跨平台的超轻量级嵌入式 Python 引擎
PikaPython v2 提供面向嵌入式设备的 Python 内核、模块包、项目模板和统一构建 CLI。
源码与项目模板发布在 pikasTech/PikaPython 仓库的 v2 分支。
当前预发布版本为 2.0.0-rc3。
相同 workload、匹配 CPU 的 Linux 对比中，PikaPython v2 相对于 MicroPython v1.28.0 Unix minimal 的结果包括：
- 模块调用最高
3.54x； - 控制流
3.53x； - 可变序列
2.43x； - 对象字段
1.57x。
资源与完整性指标：
- Flash 为
148.23 kB，MicroPython 为202.27 kB，减少26.7%； - 静态 RAM 为
1.88 kB，MicroPython 为16.07 kB，减少88.3%； - 完成
506项语法兼容检查，测试覆盖率为99.31%； - 提供
6个可用模块和31个可运行里程碑程序。
性能数字来自匹配 CPU 的 Linux 测量，不是 QEMU 模拟速度。QEMU 只用于功能、
Flash、RAM 和故障恢复验证，不用于性能结论。图表与指标来源：
pikasTech/pikapython-v2-preview-stm32f4-qemu。
使用 PikaPython v2 创建项目、安装模块、配置 capability、生成 binding、构建模板或
诊断 CLI 时，优先阅读并遵循 skills/pikapython-cli/SKILL.md。
使用 Codex、Claude Code 等 Code Agent 开发时，可以直接要求 Code Agent 读取并遵循 该 Skill。Code Agent 可以按照其中的标准工作流完成项目创建、依赖安装、配置、 预构建、目标构建和问题诊断。
以下示例展示函数、循环和算术等基础写法，可以直接作为 V2 项目模板的 main.py：
def square(value):
return value * value
for value in range(4):
print(square(value))V2 继续使用 .pyi 描述 Python 可见 API，并由 CLI 生成 C binding。模块声明、
C callback 和 Program Image 的完整流程见
docs/reference/modules-and-bindings.md。
以下方式直接运行仓库内的 pikapython_cli，不需要通过 pip 安装：
git clone --branch v2 --single-branch https://github.com/pikasTech/PikaPython.git
cd PikaPython
python3 skills/pikapython-cli/scripts/pikapython-cli.py --help前置条件：
- Python 3.9 或更高版本；
- Python 环境中已有
PyYAML>=6.0,<7； - Git、CMake 和可用的 C 编译器。
复制 Linux 模板，然后安装依赖并构建：
mkdir -p ../pika-linux-app
cp -R project-templates/linux-console/. ../pika-linux-app/
cd ../pika-linux-app
python3 ../PikaPython/skills/pikapython-cli/scripts/pikapython-cli.py install
python3 ../PikaPython/skills/pikapython-cli/scripts/pikapython-cli.py build
python3 tools/verify-linux-output.py自动验证通过后，可以交互运行生成的 Linux 程序；按 Ctrl-D 退出 REPL：
./.pikapython/build/linux/linux-console模板默认从 pikasTech/PikaPython 的 v2 分支安装依赖。
更多配置、平台模板和模块开发说明见 docs/reference/index.md。
- GitHub Issues：报告 V2 问题和跟踪产品进展；
- PikaPython 论坛：交流移植、模块和嵌入式应用；
- PikaPython 视频： 查看项目介绍与开发内容。