Python - 使用 pyqtgraph (16ms) 快速绘图？

Question

我需要使用 pyqtgraph 绘制连续输入，因此我使用循环缓冲区来保存数据。我使用带有 maxlen 的双端队列来完成这项工作。 (Python 2.7、numpy 1.9.2、pyqtgraph 0.9.10)

from collections import deque
def create_cbuffer(self):
    buffer_len = self.BUFFER_LEN*self.number_of_points
    data = [0]*buffer_len # buffer_len = 160k
    self.cbuffer[0] = deque(data, maxlen=buffer_len)
    buffer_len = self.BUFFER_LEN
    data = [0]*buffer_len
    self.cbuffer[1] = deque(data, maxlen=buffer_len)

之后我像这样使用它:

import time
def update_cbuffer(self):
    data_points, data = data_feeds()  # data get every 16ms as lists
    start_t = time.time()
    self.cbuffer[0].extend(data_points) # Thanks to @PadraicCunningham
    # for k in xrange(0, self.number_of_points):
    #     self.cbuffer[0].append(data_points[k])
    self.cbuffer[1].append(data)
    fin_t = time.time() - start_t

设置图为:

self.curve[0] = self.plots[0].plot(self.X_AXIS, 
                [0]*self.BUFFER_LEN*self.number_of_points,
                pen=pg.intColor(color_idx_0),name='plot1')
self.curve[1] = self.plots[1].plot(self.X_AXIS_2, [0]*self.BUFFER_LEN,
                pen=pg.intColor(color_idx_1),name='plot2')

将绘图更新为:

def update_plots(self):
    self.curve[0].setData(self.X_AXIS, self.cbuffer[0])
    self.curve[0].setPos(self.ptr, 0)
    self.curve[1].setData(self.X_AXIS_2, self.cbuffer[1])
    self.curve[1].setPos(self.ptr, 0)
    self.ptr += 0.016

然后我使用 QTimer 调用它:

self.timer = QtCore.QTimer()
self.timer.timeout.connect(self.update_cbuffer)
self.timer.timeout.connect(self.update_plots)
self.timer.start(16)

问题是:

1. plot的时候好像比16ms慢很多。有什么加快速度的想法吗？

2. 当我使用 time.time() 对 update_plots() 计时并计算其平均运行时间 (total_time/number_of_runs) 时，它逐渐增加，我试图了解其背后的原因。

有什么建议么？我是 Python 的新手，我在代码中可能会犯一些错误，请不要犹豫地指出。提前感谢您的帮助。

p.s 我已经按照建议尝试了不同的循环缓冲区 efficient circular buffer?

class Circular_Buffer():
    def __init__(self, buffer_len, data_type='float'):
        if data_type == 'int':
            self.__buffer = np.zeros(buffer_len, dtype=int)
        else:
            self.__buffer = np.zeros(buffer_len)
        self.__counter = 0

    def append(self, data):
        self.__buffer = np.roll(self.__buffer, -1)
        self.__buffer[-1] = data

    def get(self):
        return self.__buffer

但事实证明在my case 中要慢得多.

我也试过这个:

class CB_list():
    def __init__(self, buffer_len):
        self.__buffer = [0]*buffer_len

    def append(self, data):
        self.__buffer = self.__buffer[1:]
        self.__buffer.append(data)

    def get(self):
        return self.__buffer

它的性能与双端队列相似，所以我坚持使用双端队列。

编辑: 对不起，我昨天弄错了。我已经在代码上更正了。

data = [0]*buffer_len # buffer_len = 16k  <--- Should be 160k instead

Answer 1

我不确定这是否是一个完整的答案，但信息太长无法转化为评论，我认为这对您理解问题至关重要。

我认为您不太可能让您的计时器每 16 毫秒触发一次。首先，如果您的方法 self.update_cbuffer 和 self.update_plots 运行时间超过 16 毫秒，则 QTimer 将在它应该触发时跳过，并在下一个 16 毫秒的倍数上触发(例如，如果方法需要 31 毫秒运行，则您的计时器应在 32 毫秒后触发。如果方法随后需要 33 毫秒运行，则计时器将在前一个之后的 48 毫秒后触发)

此外，计时器的准确性取决于平台。在 Windows 上，定时器只有 accurate to around 15 ms .作为证明，我编写了一个脚本来在我的 Windows 8.1 机器上进行测试(代码包含在帖子末尾)。该图显示了与预期超时的偏差(以毫秒为单位)。

在这种情况下，我的示例提前 12 毫秒触发。请注意，这不太正确，因为我认为我的代码没有考虑将错误附加到错误列表所需的时间长度。然而，那个时间应该比你在我的图中看到的偏移量少得多，也没有考虑到值的大分布。简而言之，Windows 上的计时器在超时大小方面具有准确性。不是一个好的组合。

希望这至少可以解释为什么代码没有按照您的预期运行。如果没有一个极简的工作示例，或者自己对代码进行全面的分析，很难知道速度的瓶颈在哪里。

顺便说一句，当我下面代码中的超时非常小时，pyqtgraph 似乎在一段时间后停止更新我的直方图。不确定为什么会这样。

生成上图的代码

from PyQt4 import QtGui, QtCore
import sys
import time
import pyqtgraph as pg
import numpy as np

start_time = time.time()

timeout = 0.16 # this is in SECONDS. Change to vary how often the QTimer fires
time_list = []

def method():
    global start_time
    time_list.append((timeout-(time.time()-start_time))*1000)
    start_time = time.time()

def update_plot():
    y,x = np.histogram(time_list, bins=np.linspace(-15, 15, 40))
    plt1.plot(x, y, stepMode=True, fillLevel=0, brush=(0,0,255,150))

app = QtGui.QApplication(sys.argv)

win = pg.GraphicsWindow()
win.resize(800,350)
win.setWindowTitle('Histogram')
plt1 = win.addPlot()
y,x = np.histogram(time_list, bins=np.linspace(-15, 15, 40))
plt1.plot(x, y, stepMode=True, fillLevel=0, brush=(0,0,255,150))
win.show()

timer = QtCore.QTimer()
timer.timeout.connect(method)
timer.timeout.connect(update_plot)
timer.start(timeout*1000)

sys.exit(app.exec_())