树莓派Pico玩转SPI：手把手教你用MicroPython驱动传感器
你有没有遇到过这种情况——手头有个MPU6050，接上树莓派Pico后死活读不出数据？明明代码看着没问题，设备ID就是不对。别急，这多半不是你的错，而是SPI的“脾气”没摸清。
今天我们就来彻底搞明白一件事：如何让树莓派Pico通过MicroPython稳定可靠地和SPI传感器对话。不讲虚的，从硬件连接到寄存器配置，再到实战调试技巧，一步步带你走出“通信失败”的泥潭。
为什么选SPI？它到底强在哪？
在I2C、UART、SPI这三大嵌入式通信协议里，SPI可能是最“直男”的一个——没有地址机制、没有ACK确认、也不走多主模式。但它胜在快、稳、可控性强。
想象一下你要采集IMU（惯性测量单元）的数据，每秒要读几十次加速度和角速度。这时候I2C那几MHz的速度就有点吃紧了，而SPI轻轻松松跑个8MHz都不带喘气。更重要的是，它是全双工的——发命令的同时就能收数据，延迟极低。
所以像MPU6050、BME280、SSD1306 OLED屏、MCP3208 ADC这类对实时性要求高的外设，基本都支持SPI模式。
📌 简单说：如果你要做姿态识别、高速采样或驱动屏幕，SPI几乎是必选项。
先搞清楚：SPI到底是怎么工作的？
很多人一上来就写代码，结果卡在第一步。其实关键是要理解SPI的主从架构 + 四根线 + 四种模式这套逻辑。
四根线各司其职
| 引脚 | 名称 | 方向 | 作用 |
|---|---|---|---|
| SCLK | 时钟 | 主 → 从 | 提供同步节拍 |
| MOSI | 主出从入 | 主 → 从 | 主机发数据给从机 |
| MISO | 主入从出 | 从 → 主 | 从机返回数据 |
| CS/SS | 片选 | 主 → 从 | 激活某个从设备 |
注意：所有设备共享前三根线，但每个从设备必须有自己的CS引脚。你想跟谁说话，就把谁的CS拉低。
四种工作模式？别被吓到了
SPI有两种参数决定通信方式：
- CPOL（Clock Polarity）：空闲时钟是高电平还是低电平
- CPHA（Clock Phase）：数据是在第一个边沿采样，还是第二个
组合起来就是4种模式：
| 模式 | CPOL | CPHA | 常见设备 |
|---|---|---|---|
| Mode 0 | 0 | 0 | BME280（默认）、OLED |
| Mode 1 | 0 | 1 | 少见 |
| Mode 2 | 1 | 0 | 少见 |
| Mode 3 | 1 | 1 | MPU6050、BMI160 |
✅ 记住这两个典型例子就够了：
- 要连MPU6050？设置polarity=1, phase=1（Mode 3）
- 要连BME280？通常是 Mode 0（polarity=0, phase=0），但也可能配置成 Mode 3，看具体初始化方式
树莓派Pico上的SPI资源长啥样？
RP2040芯片内置两个独立的SPI控制器：SPI0 和 SPI1，每个都可以当主机或从机用。而且它们是由硬件状态机驱动的，意味着传输过程几乎不占CPU资源，特别适合长时间连续采集。
默认引脚分配如下：
| 功能 | SPI0 | SPI1 |
|---|---|---|
| SCLK | GP2 | GP10 |
| MOSI | GP3 | GP11 |
| MISO | GP4 | GP12 |
| CS | GP5 | GP13 |
这些引脚可以直接映射到面包板上使用，非常方便。
⚠️ 小贴士：虽然理论上可以重映射，但建议初学者优先使用默认引脚。非标准接法容易引发信号完整性问题，尤其是高速通信时。
写代码之前：先理清SPI通信的基本流程
很多初学者写的代码看起来没错，但总是在CS控制或者地址格式上栽跟头。我们先把通用流程拆解清楚：
[开始] ↓ 拉低CS（选中设备） ↓ 发送寄存器地址（带上读/写标志） ↓ 如果是读操作 → 接收N字节数据 如果是写操作 → 发送N字节数据 ↓ 拉高CS（释放设备） ↓ [结束]这个过程中最容易出错的是地址位的处理。比如大多数传感器规定：
- 写操作：地址最高位为 0
- 读操作：地址最高位为 1
所以在MicroPython里经常看到这样的操作：
addr |= 0x80 # 设置读标志（即第7位为1）反过来，如果要写，就不加这个标志。
实战演示：用MicroPython读取MPU6050数据
现在我们动手做一个完整的例子：连接MPU6050六轴传感器，读取它的设备ID并持续获取加速度值。
硬件连接（超简单）
| Pico | MPU6050 |
|---|---|
| 3.3V | VCC |
| GND | GND |
| GP2 | SCL/SCLK |
| GP3 | SDA/SDI (MOSI) |
| GP4 | SDO (MISO) |
| GP5 | CS/SS |
🔌 注意：MPU6050默认是I2C模式，要让它走SPI，必须把它的
AD0引脚接地，并且将CS引脚接到来自主控的片选脚！
初始化SPI总线
from machine import Pin, SPI import time # 配置SPI0 spi = SPI(0, baudrate=1_000_000, # 1MHz，稳妥起见先别飙太快 polarity=1, # Mode 3：空闲高电平 phase=1, sck=Pin(2), mosi=Pin(3), miso=Pin(4)) # 定义片选脚 cs = Pin(5, Pin.OUT, value=True) # 初始禁用这里的关键点：
baudrate=1_000_000是保守选择，兼容绝大多数传感器；value=True表示初始状态下CS为高，避免误触发；- 使用
Pin.OUT模式手动控制片选，比依赖硬件自动管理更灵活。
封装读写函数
def read_reg(addr, nbytes=1): """读取一个或多个寄存器""" cs.low() spi.write(bytes([addr | 0x80])) # 读操作需置高位 data = spi.read(nbytes) cs.high() return data def write_reg(addr, value): """写入单个寄存器""" cs.low() spi.write(bytes([addr, value])) cs.high()💡 技巧提示：对于多字节读取（如加速度计数据），可以用
readinto()提高性能：
python buf = bytearray(6) read_reg(ACCEL_XOUT_H | 0x80, 6) # 一次读6字节
开始通信：先验身份再取数据
# MPU6050寄存器定义 WHO_AM_I = 0x75 ACCEL_XOUT_H = 0x3B # 第一步：检查是否在线 device_id = read_reg(WHO_AM_I)[0] print(f"Device ID: {hex(device_id)}") # 应输出 0x68 if device_id != 0x68: raise Exception("找不到MPU6050，请检查接线！") # 第二步：启用传感器（退出睡眠模式） write_reg(0x6B, 0x00) # 清除电源管理寄存器 # 第三步：循环读取加速度 while True: x_h, x_l = read_reg(ACCEL_XOUT_H, 2) y_h, y_l = read_reg(ACCEL_XOUT_H + 2, 2) z_h, z_l = read_reg(ACCEL_XOUT_H + 4, 2) # 合成16位有符号整数 def to_int16(h, l): val = (h << 8) | l return val - 65536 if val > 32767 else val ax = to_int16(x_h, x_l) ay = to_int16(y_h, y_l) az = to_int16(z_h, z_l) print(f"Accel: X={ax}, Y={ay}, Z={az}") time.sleep(0.1)运行这段代码，你应该能看到类似这样的输出：
Device ID: 0x68 Accel: X=-123, Y=45, Z=16300 ...恭喜！你已经成功打通了SPI通信链路。
常见坑点与调试秘籍
别以为跑通一次就万事大吉。下面这几个问题是我在教学中见过最多的：
❌ 问题1：读出来全是0xFF或0x00？
这是最典型的通信失败表现。排查方向：
- ✅MISO/MOSI是不是接反了？
- ✅CS有没有真正拉低？用万用表测一下
- ✅SPI模式对不对？MPU6050必须是 Mode 3
- ✅供电是否正常？有些传感器3.3V压差不够会罢工
🔍 进阶手段：用逻辑分析仪抓包，看看SCLK有没有脉冲，MOSI有没有发出地址。
❌ 问题2：偶尔能读到正确值，但不稳定？
大概率是电源噪声或接触不良。
- 加一个0.1μF陶瓷电容靠近传感器VCC-GND；
- 避免用太长的杜邦线（超过10cm就可能出问题）；
- 在PCB设计中，SPI走线尽量短且远离高频信号源。
❌ 问题3：多个SPI设备互相干扰？
记住一条铁律：任何时候只能有一个CS被拉低。
如果你同时激活两个设备，MISO线上就会发生冲突，导致数据错乱。解决方案：
- 给每个设备单独分配CS引脚；
- 在软件中严格保证“先释放前一个，再启动下一个”；
- 必要时加入延时（
time.sleep_us(1)）确保切换干净。
更进一步：不只是读传感器
一旦掌握了SPI的基础玩法，你可以做更多有趣的事：
✅ 驱动OLED屏幕显示数据
import ssd1306 oled = ssd1306.SSD1306_SPI(128, 64, spi, dc=Pin(6), res=Pin(7), cs=Pin(8)) oled.text("Hello SPI!", 0, 0) oled.show()✅ 接ADC采集模拟信号
比如 MCP3208 支持8通道12位ADC，配合SPI轻松实现多路电压监测。
✅ 结合WiFi上传云端
通过ESP-01S模块（UART转WiFi）把SPI采集的温湿度、加速度数据发到MQTT服务器，构建小型物联网节点。
最后一点思考：为什么MicroPython这么香？
在过去，操作SPI往往意味着要啃数据手册、配寄存器、调时序。而现在，借助MicroPython，我们只需要关心：
- 哪几个引脚？
- 多少速率？
- 是Mode 0还是Mode 3？
- 地址要不要加0x80？
剩下的交给封装好的API就行。这让原型开发速度提升了至少十倍。
当然，如果你想深入优化性能（比如用DMA做高速缓存采集），那就得往下探一层，去了解RP2040的PIO（可编程IO）机制了。不过那是另一个故事了。
掌握SPI，就像拿到了一把打开嵌入式世界大门的钥匙。而树莓派Pico + MicroPython 的组合，让这扇门变得前所未有地好推。
下次当你面对一个新的SPI传感器时，不妨问自己三个问题：
- 它的SPI模式是什么？
- 我有没有正确控制CS？
- 地址位有没有设置读写标志？
答对了，90%的问题都能解决。
如果你正在尝试连接某个特定传感器却卡住了，欢迎留言交流，我们一起debug。
