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

我不是经验丰富的程序员，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 Designer 创建一个 gui 并将其加载到 python 中。 gui 现在只是一个空白窗口。然后我创建了一个在显示图形的窗口中启动 MatplotLib 的函数，并使用 Qt 计时器更新主程序的每个循环中的数据。

一切正常，但 MatPlotLib 的重绘时间太慢了 gui 刷新。所以我尝试将 MatPlotLib 放在一个单独的线程中，经过大量试验后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，程序更新完全关闭，并且还键入 Ctrl+C 提示是被屏蔽了。

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，使其可以在相同的 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_())