python - 使用 Matplotlib、PyQt 和 Threading 进行实时绘图以 python 崩溃结束

Question

我一直在为我的 Python 应用程序苦苦挣扎，找不到任何答案。

我有一个使用 Matplotlib 小部件的 PyQT GUI 应用程序。 GUI 启动一个新线程来处理绘制到 mpl 小部件。恐怕我现在通过从导致崩溃的另一个线程访问 matplotlib 绘图组件来运行到竞争条件。

这基本上就是我的代码的样子:

class Analyzer(QMainWindow, Ui_MainWindow):
  def __init__(self, parent=None):
    self.timer = QTimer()
    super(Analyzer, self).__init__(parent)
    self.setupUi(self)

    self.background = self.mpl.canvas.copy_from_bbox(self.mpl.canvas.ax.bbox)

    self.plotQueue = Queue.Queue()
    self.plotterStarted = False

    self.plotter = Plotter(self.mpl, self.plotQueue)
    self.cam = Cam(self.plotQueue, self.textEdit)
    ...

class Ui_MainWindow(object):
  def setupUi(self, MainWindow):
    ...
    self.mpl = MplWidget(self.centralWidget)
    ...

class MplWidget(QtGui.QWidget):
"""Widget defined in Qt Designer"""
  def __init__(self, parent = None):
    QtGui.QWidget.__init__(self, parent)
    self.canvas = MplCanvas()
    ...

class MplCanvas(FigureCanvas):
"""Class to represent the FigureCanvas widget"""
  def __init__(self):        
    # setup Matplotlib Figure and Axis
    self.fig = Figure()
    self.ax = self.fig.add_subplot(111)

    # initialization of the canvas
    FigureCanvas.__init__(self, self.fig)

    FigureCanvas.updateGeometry(self)

和绘图仪类:

class Plotter():
  def __init__(self, mpl="", plotQueue=""):
    self.mpl = mpl
    self.background = self.mpl.canvas.copy_from_bbox(self.mpl.canvas.ax.bbox)
    self.plotQueue = plotQueue
    ...
  def start(self):
    threading.Thread(target=self.run).start()

  ''' Real time plotting '''
  def run(self):
    while True:
      try:
        inputData = self.plotQueue.get(timeout=1)

        # Go through samples
        for samples in inputData:
            self.line, = self.mpl.canvas.ax.plot(x, y, animated=True, label='Jee')

            for sample in samples:
                x.append(sample['tick'])
                y.append(sample['linear'])

            self.line.set_data(x,y)
            self.mpl.canvas.ax.draw_artist(self.line)
            self.mpl.canvas.blit(self.mpl.canvas.ax.bbox)
         ...

所以我将 mpl 和 plotQueue 传递给 Plotter 类对象。 PlotQueue 填充在处理来自外部硬件的传入数据的 Cam 类中。 Plotter 读取 plotQueue，对其进行处理并为 mpl 调用绘图。

但这是访问 mpl 的线程安全方法吗？如果没有，我应该怎么做？对此的任何提示表示赞赏。

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编辑 1.

我按照评论中的建议在主线程中添加了 QTimer 来处理绘图。经过一些小的调整后，我让它运行得相当好。

class Analyzer(...):
  def __init__(self, parent=None):
    QObject.connect(self.timer, SIGNAL("timeout()"), self.periodicCall)

  def periodicCall(self):
    self.plotter.draw()

  def startButton(self):
    self.timer.start(10)

非常感谢有用的评论。

Answer 1

如果您程序中的 matplotlib 使用 QT 后端(我假设是因为您将其嵌入到 Qt 应用程序中)，那么绘图将在您调用 matplotlib 命令的线程中完成。这将是一个问题，因为 Qt 要求所有绘图都从主线程完成。 所以我相当肯定你不能简单地修复它。(如果你使用的是 GTK，你可以使用 gtk 锁来防止主进程与 GUI 交互，而你从你的线程，但 Qt 摆脱了他们在 v4 及更高版本中的类似锁定)。

你有几个选择:

1. 尝试分离出 matplotlib 的绘图部分(甚至不可能？)并通过使用 QApplication.postEvent() 发送事件让它们在主线程中运行

2. 不使用线程，而是在主线程中使用回调(可能使用 QTimer 定期调用或在程序空闲时调用)。这可能不会影响您的应用程序的性能，因为 Python GIL 无论如何都会阻止真正的多线程行为。

3. 使用不同的绘图库。我看了一下 PyQtGraph前几天，它似乎进展顺利。乍一看，我认为它有能力在幕后为你处理所有这一切，使用 RemoteGraphicsView .这将启动第二个进程来执行 CPU 密集型绘图工作，从而绕过上述 Python GIL 问题。如果您有兴趣，请查看他们提供的示例