optimizing memory usage
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
Bewertung
- Schwierigkeit
- 5/5
- Geschätzter Aufwand
- Über eine Woche
- Anfängerfreundlichkeit
- 25/100
- Issue-Typ
- Refactoring
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Tech-Stack
- python
- Bereich
- embedded-iot, tooling
Rechercherichtung
Es werden keine Dateien, Tests oder Einstiegspunkte genannt. Beginne damit, das Quelltextlimit von ungefähr 3 kB auf einem standardmäßigen ESP32 WROOM zu reproduzieren und es mit dem UNIX MicroPython-Port zu vergleichen; eine konkrete Verbesserung und ein messbares Ziel für die Speichernutzung müssen definiert werden, bevor die Arbeit als abgeschlossen gilt.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
py-esp32-ulp is able to assemble about 3kB of source code (when it is running on a standard ESP32 "WROOM" chip) - more gives a MemoryError (out of memory). Bigger amounts of source code can be assembled when running on a device with more RAM (like on a development machine running the UNIX port of micropython).
PR #36 improved this a bit by calling the garbage collector now and then.
The limit looks rather low, but considering that the ULP has only a total of 4kiB of RAM and that we will likely only be allowed to use ~2kiB of it from micropython and that usually some of it is needed as a buffer (thus: not for code), the limit doesn't look too bad.
(moved from #35)
We can collect ideas here about how to improve memory usage in case we need to.
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 143
- Forks
- 25
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Entwicklungsumgebung
Dieses Projekt bietet weder Dev-Container noch Dockerfile noch Beitragsleitfaden – die Einrichtung liegt bei Ihnen. Beginnen Sie mit der README; die allgemeinen Schritte stehen in unserem Leitfaden für den ersten Beitrag.
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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