嵌入式开发调试优化：使用 Python 脚本提升效率

        嵌入式开发是一项复杂且具有挑战性的工作，尤其是在调试过程中，开发者需要面对各种硬件与软件的交互问题。为了有效提高调试效率，使用自动化工具和脚本可以大大简化流程。在这篇文章中，我将分享几种常见的 Python 脚本，它们能够帮助嵌入式开发者进行调试优化。我们将涵盖串口日志收集、内存监控、性能测试、日志分析等方面的内容。

一、功能分享：

1. 串口日志收集脚本

        在嵌入式系统开发中，串口通常用于输出调试信息。使用 Python 脚本可以自动化收集这些日志数据，实时监控并分析串口数据。

        ps:这个脚本通过 pyserial 库与嵌入式设备建立串口连接，实时读取串口输出的数据。如果发现包含 "ERROR" 的信息，脚本会停止并输出错误提示。此脚本适用于实时监控和自动化日志收集，帮助调试过程中捕捉异常

import serial
import time

def collect_uart_data(port='/dev/ttyUSB0', baudrate=115200, timeout=1):
    # 打开串口连接
    with serial.Serial(port, baudrate, timeout=timeout) as ser:
        print(f"Connected to {port} at {baudrate} baudrate.")
        
        while True:
            if ser.in_waiting > 0:
                data = ser.readline().decode('utf-8').strip()  # 读取串口数据
                print(f"Received: {data}")
                if "ERROR" in data:  # 判断是否有错误信息
                    print("Error detected!")
                    break
            time.sleep(0.1)

if __name__ == "__main__":
    collect_uart_data()

2. 实时内存使用监控脚本

        在嵌入式系统中，内存使用情况对系统的稳定性至关重要。很多时候系统的崩溃无外乎就两个原因：第一是系统时序的紊乱；第二就是内存泄漏和过度使用可能会导致系统崩溃。实时监控系统内存使用情况，可以很大程度上改善这个现象。

        ps：使用 psutil 库实时监控系统内存的使用情况。如果内存使用超过设定的阈值（例如这里我设置的80%），则输出警告信息。可以帮助开发者避免因内存不足而导致的系统崩溃，尤其在内存紧张的嵌入式系统中。

import psutil
import time

def mon