在 Python 和 pyqtgraph 的不同图形上绘制多个数据流的最佳实践

Question

我正在用 PyQt 编写一个应用程序，它接收 8 个传感器波形，并且我在一个 window 中有 8 个 QGraphicViews 来流式传输 8 个数据。当我只使用一个传感器时，一切正常。但是如果我使用所有 8 个实时流，绘图就会变慢并崩溃。

在同时绘制大量实时流以减少性能时间时，最佳做法是什么？应该注意什么？多线程会有帮助吗？以较慢的帧速率绘图？

Answer 1

由于任务是 CPU 绑定的，并且您仍然运行在一个核心上（对于 Python，默认情况下），多线程将没什么用处。此外，PyQtGraph 不能在多线程中完成任何绘图：一切都必须在主线程中完成（请参阅作者对类似主题的回复 here）。因此，尽管多线程或多处理可以帮助您获取或处理数据，但它无法解决主要瓶颈：以过高的速率在过少的数据中绘制过多的数据 space。

解决办法？下采样。方便的是，PyQtGraph 有这个 builtin。这是一个示例（修改自 PyQtGraph 示例套件）。

import numpy as np
import pyqtgraph as pg
from PySide import QtGui, QtCore

win = pg.GraphicsWindow(title="Basic plotting examples")
win.resize(1000,600)
win.setWindowTitle('pyqtgraph example: Plotting')

# Enable antialiasing for prettier plots
pg.setConfigOptions(antialias=True)

p1 = win.addPlot(title="Downsampled")
# normally would plot 1000, but we downsample by 10 fold
p1.plot(np.random.normal(size=1000), pen=(255,0,0), name="Red curve", downsample=10)

p2 = win.addPlot(title="Normal")
p2.plot(np.random.normal(size=1000), pen=(0,0,255), name="Blue curve",)


## Start Qt event loop unless running in interactive mode or using pyside.
if __name__ == '__main__':
    QtGui.QApplication.instance().exec_()

结果是，我们左侧的点数减少了 10 倍，从而提高了性能。

在 Python 和 pyqtgraph 的不同图形上绘制多个数据流的最佳实践

Best practice for plotting multiple streams of data on different graphs in Python & pyqtgraph

python

performance

plot

qt

pyqtgraph