如何使用Python3

时间:2017-01-27 22:45:55

标签: python multithreading pyqt5 qthread qmutex

我是python的新手,但能够获得一个相当有用的程序来运行来处理大量数据。我能够使用另一个python脚本顺序运行多个数据集来串行调用程序,但是我想创建一个GUI并使用多线程来允许其他人使用它而不需要知道编程的所有细节。我成功创建了GUI,并可以使用信号和插槽双向提供数据。我遇到的问题是创建具有相同功能的多个线程。

我做了一些研究,看起来这个函数需要线程安全,不幸的是我不是因为我使用scipy的curve_fit(),这不是线程安全的。所以,根据我在这个论坛和其他人看到的内容,我应该使用mutex.lock(),但是我得到了内部例程的#34; SystemError:null参数"在调用curve_fit()

以下是一些示例代码,用于演示我所做的事情:

    import sip
    sip.setapi('QString', 2)

    import sys, time
    from PyQt5 import QtCore, QtGui, uic, QtWidgets
    from ZthCalculation import ZthObject

    qtCreatorFile = "PyQtZthUI_01.ui" # Enter file here.

    Ui_MainWindow, QtBaseClass = uic.loadUiType(qtCreatorFile)

    #class MyApp(QtGui.QMainWindow, Ui_MainWindow):
    class MyApp(QtWidgets.QMainWindow, Ui_MainWindow):
        def __init__(self):
            super(self.__class__, self).__init__()
            QtWidgets.QMainWindow.__init__(self)
            Ui_MainWindow.__init__(self)
            self.setupUi(self)
            self.RunButton.clicked.connect(self.RunZthTest)
    .
    .
    .
        def RunZthTest(self):
  #create as processes instead of threads???
  #            self.Process1 = QtCore.QProcess()
            self.Thread1 = QtCore.QThread()
            self.obj1 = ZthObject(self.InputWet1.text(), self.InputDry1.text(), self.Output1.text(), self.side1)
            self.obj1.moveToThread(self.Thread1)
            self.Thread1.started.connect(self.obj1.ZthCalculation)
            self.obj1.textBox.connect(self.updateTextBox1)
            self.signal1 = self.obj1.finished.connect(self.Thread1.quit)
            self.Thread1.setObjectName("Thread1")
            self.Thread1.start()
            time.sleep(.1)

            self.Thread2 = QtCore.QThread()
            self.obj2 = ZthObject(self.InputWet2.text(), self.InputDry2.text(), self.Output2.text(), self.side2)
            self.obj2.moveToThread(self.Thread2)
            self.Thread2.started.connect(self.obj2.ZthCalculation)
            self.obj2.textBox.connect(self.updateTextBox2)
            self.signal2 = self.obj2.finished.connect(self.Thread2.quit)
            self.Thread2.setObjectName("Thread2")
            self.Thread2.start()
            time.sleep(.1)

            self.Thread3 = QtCore.QThread()
            self.obj3 = ZthObject(self.InputWet3.text(), self.InputDry3.text(), self.Output3.text(), self.side3)
            self.obj3.moveToThread(self.Thread3)
            self.Thread3.started.connect(self.obj3.ZthCalculation)
            self.obj3.textBox.connect(self.updateTextBox3)
            self.signal3 = self.obj3.finished.connect(self.Thread3.quit)
            self.Thread3.setObjectName("Thread3")
            self.Thread3.start()
    .
    .
    .

    if __name__ == "__main__":
        app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
        window = MyApp()
        window.show()
    #    sys.exit(app.exec_())
        app.exec_()

在另一个文件中,我有一个我作为线程调用的main函数:

class ZthObject(QtCore.QObject):
    killthread = False
    finished = QtCore.pyqtSignal()
    textBox = QtCore.pyqtSignal(str)
    def __init__(self, wetFilePath, dryFilePath, outFilePath, side, parent=None):
        super(self.__class__, self).__init__()
        self.wetFilePath = wetFilePath
        self.dryFilePath = dryFilePath
        self.outFilePath = outFilePath
        self.side = side
        self.mutex = QtCore.QMutex()
    def cleanup(self):
        ZthObject.killthread = True

#    def ZthCalculation(self, wetFilePath, dryFilePath, outFilePath, side):
    def ZthCalculation(self):
        #calculations here
.
.
.
        print("waypoint2")
        self.mutex.lock()
        popt, pcov = curve_fit(Foster6, timeShort, ZthjcShort, p0 = [Rs, taus])
        self.mutex.unlock()
.
.
.
        self.finished.emit()

我可以成功运行只调用一个线程的代码,但是如果我调用多个线程,那么输出窗口会输出' waypoint2'对于每个调用的线程,然后崩溃我上面提到的系统错误。

我做错了什么?我是否需要使用单独的进程而不是Qthreads?我误解了线程是如何工作的吗?我希望它们在独立的可变空间中运行。

1 个答案:

答案 0 :(得分:2)

如果共享函数内部的所有其他内容也尊重互斥锁,那么使用互斥锁实际上只会使线程安全。在这种情况下,它不会因为,虽然使用互斥锁会阻止同时调用curve_fit,但您不知道该函数的线程不安全,因此您可以&#39 ;确保其他东西也不会在另一个线程(例如主线程)中同时使用线程不安全的代码。

再加上Python GIL阻止了真正的线程化(如果您的任务是IO绑定而不是CPU绑定,则线程只在Python中提供速度提升),我建议转移到多进程模型。