MicroPythonの動くハード、増加中

MicroPythonが動くハードは、Pyboardにはじまり、Pyboard互換品であるElecrowのCrow Pyboard、STM32(ARM Cortex-M)、ESP8266、ESP32、micro:bitなどなど拡がりつつあります。
さらに、ここに来て、ラズパイPico登場。一気に注目度が上がると思われます。
Raspberry Pi Pico 登場！ RP2040関連リソースまとめ

MicroPythonの開発環境の紹介

一応、Macで、ESP32が中心ですが、それほど特殊性はありません。WindowsでラズパイPico、でもほぼ同じ。ラズパイPico対応は急速に進むはず。

まず、やりたいことベースで分解。

有線（USBーシリアル）接続
無線（WiFi / Bluetooth）接続
REPLでコード実行（ターミナルアプリ、コマンド）
REPLでコード実行（JupyterNotebookのカーネル）
エディターでファイル編集
ファイル編集時の入力補完、アシスト
ファイル実行
デバッガー実行
ファイルマネジメント（リスト、アップロード／ダウンロード）

まぁ、最低限で考えると、(1)有線でつないで、(3)ターミナルコマンドでREPL実行、(9)ツールでファイルのアップロードがとりあえずできれば。
これは以前、記事に書きました。MacでESP32のLチカ（MicroPython/ターミナル版）

調べてみると、色々な手法があり、どんどん便利になっています。リモート開発全体が進化しているので、その流れですね。

上述の機能を満たすものとして、こんな材料があります。

iterm(iterm2) + screenコマンド
```
有線接続
```
```
unixアプリ／コマンド
```
VS Code
```
コード編集、入力補完
```
```
Microsoft製、統合開発環境
```
pyMakr

有線接続、~~無線接続~~、REPL実行

VS Codeの拡張機能、javascript、nodejs 6.9.5以上が必要。

https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=pycom.Pymakr

```
https://github.com/pycom/pymakr-vsc
```
JupyterNotebookのMicroPythonカーネル jupyter_upydevice_kernel

有線接続、無線接続、REPL実行

```
Python製
```

https://github.com/Carglglz/jupyter_upydevice_kernel

micropy-cli

VS Code用、コード入力補完の環境整備

```
Python製
```
```
https://github.com/BradenM/micropy-cli
```
Adafruit ampy

有線接続、ファイルマネジメント

```
Python製ツール（古い）
```

https://pypi.org/project/adafruit-ampy/

rshell

有線接続、ファイルマネジメント

```
REPL、ファイル編集（外部）
```
```
Python製ツール
```
```
https://github.com/dhylands/rshell
```
uPyFile

有線接続、ファイルマネジメント

Python製ツール（新しい、けどまだ実験中）

https://github.com/AwesomeCronk/uPyFile

uPydev

無線接続、ファイルマネジメント

```
Python製ツール
```
```
https://github.com/Carglglz/upydev
```
Thonny

Pythonビギナー向け統合開発環境

有線接続、ファイルマネジメント、コード編集、入力補完、コード実行

```
無線接続(webREPLは実験中）
```

Mac, Linux, Winアプリ、オープンソース

```
https://thonny.org
```
mu-editor

最近、アップデートが遅い。

micro:bitモード、ESP32モードが有る。けど、使い勝手悪し。

で、どれがオススメ？？

Thonnyだと、単体で完結します。ラズパイPicoでも正式ツールとして対応済みなので、今後の見込みあり。

ですが、オススメは、VS Code + pyMakr + micropy-cli
（+ jupyter_upydevice_kernelでJupyter Notebook）
（+ ターミナル窓でampy、uPydev、esp-tool.pyなど）

VS CodeがJupyterサーバーを内蔵したのでとても良い感じです。

追って詳細記事を上げます。