Python-QT-ProgressBar

Müssen Sie erlauben die Ereignisse verarbeitet werden, während die Schleife ausgeführt wird, so dass die Anwendung kann reaktionsfähig bleiben.

Sogar noch wichtiger ist, für lang andauernde Aufgaben, die Sie benötigen, um eine Möglichkeit für den Benutzer, um die Schleife zu stoppen, sobald es gestartet wird.

Einen einfachen Weg, dies zu tun ist, starten Sie die Schleife mit einem timer, und dann in regelmäßigen Abständen rufen qApp.processEvents während die Schleife ausgeführt wird.

Hier ist ein demo-script, das das tut:

import sys, time
from PyQt4 import QtGui, QtCore

class ProgressBar(QtGui.QWidget):
    def __init__(self, parent=None, total=20):
        super(ProgressBar, self).__init__(parent)
        self.progressbar = QtGui.QProgressBar()
        self.progressbar.setMinimum(1)
        self.progressbar.setMaximum(total)
        self.button = QtGui.QPushButton('Start')
        self.button.clicked.connect(self.handleButton)
        main_layout = QtGui.QGridLayout()
        main_layout.addWidget(self.button, 0, 0)
        main_layout.addWidget(self.progressbar, 0, 1)
        self.setLayout(main_layout)
        self.setWindowTitle('Progress')
        self._active = False

    def handleButton(self):
        if not self._active:
            self._active = True
            self.button.setText('Stop')
            if self.progressbar.value() == self.progressbar.maximum():
                self.progressbar.reset()
            QtCore.QTimer.singleShot(0, self.startLoop)
        else:
            self._active = False

    def closeEvent(self, event):
        self._active = False

    def startLoop(self):
        while True:
            time.sleep(0.05)
            value = self.progressbar.value() + 1
            self.progressbar.setValue(value)
            QtGui.qApp.processEvents()
            if (not self._active or
                value >= self.progressbar.maximum()):
                break
        self.button.setText('Start')
        self._active = False

app = QtGui.QApplication(sys.argv)
bar = ProgressBar(total=101)
bar.show()
sys.exit(app.exec_())

UPDATE

Davon aus, dass Sie mit der C-Implementierung von python (d.h. CPython), die Lösung dieses Problems hängt ganz auf die Art der Aufgabe(N), die zeitgleich mit der GUI. Mehr grundlegend, es ist bestimmt von CPython mit einem Global Interpreter Lock (GIL).

Ich werde nicht versuchen, eine Erklärung von CPython ist GIL: stattdessen werde ich einfach nur empfehlen, gerade diese ausgezeichnete PyCon video von Dave Beazley, und es dabei belassen.

In der Regel, wenn Sie versuchen, führen Sie eine GUI gleichzeitig mit einer hintergrund-task, die erste Frage ist: Ist die Aufgabe IO-bound oder CPU-gebunden?

Wenn es IO-bound (z.B. Zugriff auf das lokale Datei-system, das herunterladen aus dem internet, etc), dann ist die Lösung meist Recht einfach, weil CPython immer Veröffentlichungen der GIL für die I/O-Operationen. Der hintergrund-task kann einfach getan werden asynchron, oder ausgeführt durch eine Arbeitsthread und nichts besonderes getan werden muss, um zu halten die GUI reagiert.

Die wichtigsten Schwierigkeiten, die auftreten, mit CPU-gebundene Aufgaben, wenn es eine zweite Frage: Lässt sich die Aufgabe untergliedern sich in eine Reihe von kleinen Schritten?

Wenn es kann, dann die Lösung ist, periodisch Anfragen an den GUI-thread zu Prozess seinen aktuellen stack von anstehenden Veranstaltungen. Die demo-Skript oben ist ein grobes Beispiel für diese Technik. Mehr in der Regel, würde die Aufgabe durchgeführt werden in einem separaten worker-thread, der das emittieren würde ein gui-update-signal da in jedem Schritt der task abgeschlossen ist. (NB: es ist wichtig, um sicherzustellen, dass der worker-thread nie versucht, keine GUI-bezogenen Vorgänge selbst).

Aber wenn die Aufgabe nicht unten gebrochen werden, in kleinen Schritten, dann wird keiner der üblichen threading-Art-Lösungen arbeiten. Die GUI wird nur einfrieren, bis die Aufgabe abgeschlossen ist, ob threads verwendet oder nicht.

Für dieses Letzte Szenario, die einzige Lösung ist die Verwendung eines separaten Prozess, anstatt einen eigenen thread - also nutzen Sie die multiprocessing Modul. Natürlich, diese Lösung wird nur wirksam, wenn das Ziel-system hat mehrere CPU-Kerne zur Verfügung. Wenn es nur einen CPU-Kern zu spielen, gibt es im Grunde nichts, was getan werden kann, um zu helfen (andere als der Wechsel zu einer anderen Implementierung von Python oder einer anderen Sprache insgesamt).

InformationsquelleAutor ekhumoro