pyqt如何显示实时数据

我有一个处理example.csv的后台程序，现在想把当前读行数实时显示到GUI界面中去。
就是这下面
PyQt的signal-slot机制不就是干这个的吗，你要输入的输入框比如LineEdit对应一个slot，处理的地方发送一个signal，剩下的就由PyQt自己做绑定，都不用具体的函数调用，代码看起来清爽多了

下面这个例子,BackendThread模拟后台线程，数据处理完了更新到前台，一秒钟一刷新，换成你自己的逻辑就可以

# -*- coding: utf-8 -*-

from PyQt4.Qt import *
from PyQt4.QtCore import *
from PyQt4.QtGui import *
import time


class Backend(QThread):
    update_date = pyqtSignal(QString)
    def run(self):
        while True:
            data = QDateTime.currentDateTime()
            self.update_date.emit(QString(str(data)))
            time.sleep(1)


class Window(QDialog):
    def __init__(self):
        QDialog.__init__(self)
        self.resize(400, 100)
        self.input = QLineEdit(self)
        self.input.resize(400, 100)

    def handleDisplay(self, data):
        self.input.setText(data)


if __name__ == '__main__':
    import sys
    app = QApplication(sys.argv)
    b = Backend()
    w = Window()
    b.update_date.connect(w.handleDisplay)
    b.start()
    w.show()
    app.exec_()

画动态更新图

通过定时器Timer触发事件，定时更新绘图，可以形成动态更新图片。下面的实例是学习《matplotlib for Pythondevelopers》一文的笔记。

实例如下：

通过self.user = self.user[1:] + [temp]，每次删除列表的第一元素，在其尾部添加新的元素。这样完成user数据的动态更新。其他详细的解释见文中的注释部分。

 #-*-coding:utf-8-*-
 import wx
 from matplotlib.figure import Figure
 import matplotlib.font_manager as font_manager
 import numpy as np
 from matplotlib.backends.backend_wxagg import \
   FigureCanvasWxAgg as FigureCanvas
 # wxWidgets object ID for the timer
 TIMER_ID = wx.NewId()
 # number of data points
 POINTS = 300

 class PlotFigure(wx.Frame):
     """Matplotlib wxFrame with animation effect"""
     def __init__(self):
         wx.Frame.__init__(self, None, wx.ID_ANY, title="CPU Usage Monitor", size=(600, 400))
         # Matplotlib Figure
         self.fig = Figure((6, 4), 100)
         # bind the Figure to the backend specific canvas
         self.canvas = FigureCanvas(self, wx.ID_ANY, self.fig)
         # add a subplot
         self.ax = self.fig.add_subplot(111)
         # limit the X and Y axes dimensions
         self.ax.set_ylim([0, 100])
         self.ax.set_xlim([0, POINTS])

         self.ax.set_autoscale_on(False)
         self.ax.set_xticks([])
         # we want a tick every 10 point on Y (101 is to have 10
         self.ax.set_yticks(range(0, 101, 10))
         # disable autoscale, since we don't want the Axes to ad
         # draw a grid (it will be only for Y)
         self.ax.grid(True)
         # generates first "empty" plots
         self.user = [None] * POINTS
         self.l_user,=self.ax.plot(range(POINTS),self.user,label='User %')

         # add the legend
         self.ax.legend(loc='upper center',
                            ncol=4,
                            prop=font_manager.FontProperties(size=10))
         # force a draw on the canvas()
         # trick to show the grid and the legend
         self.canvas.draw()
         # save the clean background - everything but the line
         # is drawn and saved in the pixel buffer background
         self.bg = self.canvas.copy_from_bbox(self.ax.bbox)
         # bind events coming from timer with id = TIMER_ID
         # to the onTimer callback function
         wx.EVT_TIMER(self, TIMER_ID, self.onTimer)

     def onTimer(self, evt):
         """callback function for timer events"""
         # restore the clean background, saved at the beginning
         self.canvas.restore_region(self.bg)
                 # update the data
         temp =np.random.randint(10,80)
         self.user = self.user[1:] + [temp]
         # update the plot
         self.l_user.set_ydata(self.user)
         # just draw the "animated" objects
         self.ax.draw_artist(self.l_user)# It is used to efficiently update Axes data (axis ticks, labels, etc are not updated)
         self.canvas.blit(self.ax.bbox)
 if __name__ == '__main__':
     app = wx.PySimpleApp()
     frame = PlotFigure()
     t = wx.Timer(frame, TIMER_ID)
     t.Start(50)
     frame.Show()
     app.MainLoop()

运行结果如下所示：

但程序运行在关闭的时候会出现应用程序错误，不知道什么问题。python不是有垃圾回收机制吗，难道是内存泄露？

猜测的原因可能是在关闭的时候正在绘图故导致应用程序出错。通过添加Frame的析构函数,停止更新则不会出现问题。

 def __del__( self ):
     t.Stop()

python 学习之读串口

Python中用于读串口的模块是 pySerial，使用非常的方便，可以从http://pypi.python.org/pypi/pyserial下载其安装包。

读取串口时首先导入包 import serial，其次设置读取哪一个口、波特率、数据位、停止位。

serial的原型如下：

 class serial.Serial

     __init__(port=None, baudrate=9600, bytesize=EIGHTBITS, parity=PARITY_NONE, stopbits=STOPBITS_ONE, timeout=None, xonxoff=False, rtscts=False, writeTimeout=None, dsrdtr=False, interCharTimeout=None)

port:如COM1,COM2,COM3,COM4......如果port设置为0对应的为COM1

baudrate：设置波特率

bytesize:数据位

stopbits:停止位

timeout:超时时间

• timeout = None: 长时间等待
  
• timeout = 0: 不阻塞形式 (读完之后就返回)
  
• timeout = x: x秒后超时 (float allowed)

简单的实例如下：

 import serial
 ser = serial.Serial()
 ser.baudrate = 19200
 ser.port = 0
 ser.open()
 serial.read(5)

更加详细的使用参见其官方文档。

与wxpython的交互

通过上面学习，知道Python与matplotlib交互有三种方式，与GUI交互采用第三种方法面向对象法。 首先知道Matplotlib的常见对象Figure，FigureCanvas，Axes。

需要导入一下几个模块：

 from matplotlib.backends.backend_wxagg import FigureCanvasWxAgg as FigureCanvas
 from matplotlib.figure import Figure
 import numpy as np

首先简单介绍一下FigureCanvs 这是一个wxWidgets对象，继承自wxPanel，故可以通过其嵌入到wxWidgets应用程序。下面学习一个简单的实例：

 from numpy import arange, sin, pi

 from matplotlib.backends.backend_wxagg import FigureCanvasWxAgg as FigureCanvas
 from matplotlib.figure import Figure
 import wx
 class CanvasFrame(wx.Frame):

     def __init__(self):
         wx.Frame.__init__(self,None,-1,
                          'CanvasFrame',size=(550,350))

         self.SetBackgroundColour(wx.NamedColor("WHITE"))

         self.figure = Figure()
         self.axes = self.figure.add_subplot(111)
         t = arange(0.0,3.0,0.01)
         s = sin(2*pi*t)

         self.axes.plot(t,s)
         self.canvas = FigureCanvas(self, -1, self.figure)
         self.sizer = wx.BoxSizer(wx.VERTICAL)
         self.sizer.Add(self.canvas, 1, wx.LEFT | wx.TOP | wx.GROW)
         self.SetSizer(self.sizer)
         self.Fit()


 class App(wx.App):

     def OnInit(self):
         'Create the main window and insert the custom frame'
         frame = CanvasFrame()
         frame.Show(True)

         return True

 app = App(0)
 app.MainLoop()

同笔记1介绍的面向对象方法基本一致，最后将figure加到FigureCanvas上面即可完成图像的绘制。

再前面导入from matplotlib.backends.backend_wx import NavigationToolbar2Wx可以创建导航工具栏，需要添加BoxSizer()对象来控制排版。