详解PyQt5 GUI 接收UDP数据并动态绘图的过程(多线程
目录
- 1. Qt 的用法
- 2. Pycharm 设置
- 2.1 安装 Pyqt5 和 pyinstaller 包
- 2.2 Pycharm pyqt工具配置
- 3 UDP图形界面设计
- 3.1 GUI设计
- 3.2 将GUI文件转换为py文件
- 3.3 widget窗体提升，整合matplotlib的功能
- 3.4 GUI 设计结果
- 4 多线程编程UDP通讯
- 4.1 信号和槽函数
- 4.2 多线程
- 5 Pyinstaller 打包成exe
1. Qt 的用法
pyqt5是qt的python版本，其主要是以对象的形式存在的，在编程的过程中无法可视化，带来诸多的不便。为了简化pyqt5的界面设计环节，我们可以使用qt中的设计器Qt Designer (C:\Qt\5.12.11\mingw73_32\bin\designer.exe)来设计图形界面，生成的图形界面通常保存在*.ui后缀的文件中。
pyqt5可以直接调用.ui文件，也可以通过pyqt5自带的pyuic.exe将设计好的.ui文件转换为.py格式的pyqt5类，供其他模块调用。
Qt 的安装教程在CSDN论坛上有很多，在此不再赘述了，建议使用 Qt5, 高版本的Qt6目前还没有被 matplotlib 纳入后端支持。
2. Pycharm 设置
首先安利一波，Pycharm在代码颜色主题、功能界面、python环境切换、打开终端、jupyter notebook支持、变量查看、Markdown支持、console多开等方面具有较高的便利性，因此本人主要使用pychrm 进行相关代码的开发，推荐使用。
2.1 安装 Pyqt5 和 pyinstaller 包
在pycharm底部打开终端，并输入如下代码安装pyqt5包和pyinstaller包。Pyinstaller包是用来将pyqt5GUI设计打包成exe可执行文件的工具，有了这个工具，就可以将程序拷贝到其他windows电脑上使用。
pip install pyqt5,pyinstaller
后续还需要安装matplotlib包，按照类似的方式进行安装，不再赘述。在安装了pyqt5后，matplotlib会自动以pyqt5为后端，绘制出来的图像效果更好，所带的工具栏也更加实用，推荐日常使用。
2.2 Pycharm pyqt工具配置
在使用Qt进行界面设计时，可以在pycharm中将Qt软件自带的几个工具都配置为外部工具（这就是pycharm众多优点之一），方便随时调用。pycharm中以及点击文件-设置-工具-外部工具（英文版自行对照）即可进入外部工具添加界面。
Qt Designer 工具（设计Qt 界面)
程序路径：
C:\Qt\5.12.11\mingw73_32\bin\designer.exe
工作目录：
$ProjectFileDir$
Qt Creator 工具（设计Qt 界面）
程序路径在对应环境的Script目录下：
C:\Anaconda3\envs\tensor37\Scripts\pyuic5.exe
参数设置如下：
$FileName$ -o $FileNameWithoutExtension$.py
工作目录：
$ProjectFileDir$
PyUI 工具（Qt UI界面转为python代码）
程序路径：
C:\Qt\Tools\QtCreator\bin\qtcreator.exe
工作目录：
$ProjectFileDir$
完成上述设置后在右键菜单中可以打开designer.exe和creator.exe这两个GUI设计应用，选中.ui文件右键运行pyuic.exe则会生成同名的.py文件，文件中包含有能够产生相同GUI的pyqt5类。
3 UDP图形界面设计
3.1 GUI设计
在pycharm的空白处右键选择外部工具，打开designer，新建Main Window窗体。
根据需要，我设计了一个UDP网络编程的界面，主要功能是接收UDP客户端发来的正弦数据，保存数据到txt文件中并将其绘制在底部的widget （窗体部件）中。
目标运行界面如下：
3.2 将GUI文件转换为py文件
设计好界面后，保存得到widget_recev.ui图形文件，在左侧的项目资源管理器中可以选中ui文件右键实用外部pyuic工具将其转换为widget_recev.py文件，供程序调用。这个操作在后续的调试中经常会用到，随时改动GUI随时生成新的py文件。新建的py文件会覆盖原来的内容，所以建议另建其他python模块调用该模块，避免信息丢失。
3.3 widget窗体提升，整合matplotlib的功能
这里需要注意的是，matplotlib中的FigureCanvas和GUI中的widget都是Qwidget的子类，matplotlib是无法直接在widget中绘图的，需要在Designer中将widget提升为Qwidget类。选中GUI中的widget右键选择提升窗口部件，选择Qwidget，给提升的类取一个好记的名字，在这里我使用的是mplwidget。
生成的widget_recev.py最后面会生成一句：
from mplwidget import mplwidget
将其放在类文件的开头，否则会报错。
mplwidget.py 模块需要自己构建，在对应的路径下自己建一个mplwidget.py文件，主要功能是创建一个同时继承了FigureCanvas与QWidget的类，按照上面预定义的，将其命名为mplwidget类。该操作使原来的widget窗体具有了matplotlib画布功能，可以在上面绘图了。mplwidget.py文件的内容如下：
# _*_coding: UTF-8_*_
# 开发作者 ：TXH
# 开发时间 ：2021-09-05 14:42
# 文件名称 ：mplwidget.py
# 开发工具 ：Python 3.7 + Pycharm IDE
from PyQt5 import QtGui,QtWidgets
from matplotlib.backends.backend_qt5agg \
import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
from matplotlib.figure import Figure
from PyQt5.QtCore import QThread
class MplCanvas(FigureCanvas,QThread):
def __init__(self):
self.fig = Figure()
FigureCanvas.__init__(self, self.fig)
FigureCanvas.setSizePolicy(self,
QtWidgets.QSizePolicy.Expanding,
QtWidgets.QSizePolicy.Expanding)
FigureCanvas.updateGeometry(self)
class mplwidget(QtWidgets.QWidget):
def __init__(self, parent=None):
QtWidgets.QWidget.__init__(self, parent)
self.canvas = MplCanvas()
self.vbl = QtWidgets.QVBoxLayout()
self.vbl.addWidget(self.canvas)
self.setLayout(self.vbl)
3.4 GUI 设计结果
生成的pyqt5 UI(widget_recev.py)内容如下。该文件是根据Qt ui文件自动生成的，因此一般只需要知道里面有哪些部件即可，对于一些大小、位置设置的细节可以不用关注，因为已经在GUI设计的时候做好了。
from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets
from PyQt_Learning.UDP.GUI.mplwidget import mplwidget # 根据mplwidget 的位置改动
class Ui_Widget(object):
def setupUi(self, Widget):
Widget.setObjectName("Widget")
Widget.resize(280, 165)
self.label_2 = QtWidgets.QLabel(Widget)
self.label_2.setGeometry(QtCore.QRect(110, 10, 55, 16))
self.label_2.setObjectName("label_2")
self.lineEdit_2 = QtWidgets.QLineEdit(Widget)
self.lineEdit_2.setGeometry(QtCore.QRect(110, 30, 61, 21))
self.lineEdit_2.setObjectName("lineEdit_2")
self.pushButton = QtWidgets.QPushButton(Widget)
self.pushButton.setGeometry(QtCore.QRect(10, 120, 71, 24))
self.pushButton.setObjectName("pushButton")
self.label = QtWidgets.QLabel(Widget)
self.label.setGeometry(QtCore.QRect(12, 10, 55, 16))
self.label.setObjectName("label")
self.lineEdit = QtWidgets.QLineEdit(Widget)
self.lineEdit.setGeometry(QtCore.QRect(12, 30, 81, 21))
self.lineEdit.setObjectName("lineEdit")
self.pushButton_2 = QtWidgets.QPushButton(Widget)
self.pushButton_2.setGeometry(QtCore.QRect(180, 120, 75, 24))
self.pushButton_2.setObjectName("pushButton_2")
self.lineEdit_5 = QtWidgets.QLineEdit(Widget)
self.lineEdit_5.setGeometry(QtCore.QRect(190, 80, 61, 21))
self.lineEdit_5.setObjectName("lineEdit_5")
self.label_3 = QtWidgets.QLabel(Widget)
self.label_3.setGeometry(QtCore.QRect(190, 60, 71, 16))
self.label_3.setObjectName("label_3")
self.label_4 = QtWidgets.QLabel(Widget)
self.label_4.setGeometry(QtCore.QRect(10, 60, 71, 16))
self.label_4.setObjectName("label_4")
self.lineEdit_3 = QtWidgets.QLineEdit(Widget)
self.lineEdit_3.setGeometry(QtCore.QRect(10, 80, 51, 21))
self.lineEdit_3.setObjectName("lineEdit_3")
self.label_5 = QtWidgets.QLabel(Widget)
self.label_5.setGeometry(QtCore.QRect(110, 60, 71, 16))
self.label_5.setObjectName("label_5")
self.lineEdit_4 = QtWidgets.QLineEdit(Widget)
self.lineEdit_4.setGeometry(QtCore.QRect(110, 80, 51, 21))
self.lineEdit_4.setObjectName("lineEdit_4")
self.label_6 = QtWidgets.QLabel(Widget)
self.label_6.setGeometry(QtCore.QRect(70, 80, 21, 16))
self.label_6.setObjectName("label_6")
self.retranslateUi(Widget)
QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(Widget)
def retranslateUi(self, Widget):
_translate = QtCore.QCoreApplication.translate
Widget.setWindowTitle(_translate("Widget", "数据发送端"))
self.label_2.setText(_translate("Widget", "端口"))
self.lineEdit_2.setText(_translate("Widget", "9999"))
self.pushButton.setText(_translate("Widget", "发送正弦"))
self.label.setText(_translate("Widget", "IP地址"))
self.lineEdit.setText(_translate("Widget", "127.0.0.1"))
self.pushButton_2.setText(_translate("Widget", "停止发送"))
self.lineEdit_5.setText(_translate("Widget", "8"))
self.label_3.setText(_translate("Widget", "正弦通道数"))
self.label_4.setText(_translate("Widget", "正弦频率"))
self.lineEdit_3.setText(_translate("Widget", "50"))
self.label_5.setText(_translate("Widget", "正弦幅度"))
self.lineEdit_4.setText(_translate("Widget", "1"))
self.label_6.setText(_translate("Widget", "Hz"))
4 多线程编程UDP通讯
使用Qt进行界面设计非常方便。pyqt编程的难点在于底层的信号-槽函数机制以及多线程编程。先抛开多线程UDP编程，简单举例讲一下信号-槽函数的原理。
4.1 信号和槽函数
信号相当于是GUI主循环中的事件，一旦触发某个事件，对应的槽函数（对象方法）将会运行。
信号可以是内建信号，也可以是自定义信号。内建信号一般直接跟部件相关联，可以根据一定的规则构建对应的槽函数，例如：
def on_pushButtom_clicked(self):
...
def on_pushButtom_2_clicked(self):
...
def on_pushButtom_3_clicked(self):
...
分别对应着pushButtom，pushButtom_2，pushButtom_3 三个按钮被触发 clicked()事件时的自动关联槽函数，事件触发后立即运行对应的槽函数。类似的，checkBox_5被触发则默认自动关联如下槽函数，传递chencked 布尔信号：
def on_checkBox_5_toggled(self,checked):
...
自定义信号则更加灵活，其在事件触发时通过emit()函数发送数据。在pyqt5中，信号发送的数据类型可以是python支持的任何类型， 目前的测试表明，numpy.array、list、str、int、float等数据类型可以通过信号传递给槽函数，作为槽函数的输入。
在主线程（或GUI主循环）内，自定义简单的信号和槽函数对如下。
from PyQt5.QtCore import QObject
from PyQt5 import QtCore
class Test(QObject):
test_signal = QtCore.pyqtSignal(list) # 定义test_signal 信号
def __init__(self, parent=None):
super().__init__(parent)
self.test_signal.connect(self.print_data) # 将信号与test槽函数关联
def toggle(self):
a = list([1, 2, 3, 4, 5])
self.test_signal.emit(a) # 向槽函数发送信号
@QtCore.pyqtSlot(list)
def print_data(self, list_var): # 定义槽函数
# 槽函数一旦接收到test_signal 发送的数据，立即执行后续内容
print(list_var)
test = Test()
test.toggle()
>>> [1, 2, 3, 4, 5]
信号一般在初始化方法之前定义，作为Qt类的成员，定义信号时给出所发送信号的数据类型，以下例子中使用的是list类型。在初始化时将信号与对应的槽函数相关联。然后根据需要在不同的方法中发送信号给槽函数，槽函数接收到数据后立即执行函数中的内容。以上例子较为简单，主要在主线线程内进行信号和槽函数的触发。后文中将给出多线程进行信号和槽函数传递数据的案例。
4.2 多线程
pyqt的主界面使用的是主线程，可以看做是一个死循环。一旦主线程中产生了较为耗时的操作，将导致主线程出现假死的现象，体现在GUI界面就是无响应和无法进行任何操作。
在进行GUI程序设计时一般遵循GUI界面和代码界面分开设计的原则，主线程只负责管理基本GUI的动作，而耗时的操作则通过子线程进行计算。
回到“多线程UDP通讯”的主题，在创建好GUI的基础上，UDP通讯接收端的主函数如下。代码实现了主线程向子线程、子线程向子线程以及子线程向主线程传递数据的三种情况。
当然，所有信号与槽函数的连接都必须在主线程中完成。
具体方法是:在主线程中创建子线程实例，将子线程作为主线程的成员，如此可以实现子线程与子线程，子线程与主线程之间的信号传递。
# _*_coding: UTF-8_*_
# 开发作者 ：TXH
# 开发时间 ：2021-08-26 18:24
# 文件名称 ：Receiver.py
# 开发工具 ：Python 3.7 + Pycharm IDE
import socket
import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow
from PyQt_Learning.UDP.GUI.widget_recev import Ui_MainWindow
from PyQt5 import QtCore,uic
from PyQt5.QtCore import QThread,pyqtSlot
class QmyDialog(QMainWindow): # 主窗体本身占用一个主线程
UDP_para = QtCore.pyqtSignal(list)
sender_para = QtCore.pyqtSignal(list)
def __init__(self, parent=None):
super().__init__(parent)
self.pause=False
self.statusBar().showMessage('Load UI...')
if 0:
self.ui = uic.loadUi('E:/Pywork/PyQt_Learning/UDP/GUI/widget_recev.ui',self) #
else:
self.ui = Ui_MainWindow()
self.ui.setupUi(self)
self.statusBar().showMessage('Init Canvas...')
self.canvas = self.ui.widget.canvas # 绘图设置
self.canvas.ax1 = self.canvas.fig.add_subplot(111)
self.canvas.ax1.get_yaxis().grid(True)
self.statusBar().showMessage('Init UDP...') # 状态栏更新
self.UDP = UDPThread(self.para(1)) # 创建子线程1
self.UDP_para.connect(self.UDP.UDP_para_update) # 主线程向UDP线程传递参数
self.statusBar().showMessage('Init plot sender...')
self.Plot_fig = Plot_Thread(self.para(2)) # 创建子线程2
self.UDP.send_data.connect(self.Plot_fig.send) # UDP子线程向绘图子线程发送数据
self.sender_para.connect(self.Plot_fig.Sender_para_update) # 主线程向绘图子线程传递参数
self.Plot_fig.plot_data.connect(self.plot_fig) # 绘图子线程将数据发给主线程plot_fig函数，让其绘图
self.statusBar().showMessage('Ready!')
def on_pushButton_clicked(self): # 设置参数
self.update_udp_para()
self.update_sender_para()
self.statusBar().showMessage('Para changed...')
def on_pushButton_2_clicked(self): # 接收数据
self.update_udp_para()
self.update_sender_para()
self.UDP.pause = False
self.Plot_fig.pause=False
self.UDP.start()
self.ui.lineEdit.setReadOnly(True)
self.ui.lineEdit_2.setReadOnly(True)
self.Plot_fig.start()
self.statusBar().showMessage('Receiving data...')
def on_pushButton_3_clicked(self): # 停止接收和绘图
self.pause=True
self.update_udp_para()
self.update_sender_para()
self.statusBar().showMessage('Receiving paused!')
def plot_fig(self,temp): # 绘图函数，不计算，避免主线程阻塞，接收数据后立即绘图
self.canvas.ax1.clear()
self.canvas.ax1.plot(temp)
self.canvas.fig.tight_layout()
self.canvas.draw()
def update_udp_para(self): # UPD子线程参数设置
self.UDP_para.emit(self.para(1))
def update_sender_para(self):# 绘图计算子线程参数设置
self.sender_para.emit(self.para(2))
def para(self,flag):
if flag==1:
return list([self.ui.lineEdit.text(),int(self.ui.lineEdit_2.text()),self.pause])
else:
return list([int(self.ui.lineEdit_3.text()),self.pause])
# 定义UDP 接收线程类
class UDPThread(QThread):
send_data = QtCore.pyqtSignal(str)
def __init__(self,udp_para_list):
super().__init__()
self.IP,self.Port,self.pause = udp_para_list
self.s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM) # 设置socket协议为UDP
self.s.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1)
def run(self) -> None: # 死循环接收UDP数据
try:
self.s.bind((self.IP, self.Port))
except:pass
i = 1
with open('out.txt', 'w') as f: # 将获取的UDP数据保存到本地的txt中
while True:
temp = self.s.recv(1024).decode('utf-8') # 接收 socket 数据
if i%11==1:
self.send_data.emit(temp)
f.writelines(temp + '\n')
i=(i+1)%2000
if self.pause: # 判断是否跳出循环
break
def UDP_para_update(self,udp_para_list):
self.Ip,self.Port,self.pause=udp_para_list
# 定义绘图计算子线程类
class Plot_Thread(QThread):
plot_data = QtCore.pyqtSignal(list)
def __init__(self,para_list):
super().__init__()
self.pause = False
self.data = []
self.max_len = para_list[0]
self.i=1
def change_Len(self,len): # 绘图长度设置
if len<1000:
self.max_len=1000
else:
self.max_len = len
# 接收UDP接收子线程发来的数据，并转发给GUI中的绘图方法
@pyqtSlot(str)
def send(self,data):
self.data.append(float(data))
if len(self.data)>self.max_len:
self.data=self.data[(len(self.data)-self.max_len):]
self.i=(self.i+1)%(1000)
if self.i==0:
self.plot_data.emit(self.data) # 每收到 1000个点将data数据发给GUI进行绘图
def Sender_para_update(self,para_list): # 根据主线程的信号更新绘图长度
self.max_len,self.pause=para_list
# if __name__ == "__main__":
app = QApplication(sys.argv) # 调用父类构造函数，创建窗体
form = QmyDialog() # 创建UI对象
form.show() #
sys.exit(app.exec()) #
效果显示如下：
点击记录并绘图，程序在保存UDP接收的数据的同时，将部分数据发送到GUI界面进行绘图。
5 Pyinstaller 打包成exe
pyinstaller将代码打包成exe时会面临生成的exe过大的情况，一个很小功能的exe体积高达200M。归根到底是pyinstaller将一些相互关联的安装包都打包到exe中了，而大多数安装包在当前项目中并没有真正使用到。
经测试，可以使用pipenv 创建一个干净的虚拟环境，降低exe的大小。 环境中只安装需要的pyinstaller, pyqt5, numpy等即可。在虚拟环境下生成的pyqt5 exe可执行文件只有几十兆。
想进一步压缩可以下载 upx.exe，将放入pipenv虚拟环境下的Script文件夹中，pyinstaller打包的时候会自动调用。压缩量小，但算是有点效果的，毕竟没有其他补救措施了。
在pipenv虚拟环境下运行如下代码：
# Gen_EXE.py
import os
error = os.system('pyinstaller --clean -Fw E:\\Pywork\PyQt_Learning\\UDP\\GUI\\Receiver.py E:\\Pywork\\PyQt_Learning\\UDP\\GUI\\widget_recev.py E:\\Pywork\\PyQt_Learning\\UDP\\GUI\\mplwidget.py') # 添加所有相关的py文件
if not error: print('成功生成exe文件！')
最终的大小约为44M，个人感觉还行。
写在最后：兴趣使然，水平有限，欢迎相互交流。
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