So sánh Python với C/C++ trong lập trình nhúng là một chủ đề rất thực tế, đặc biệt nếu bạn đang làm việc với các vi điều khiển, hệ thống nhúng thời gian thực, hoặc thiết bị IoT

--- DANH MỤC NỘI DUNG ---
1. Đối với Python
1.1 Làm thế nào để cải thiện tốc độ chạy của Python?
1.2 Sử dụng Python để giao tiếp với các hệ thống nhúng
2. Đối với C/C++
3. Kết luận – Python so với C hoặc C++, nên sử dụng ngôn ngữ nào cho hệ thống nhúng?

1. Đối với Python

-   Python là ngôn ngữ lập trình nhập môn phổ biến nhất tại các khoa khoa học máy tính (CS) hàng đầu tại Hoa Kỳ. Theo một nghiên cứu của Barr Group, tám trong số mười khoa CS hàng đầu hiện đang sử dụng Python để dạy lập trình. Bạn có thể tranh luận về ưu điểm của nó nếu muốn, nhưng sự thật đơn giản là ngôn ngữ được hiểu rộng rãi nhất trong nhóm tuyển dụng những người mới tốt nghiệp là Python. Khả năng cao hơn đáng kể là một người mới tốt nghiệp sẽ hiểu cách lập trình bằng Python so với C hoặc C ++.

-   Các nhà phát triển nghiệp dư có thể có một số kinh nghiệm với Python và có nhiều khả năng họ sẽ thành thạo Python hơn là C/C++. Vì chỉ có khoảng 40% kỹ sư phần mềm máy tính và nhà phân tích hệ thống có bằng khoa học máy tính, nên rất nhiều nhân viên trong ngành đều xuất thân từ nghiệp dư. Nhưng khi nói đến hệ thống nhúng, các con số thay đổi khá nghiêm trọng. Nghiên cứu của Barr Group cho thấy hơn 95% mã cho hệ thống nhúng được viết bằng C/C++. Di sản này trên hệ thống nhúng có thể khó vượt qua đối với Python, nhưng các thuộc tính của nó và số lượng lớn người viết mã bằng Python có thể giúp nó vượt qua C/C++ trong tương lai.

-   Python không chỉ là ngôn ngữ phổ biến nhất cho các chương trình CS nhập môn mà còn là ngôn ngữ phát triển nhanh nhất cho điện toán nhúng. Có thể điều đó nghe có vẻ ngớ ngẩn khi bạn xem lại các con số và nhận ra rằng đây là ngôn ngữ phát triển nhanh nhất trong số 5% mã hệ thống nhúng còn lại không phải là C/C+ +, nhưng Python sẽ bắt đầu xâm chiếm vị thế độc quyền của C/C++ nhiều hơn nữa trong vài năm tới. Những người đam mê chuyển sang ngành này với kinh nghiệm lập trình máy bay không người lái, rô bốt hoặc các dự án khác thường có nền tảng về Arduino hoặc Raspberry Pi. Họ có thể đã xử lý Python ở một mức độ nào đó trong thời gian đó và cũng có khả năng họ đã va chạm với một số chương trình lập trình hệ thống nhúng.

-   Trong khi C/C++ chậm viết, dễ lỗi và thường không thể đọc được, Python được biết đến với khả năng ghi, giảm lỗi và khả năng đọc. Tầm quan trọng của khả năng đọc không thể được nhấn mạnh quá mức: khi bạn làm việc trong một nhóm, khả năng đọc là tối quan trọng để duy trì mã. Nó phải dễ giải mã trừ khi bạn sẵn sàng chi nhiều thời gian và tiền bạc hơn cho việc gỡ lỗi và đảm bảo chất lượng. Việc tái sử dụng thiết kế của Python vượt xa C/C++ và trong các môi trường Agile ngày nay, việc tái sử dụng thiết kế có thể tạo nên sự khác biệt giữa việc đi trước hay tụt hậu so với đối thủ cạnh tranh.

-   Các thuật toán nhúng ngày càng trở nên phức tạp. Các vòng điều khiển đơn giản đang được thay thế bằng các mạng nơ-ron và các quy trình phức tạp khác đã giúp Python có được chỗ đứng vững chắc. Có các thư viện Python như Theano sẽ tối ưu hóa mã Python cho các quy trình này. Trong khi Theano chủ yếu được viết bằng C/C++, Python được sử dụng để giao tiếp với các thư viện hiệu suất cao theo cách thân thiện với con người. Các thư viện Python đang phát triển mạnh mẽ— PyPI, chỉ mục gói Python , có hơn 80.000 mô-đun và các tuyển tập khổng lồ này làm tăng đáng kể năng suất của các lập trình viên bằng cách cung cấp cho họ tùy chọn bỏ qua một vài bước và sử dụng các hàm đã thiết lập sẵn trong mã của riêng họ.

1.1 Làm thế nào để cải thiện tốc độ chạy của Python?

-   Trường hợp chính chống lại Python so với C/C++ là tốc độ thời gian chạy của nó , nhưng có một số cách để tối ưu hóa mã để nó chạy hiệu quả hơn. Bên cạnh các thư viện như Theano, có các tiện ích mở rộng tối ưu hóa cho Python như Cython, về cơ bản là Python với kiểu tĩnh và các từ khóa để chạy toán học nhanh hơn. Vì Cython được gõ tĩnh, bạn có thể dễ dàng biên dịch sang C/C++ và chạy ở tốc độ C/C++.

-   Trình biên dịch Just-In-Time (JIT) là một cách tốt khác để cải thiện tốc độ chạy của Python. Các trình biên dịch này hoạt động song song với trình thông dịch của Python để tạo ra các lệnh máy đã biên dịch cho mã bên trong các vòng lặp. Điều này cho phép các lần chạy tiếp theo của trình thông dịch thực thi nhanh hơn. Trình biên dịch JIT của PyPy có thể tăng tốc độ thực thi của Python lên gần gấp đôi . Tuy nhiên, chỉ nên sử dụng trình biên dịch JIT nếu có đủ không gian và các hệ thống nhúng thường không có nhiều không gian như vậy. Tối ưu hóa tốt nhất là sử dụng các cấu trúc dữ liệu và thuật toán tốt hơn, nhưng đây là nhiệm vụ khó nhất trong thiết kế và triển khai phần mềm, vì vậy tốt nhất là sử dụng một trong các công cụ trên, tùy thuộc vào trình độ kỹ năng của bạn.

1.2 Sử dụng Python để giao tiếp với các hệ thống nhúng

-    Python có thể mạnh nhất khi được sử dụng như một trung gian giao tiếp giữa người dùng và hệ thống nhúng mà họ đang làm việc. Gửi tin nhắn qua Python đến hoặc từ một hệ thống nhúng cho phép người dùng tự động hóa việc thử nghiệm. Các tập lệnh Python có thể đưa hệ thống vào các trạng thái khác nhau, thiết lập cấu hình và thử nghiệm tất cả các loại trường hợp sử dụng trong thế giới thực . Python cũng có thể được sử dụng để nhận dữ liệu hệ thống nhúng có thể được lưu trữ để phân tích. Sau đó, các lập trình viên có thể sử dụng Python để phát triển các tham số và các phương pháp khác để phân tích dữ liệu đó.

2. Đối với C/C++

-   Trường hợp của C/C++ khá rõ ràng: nó tạo ra mã thời gian chạy nhanh hơn và nhỏ gọn hơn, và nó đã là ngôn ngữ được lựa chọn cho 95% mã hệ thống nhúng, vì vậy nó có toàn bộ di sản mà Python sẽ phải vượt qua. Tuy nhiên, khi nói đến tốc độ, tốc độ thời gian chạy không phải là khía cạnh duy nhất của quá trình phát triển cần xem xét—bạn cũng phải xem xét tốc độ phát triển.

-   Mặc dù Python có thể kém hiệu quả hơn C/C++ khi chạy, nhưng trong quá trình phát triển, nó hiệu quả hơn nhiều. Trình thông dịch đọc từng dòng mã, phân tích cú pháp, thực hiện kiểm tra thời gian chạy và gọi các quy trình để thực hiện các hoạt động trong mã. Đây là hoạt động nhiều hơn nhiều so với những gì bạn nhận được khi chạy mã C/C++, trong đó cùng một dòng mã có thể được biên dịch thành chỉ một vài lệnh. Điều này có thể dẫn đến tốc độ thời gian chạy chậm hơn và mức tiêu thụ năng lượng cao hơn với Python.

3. Kết luận – Python so với C hoặc C++, nên sử dụng cái nào cho hệ thống nhúng?

-   Hiện tại, cuộc tranh luận chính về ưu điểm của Python và C/C++ tập trung vào điều gì quan trọng hơn đối với nhóm của bạn: tốc độ phát triển hay tốc độ thời gian chạy.

-   Tuy nhiên, trong tương lai, có thể các lập trình viên Python sẽ không đưa ra lý lẽ để sử dụng Python trong các hệ thống nhúng, mà là các nhà thiết kế hệ thống nhúng sẽ tìm ra cách để thích ứng với sự phổ biến ngày càng tăng của Python.

-   So sánh Python với C/C++ trong lập trình nhúng là một chủ đề rất thực tế, đặc biệt nếu bạn đang làm việc với các vi điều khiển, hệ thống nhúng thời gian thực, hoặc thiết bị IoT