PySide2 和 Matplotlib:如何让 MatPlotLib 在单独的进程中运行?因为它不能在单独的线程中运行

Question

我不是一个有经验的程序员，我正在尝试使用Qt for python(PySide2(在python中创建一种数据记录器程序来构建GUI。我能够使用设计器创建一个 gui 并将其加载到 python 中。GUI 目前只是一个空白窗口。然后，我创建了一个函数，在显示图形的窗口中启动MatplotLib，并使用Qt计时器更新主程序的每个循环中的数据。

一切都有效，但 MatPlotLib 的重绘时间会大大减慢 gui 刷新速度。所以我试图将MatPlotLib放在一个单独的线程中，经过大量的试验，我明白它不能在单独的线程中运行。 最后，我决定尝试使用多处理。现在 MatPlotLib 在单独的进程中运行良好(我使用队列将数据发送到 MatPlotLib(并在进程完成后正确退出，但是当我关闭主窗口时，程序较新完全关闭，并且还键入 Ctrl+C 提示被阻止。

这是我的代码：

#!/usr/bin/env python3
import sys
from PySide2.QtUiTools import QUiLoader
from PySide2.QtWidgets import QApplication, QWidget
from PySide2.QtCore import QFile, QTimer
import matplotlib.pyplot as plt
from multiprocessing import Process, Queue, freeze_support
import random

class DSL(QWidget):
def __init__(self):
# LOAD HMI
QWidget.__init__(self)
designer_file = QFile('userInterface.ui')
designer_file.open(QFile.ReadOnly)
loader = QUiLoader()
self.ui = loader.load(designer_file, self)
designer_file.close()
self.ui.show()
# Data to be visualized
self.data = []
def mainLoop(self):
self.data = []
for i in range(10):
self.data.append(random.randint(0, 10))
# Send data to graph process
queue.put(self.data)
# LOOP repeater
QTimer.singleShot(10, self.mainLoop)

def graphProcess(queue):
for i in range(10):
# Get data
data = queue.get()
# MatPlotLib
plt.ion()
plt.clf()
plt.plot(data)
plt.show()
plt.pause(0.1)
print('process end')

if __name__ == '__main__':
# MatPlotLib Process
queue = Queue()
freeze_support()
p = Process(target=graphProcess, args=(queue,))
p.daemon = True
p.start()
# PySide2 Process
app = QApplication(sys.argv)
dsl = DSL()
dsl.mainLoop()
sys.exit(app.exec_())

Answer 1

与其在辅助进程中使用 matplotlib，不如在 QWidget 中嵌入一个画布，允许它在相同的 PySide2 进程中运行：

#!/usr/bin/env python3
import sys
from PySide2.QtCore import QFile, QObject, Signal, Slot, QTimer
from PySide2.QtWidgets import QApplication, QVBoxLayout, QWidget
from PySide2.QtUiTools import QUiLoader
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import NavigationToolbar2QT as NavigationToolbar
from matplotlib.figure import Figure
import random

class DSL(QObject):
dataChanged = Signal(list)
def __init__(self, parent=None):
# LOAD HMI
super().__init__(parent)
designer_file = QFile("userInterface.ui")
if designer_file.open(QFile.ReadOnly):
loader = QUiLoader()
self.ui = loader.load(designer_file)
designer_file.close()
self.ui.show()
# Data to be visualized
self.data = []
def mainLoop(self):
self.data = []
for i in range(10):
self.data.append(random.randint(0, 10))
# Send data to graph
self.dataChanged.emit(self.data)
# LOOP repeater
QTimer.singleShot(10, self.mainLoop)

class MatplotlibWidget(QWidget):
def __init__(self, parent=None):
super().__init__(parent)
fig = Figure(figsize=(7, 5), dpi=65, facecolor=(1, 1, 1), edgecolor=(0, 0, 0))
self.canvas = FigureCanvas(fig)
self.toolbar = NavigationToolbar(self.canvas, self)
lay = QVBoxLayout(self)
lay.addWidget(self.toolbar)
lay.addWidget(self.canvas)
self.ax = fig.add_subplot(111)
self.line, *_ = self.ax.plot([])
@Slot(list)
def update_plot(self, data):
self.line.set_data(range(len(data)), data)
self.ax.set_xlim(0, len(data))
self.ax.set_ylim(min(data), max(data))
self.canvas.draw()

if __name__ == "__main__":
app = QApplication(sys.argv)
dsl = DSL()
dsl.mainLoop()
matplotlib_widget = MatplotlibWidget()
matplotlib_widget.show()
dsl.dataChanged.connect(matplotlib_widget.update_plot)
sys.exit(app.exec_())