qt 等待线程结束_实战PyQt5: 128-使用多线程进行并行处理
多线程是实现并行处理的重要手段,在GUI编程中,经常需要将耗费任务分离,用单独的线程来处理,避免对主线程造成影响(最常见的影响就是会造成主界面无法响应的假死现象)。在Qt中,最常用的多线程一般是通过继承QThread类,重载其函数run()来实现。
QThread简介
QThread类提供了一种独立于平台的方式来管理线程。一个QThread对象管理程序中的一个控制线程。在run()中执行。默认情况下,run()通过调用exec()启动事件循环,并在线程内部运行Qt事件循环。
可以使用QObject.moveToThread()的方式将工作对象移动到线程中执行。
class Worker (QObject): resultReady = pyqtSignal(str) def __init__(self, parent=None): super(WorkerThread, self)._init__(parent) def doWork(self, parameter): result='' #这里执行耗时的阻塞操作 self.resultReady.emit(result) class Controller(QObject): operate=pyqtSignal(str) def __init__(self, parent=None): super(WorkerThread, self)._init__(parent) worker = Worker() self.workerThread =QThread() worker.moveToThread(self.workerThread) workerThread.finished.connect(worker.deleteLater) self.operate.connect(worker.doWork) worker.resultReady.connect(self.handleResults) self.workerThread.start() def __del__(self): self.workerThread.quit() self.workerThread.wait() def handleResults(sel, result): #在这里处理工作结束后返回的信息
然后, Worker中的doWork()代码将在单独的线程中执行。在这里我们可以将Worker的doWork()槽函数连接到来自任何线程的任何信号,因为借助Qt中的队列连接的机制,可以安全地跨线程连接信号和槽。
另外一种使用线程的方式就是继承QThread并重新实现其run() 函数。
class WorkerThread(QThread): resultReady = pyqtSignal(str) def __init__(self, parent=None): super(WorkerThread, self).__init__(parent) def run(self): result='' #这里执行耗时的阻塞操作 self.resultReady.emit(result) def __del__(self): self.quit() self.wait() class MyObject(QObject): .... def startWorkInAThread(self): workerThread = WorkerThread(self) workerThread.resultReady.connect(self.handleResults) workerThread.finished.connect(workerThread.deleteLater) workerThread.start() def handleResults(sel, result): #在这里处理工作结束后返回的信息
QThread.Priority线程优先级枚举量:
- QThread.IdlePriority (0): 仅在没有其他线程在运行时调度。
- QThread.LowestPriority (1): 比LowPriority安排的时间少。
- QThread.LowPriority (2): 比NormalPriority安排的时间少。
- QThread.NormalPriority (3): 操作系统的默认优先级。
- QThread.HighPriority (4): 比NormalPriority安排的时间更多。
- QThread.HighestPriority (5): 比“高优先级”安排的时间更频繁。
- QThread.TimeCriticalPriority (6): 尽可能频繁地安排。
- QThread.InheritPriority (7): 使用与创建线程相同的优先级。这是默认值。
QThread常用函数:
- usleep(usecs): 静态函数,强制当前线程休眠usecs微秒。
- msleep(msecs): 静态函数,强制当前线程休眠msecs毫秒。
- sleep(secs): 静态函数,强制当前线程休眠secs秒。
- run(self): 在调用start之后,线程将调用此函数。QThread的默认实现只是调用exec()。
- setPriority(self, priority: 'QThread.Priority'): 设置线程优先级。
- priority(self): 返回线程的优先级设置。
- start(self, priority: 'QThread.Priority'): 通过调用run()开始执行线程。操作系统将根据优先级参数调度线程。如果线程已经在运行,则此函数不执行任何操作。
- wait(self): 阻塞线程,直到满足以下任一条件:1.与该QThread对象关联的线程已完成执行(即,从run()返回时)。如果线程完成,此函数将返回true。如果线程尚未启动,它也会返回true。2.执行期限已到达。如果到了最后期限,此函数将返回false。
- quit(self): 告诉线程的事件循环以返回码0(成功)退出。等效于调用QThread.exit(0)。如果线程没有事件循环,则此函数不执行任何操作。
- exit(self, returnCode: int): 告诉线程的事件循环以returnCode退出。
- terminate(self): 终止线程的执行。根据操作系统的调度策略,线程可能会立即终止,也可能不会立即终止。可以在终止()之后使用QThread.wait()。当线程终止时,所有等待线程完成的线程都将被唤醒。警告:此功能很危险,不建议使用。线程可以在其代码路径中的任何位置终止。修改数据时可以终止线程。线程自身无法清除、解锁任何保持的互斥锁等。总之,仅在绝对必要时才使用此功能。
- isRunnig(self): 线程正在运行返回True,否则返回False。
- isFinished(self): 线程已结束返回True,否则返回False。
QThread常用信号:
- finish(self): 线程在执行完成之前发出该信号。发出此信号时,事件循环已经停止运行。除了延迟的删除事件外,线程中将不再处理其他事件。该信号可以连接到QObject.deleteLater(),以释放该线程中的对象。
注意:如果关联的线程使用terminate终止线程,则不确定从哪个线程发出该信号。
注意:这是一个私有信号。它可以用于信号连接,但不能由用户发射。
- started(self): 在调用run()函数之前,该信号在开始执行时从关联线程发出。
注意:这是一个私有信号。它可以用于信号连接,但不能由用户发射。
测试
测试代码在pyqt5-examples的线程样例代码基础上,演示了使用多线程绘制Mandelbrot分形图像。 完整代码如下:
import sysfrom PyQt5.QtCore import (Qt, pyqtSignal, QPoint, QSize, QMutex, QMutexLocker, QWaitCondition, QThread)from PyQt5.QtGui import QColor, QImage, QPainter, QPixmap, qRgbfrom PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget #一些控制变量DefaultCenterX = -0.647011DefaultCenterY = -0.0395159DefaultScale = 0.00403897 ZoomInFactor = 0.8ZoomOutFactor = 1 / ZoomInFactorScrollStep = 20 #图像渲染线程class RenderThread(QThread): ColormapSize = 512 #图像渲染完成后,发射这个信号 renderedImage = pyqtSignal(QImage, float) def __init__(self, parent = None): super(RenderThread, self).__init__(parent) self.mutex = QMutex() self.condition = QWaitCondition() self.centerX = 0.0 self.centerY = 0.0 self.scaleFactor = 0.0 self.resultSize = QSize() self.colormap = [] self.restart = False self.abort = False for i in range(RenderThread.ColormapSize): self.colormap.append(self.rgbFromWaveLength(380.0 + (i * 400.0 / RenderThread.ColormapSize))) def __del__(self): self.mutex.lock() self.abort = True self.condition.wakeOne() self.mutex.unlock() self.wait() def render(self, centerX, centerY, scaleFactor, resultSize): locker = QMutexLocker(self.mutex) self.centerX = centerX self.centerY = centerY self.scaleFactor = scaleFactor self.resultSize = resultSize if not self.isRunning(): self.start(QThread.LowestPriority) else: self.restart = True self.condition.wakeOne() def run(self): while True: self.mutex.lock() resultSize = self.resultSize scaleFactor = self.scaleFactor centerX = self.centerX centerY = self.centerY self.mutex.unlock() halfWidth = resultSize.width() // 2 halfHeight = resultSize.height() // 2 image = QImage(resultSize, QImage.Format_RGB32) NumPasses = 8 curpass = 0 # 渲染Mandelbort分形几何图像 while curpass = Limit: break numIterations += 1 c = c*c + c0 if abs(c) >= Limit: break numIterations += 1 c = c*c + c0 if abs(c) >= Limit: break numIterations += 1 c = c*c + c0 if abs(c) >= Limit: break if numIterations = 380.0 and wave <= 440.0: r = -1.0 * (wave - 440.0) / (440.0 - 380.0) b = 1.0 elif wave >= 440.0 and wave <= 490.0: g = (wave - 440.0) / (490.0 - 440.0) b = 1.0 elif wave >= 490.0 and wave <= 510.0: g = 1.0 b = -1.0 * (wave - 510.0) / (510.0 - 490.0) elif wave >= 510.0 and wave <= 580.0: r = (wave - 510.0) / (580.0 - 510.0) g = 1.0 elif wave >= 580.0 and wave <= 645.0: r = 1.0 g = -1.0 * (wave - 645.0) / (645.0 - 580.0) elif wave >= 645.0 and wave <= 780.0: r = 1.0 s = 1.0 if wave > 700.0: s = 0.3 + 0.7 * (780.0 - wave) / (780.0 - 700.0) elif wave
运行结果如下图:
测试QThread
本文知识点
- 为什么要在程序中使用多线程。
- 使用QThread的两种方法。
- 使用多线程绘制耗时的几何图像。
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