多執行緒環境下 PyQtGraph 繪畫解決方案
1、問題背景
2、解決方案
為了解決這個問題,可以採用以下解決方案:
-
將繪圖操作封裝成一個函式,並將其放入一個佇列中;
-
建立多個工作執行緒,並讓每個工作執行緒從佇列中獲取繪圖任務,然後在主執行緒中執行繪圖操作;
-
透過訊號和槽機制將工作執行緒和主執行緒連線起來,以便工作執行緒在完成繪圖任務後通知主執行緒更新 GUI 介面。
以下是一個示例程式碼,演示瞭如何使用上述解決方案來在多執行緒環境下進行 PyQtGraph 繪圖:
from PyQt5 import QtCore, QtWidgets
import pyqtgraph as pg
import threading
import Queue
# 建立一個繪圖物件
app = QtWidgets. QApplication([])
win = pg. GraphicsWindow( title = "Basic plotting examples")
plot = win. addPlot( title = "Simple plot", labels ={ 'left': 'Y Axis', 'bottom': 'X Axis'})
curve = plot. plot( curve = np. random. normal( size = 100))
# 定義繪圖函式
def draw( data):
curve. setData( data)
# 將繪圖函式封裝成一個類
class DrawingThread( threading. Thread):
def __init__( self, queue):
super( DrawingThread, self). __init__()
self. queue = queue
def run( self):
while True:
# 從佇列中獲取繪圖任務
data = self. queue. get()
# 在主執行緒中執行繪圖操作
QtCore. QMetaObject. invokeMethod( curve, "setData", QtCore. Qt. QueuedConnection,
QtCore. Q_ARG( object, data))
# 通知主執行緒更新 GUI 介面
QtCore. QMetaObject. invokeMethod( app, "processEvents", QtCore. Qt. QueuedConnection)
# 標記任務完成
self. queue. task_done()
# 建立一個佇列來儲存繪圖任務
queue = Queue. Queue()
# 建立多個工作執行緒
num_worker_threads = 3
for i in range( num_worker_threads):
thread = DrawingThread( queue)
thread. daemon = True
thread. start()
# 將繪圖任務放入佇列中
for i in range( 100):
queue. put( np. random. normal( size = 100))
# 啟動應用程式
app. exec_()
在這個示例中,我們建立了一個繪圖物件
curve
,並將其新增到 PyQtGraph 的繪圖視窗中。然後,我們定義了一個繪圖函式
draw()
,這個函式將資料
data
繪製到
curve
上。
接下來,我們將繪圖函式封裝成一個類
DrawingThread
。這個類繼承自
threading.Thread
,並重寫了
run()
方法。在
run()
方法中,我們從佇列中獲取繪圖任務,然後在主執行緒中執行繪圖操作。
最後,我們建立了一個佇列
queue
來儲存繪圖任務,並建立了多個工作執行緒來從佇列中獲取繪圖任務並執行繪圖操作。
在主執行緒中,我們透過訊號和槽機制將工作執行緒和主執行緒連線起來,以便工作執行緒在完成繪圖任務後通知主執行緒更新 GUI 介面。
透過這種方式,我們可以在多執行緒環境下進行 PyQtGraph 繪圖,並且不會出現繪圖不生效或程式崩潰的問題。
來自 “ ITPUB部落格 ” ,連結:https://blog.itpub.net/70034537/viewspace-3008079/,如需轉載,請註明出處,否則將追究法律責任。
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