python字典的底层_AUTOSAR再理解+Python字典

今天对AUTOSAR的基本结构进行了再学习：

参考地址：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/118849539
https://blog.csdn.net/xyfx_fhw/article/list

今年主要的工作内容是进行功能安全代码的测试，其实前两个月学习了AUTOSAR工具链的基本配置后，后面都没有做过相关工作；

今天把AUTOSAR的基本构成和原理再看了一下，又有了些不一样的认识：

AUTOSAR:汽车开放系统架构

    通过AUTOSAR，可以将软硬件进行隔离，不管是怎么样的硬件类型，都无需对底层代码做大的更改，而是通过配置AUTOSAR，这样的方式提高了代码的重用性。用户只用写一套好的底层，实现了软硬件的驱动封装(类似于STM32的库，以及TC277中的ILLD)就可以完成各个不同的MCU配置；这就是标准化的意义。

举一个例子：

对于一个寄信的操作，我们一般分为：

寄信人写信->投入信箱->将信收集至邮局分类->信封的运输->邮递员送信->收件人打开信封读信

对于这整个流程而言

①寄信人+邮筒+邮局就相当于ECU，整个的功能就是将信传递给收信人看。

②写信人是应用软件，我们调用写信人就知道它决定的收信人对象，是关乎亲情友情还是爱情；

③邮筒是连接底层与应用层的接口，邮递员能够从邮筒中取到信封并传递给收信人；

④邮局是底层，通过它来调用邮递员传递寄信人与收信人的信封；

⑤收件人是另一个ECU，用于与第一个ECU进行信息交换；

⑥连接两个邮局之间的运输工具可以看作两个ECU间的总线；

⑦那么信封就可以看作总线上传递的数据，即报文信息；

AUTOSAR一共分为AppL、BSW以及RTE三层；

    配置好AppL后在达芬奇中即可自动生成RTE，同时BSW需要针对我们的硬件去做相应的配置。

    在达芬奇 configurator pro中配置除MCAL(英飞凌系列的标准库，静态代码)外的内容，并生成RTE。

    在达芬奇 Developer用于生成应用层程序架构，我司目前主要通过simulink进行AppL层的配置。

    可能会有疑问，在这样的情况下，我们使用AUTOSAR进行配置，同样需要进行底层和AppL层的配置；为什么还要使用AUTOSAR呢，这是因为AUTOSAR作用是将软硬件进行隔离，没有AUTOSAR做隔离的情况下，软硬件的耦合度会非常大，这样更改硬件的情况下，软件就需要做非常大的变动更改。

    当然，对于一般的嵌入式产品来说，功能相对很单一，不需要AUTOSAR这样通用的功能，对于有能力的功能师而言，使用AUTOSAR就会显得十分繁琐低效。而且维克多生成的代码看都看不懂，维护起来更是麻烦。

另：今天搞懂了一个概念；

底层代码：主要是针对MCU芯片的控制，直接访问硬件的接口；设置通信、驱动等功能；它不针对特定的应用，具有很好的重用性，能够用于很多应用系统

应用层代码：不考虑硬件的限制和条件，只考虑应用的实现和算法逻辑。

1、字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。字典的每个键值 key=>value 对用冒号 : 分割，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号 {} 中 ,格式如下所示：

d = {key1 : value1, key2 : value2, key3 : value3 }

2、键必须是唯一的，但值则不必。

值可以取任何数据类型，但键必须是不可变的，如字符串，数字。

3、del dict['Name'] # 删除键

'Name' dict.clear() # 清空字典

del dict # 删除字典

4、字典的特性

字典值可以是任何的 python 对象，既可以是标准的对象，也可以是用户定义的，但键不行，其有两个重要特性：

①不允许同一个键出现两次。创建时如果同一个键被赋值两次，后一个值会被记住

②键必须不可变，所以可以用数字，字符串或元组充当，而用列表就不行

    1)字典类型的结构：

    2)通过键来访问数值：

    3)Python中键的内置函数：

    4)如下一个代码实例中：

confusion = {}confusion[1] = 1confusion['1'] = 2confusion[1] += 1sum = 0for k in confusion:sum += confusion[k]print(sum)

由于键具有唯一性，后面的1的会覆盖前面的1，此时字典内只有"1":2和1:2取出相加等于4，所以输出结果应该为4。