 0 # 共享状态 # 任务1：快速闪烁LED async def blink_task(): while True: led.value(not led.value()) await asyncio.sleep(0.2) # 200ms切换一次 # 任务2：每秒读取一次传感器 async def sensor_task(): global sensor_value while True: sensor_value = sensor_pin.value() print(f"Sensor: {sensor_value}") await asyncio.sleep(1) # 任务3：实时监控传感器变化并报警 async def monitor_task(): while True: if sensor_value == 1: print("!!! ALARM TRIGGERED !!!") await asyncio.sleep(0.1) # 快速响应 else: await asyncio.sleep(0.5) # 放宽检测频率 # 主入口 async def main(): # 启动所有任务 asyncio.create_task(blink_task()) asyncio.create_task(sensor_task()) asyncio.create_task(monitor_task()) # 主循环永不退出 while True: await asyncio.sleep(1) # 运行事件循环 try: asyncio.run(main()) except KeyboardInterrupt: print("Program stopped.")

关键点解析：

• 所有任务都通过await asyncio.sleep()主动让出CPU；
• 即使monitor_task检测到报警后只睡0.1秒，也不会阻塞其他任务；
• 整个系统仅运行在一个CPU核心上，却实现了“三线并行”的效果；
• 内存占用极小，适合长期运行。

双核加持：把最忙的任务丢到Core 1去！

刚才的例子都在Core 0跑，但如果某个任务特别“粘人”，比如需要高频PWM输出或编码器采样，怎么办？

RP2040的一大优势就是双核架构。我们可以手动把某些关键任务放到第二核心运行。

使用_thread启动独立线程

import _thread import uasyncio as asyncio import time # Core 1 上运行的心跳任务 def core1_heartbeat(): counter = 0 while True: print(f"[Core1] Tick {counter}") counter += 1 time.sleep(1) # 注意：这是阻塞的，但只影响Core 1 # 在Core 1启动任务 _thread.start_new_thread(core1_heartbeat, ()) # Core 0 继续跑协程 async def core0_tasks(): while True: print("[Core0] Handling async jobs...") await asyncio.sleep(0.5) # 启动主事件循环 asyncio.run(core0_tasks())

输出示例：

[Core1] Tick 0 [Core0] Handling async jobs... [Core1] Tick 1 [Core0] Handling async jobs...

可以看到两个任务确实是真正并行执行的。

重要提醒：

• _thread不提供锁机制，访问全局变量需格外小心；
• 不要在_thread中调用MicroPython的GC敏感接口（如创建大量对象）；
• 推荐只在第二核心运行简单、独立、无复杂I/O的任务。

协程 vs 状态机：谁才是嵌入式开发的未来？

以前处理多任务，大家习惯写状态机：

switch(state) { case READ_SENSOR: value = adc.read(); state = WAIT_DEBOUNCE; break; case WAIT_DEBOUNCE: delay_ms(10); state = PROCESS_DATA; break; ... }

逻辑分散、跳转复杂、维护困难。

而协程让你可以用近乎同步的方式写异步逻辑：

async def debounce_input(): while True: if button.value() == 1: await asyncio.sleep(0.01) # 去抖 if button.value() == 1: print("Button pressed!") await asyncio.sleep(0.05) # 防止空转占用CPU

代码直观、结构清晰、易于扩展。

这才是现代嵌入式开发应有的样子：让开发者专注业务逻辑，而不是调度细节。

工程实践中必须避开的5个坑

1. ❌ 别写“永不停歇”的循环

async def bad_task(): while True: do_heavy_computation() # 没有 await → 占用CPU到底

→ 结果：其他任务饿死！

✅ 正确做法：定期让出CPU

await asyncio.sleep(0) # 主动交出控制权

2. ❌ 高频任务影响整体调度精度

比如一个任务每10ms执行一次，另一个每5秒执行一次。若前者太多，会导致后者延迟严重。

✅ 解决方案：合理设置sleep时间，避免过度抢占。

3. ❌ 共享资源竞争

尽管协程是单线程调度，但中断可能在任意时刻触发，仍可能导致数据不一致。

✅ 建议加标志位保护：

updating = False try: updating = True shared_data = new_value finally: updating = False

4. ❌ 内存泄漏风险

每个协程对象都会占用一定内存（约几十字节），任务过多可能导致OOM。

✅ 推荐动态管理任务生命周期：

task = asyncio.create_task(my_task()) # ... 条件满足后取消 task.cancel()

5. ❌ 忽视异常处理

一个未捕获的异常可能导致整个事件循环终止。

✅ 一定要包裹异常：

async def safe_task(): try: while True: await work() except Exception as e: print(f"Task failed: {e}") finally: cleanup()

这套方案适合哪些场景？

总的来说，只要不是对微秒级响应有严苛要求的场景，协程都是首选方案。

更进一步：打造你的微型异步框架

一旦掌握了基础，就可以构建更高级的应用模式：

🧩 模式1：异步队列通信

queue = asyncio.Queue() async def producer(): while True: val = sensor.read() await queue.put(val) await asyncio.sleep(0.1) async def consumer(): while True: val = await queue.get() process(val)

🧩 模式2：事件触发机制

event = asyncio.Event() # 某处触发 event.set() # 某处等待 await event.wait() event.clear()

🧩 模式3：定时任务调度器

async def every(interval, func): while True: await asyncio.sleep(interval) func() # 用法 asyncio.create_task(every(2, lambda: print("Every 2s")))

这些原语组合起来，已经有点像一个微型RTOS了。

写在最后：协程不只是技巧，更是一种思维方式

在树莓派Pico这样的设备上编程，我们总想着“省着点用”。但协程告诉我们：

真正的高效，不是压缩功能，而是提升抽象层次。

当你不再纠结于“哪个任务该轮到我了”，而是专注于“我要做什么”，开发体验就会完全不同。

也许未来的某一天，你会在Pico上跑起一个异步Web服务器，或是蓝牙BLE广播服务。而这一切的起点，不过是那一行简单的：

await asyncio.sleep(0.1)

所以，下次当你又想敲下time.sleep()的时候，请停下来问一句：

“我真的要让整个系统停下来等我吗？”

如果不是，那就换上await吧。你会发现，264KB的内存里，也能跑出无限可能。

如果你正在做类似的项目，欢迎在评论区分享你的协程实践！