Discussion :

[Invité]

Bonjour,
ci dessous, un code qui me permet d'afficher un graphique (via matplotlib) dans une fenêtre remplie d'objet (via PyQt5).
jusque là pas de soucis, j'arrive à faire afficher les objets que je veux...

Pour l'instant, ce qu'affiche le graphique est une série de valeur aléatoire directement générée par python lui même... mais à terme cela représentera des signaux bien particuliers. que j'aimerais pouvoir observer en continu...

le truc c'est que j'aurais aimer avoir un taux de rafraichissement (du graphique) d'environ 100Hz (100 points à la secondes)... et là le programme tel qu'il est plafonne (sur mon ordi) à 8-10 points secondes.
j'ai essayé de fixer les axes du graphique (la ligne est en commentaire d'ailleurs) mais cela ne semble pas avoir de grands effets...

est-ce qu'il y a des voies d'améliorations possibles pour optimiser tout ça?

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import sys
from random import randrange
import matplotlib
#matplotlib.use("Qt5Agg")
import time
from PyQt5 import QtCore
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QMenu, QVBoxLayout, QSizePolicy, QMessageBox, QWidget
from numpy import arange, sin, pi
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
from matplotlib.figure import Figure
from PyQt5.QtCore import (QLineF, QPointF, QRectF, Qt, QTimer)
from PyQt5.QtWidgets import (QApplication, QGraphicsView, QGraphicsScene, QGraphicsItem,
                             QGridLayout, QVBoxLayout, QHBoxLayout, QSizePolicy,
                             QLabel, QLineEdit, QPushButton)
 
 
class MainWindow(FigureCanvas):
    def __init__(self, parent=None, width=4, height=3, dpi=100):
        fig = Figure(figsize=(width, height), dpi=dpi)
        self.axes = fig.add_subplot(111)
        self.axes.hold(False)
        super(MainWindow, self).__init__(fig)
        self.setParent(parent)
        FigureCanvas.setSizePolicy(self,QSizePolicy.Expanding,QSizePolicy.Expanding)
        FigureCanvas.setFixedSize(self,400,400)
        timer = QTimer(self)
        self.setWindowTitle("Mesures")
        timer.timeout.connect(self.update_figure)
 
    def update_figure(self):
        pass
 
class MyDynamicMplCanvas(MainWindow):
    a=2
    liste_x=[0,0]
    liste_y=[0,0]
    tstart=time.time()
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        MainWindow.__init__(self, *args, **kwargs)
        timer = QtCore.QTimer(self)
        timer.timeout.connect(self.update_figure)
        timer.start(250)
 
    def update_figure(self):
        self.a=self.a+1
        self.liste_x.extend([self.a])
        self.liste_y.extend([randrange(0,5)])
        self.axes.plot(self.liste_x, self.liste_y)
        #self.axes.axis([0,250,0,6])
        print(time.time()-self.tstart)
        self.draw()
 
class ApplicationWindow(QMainWindow):
    def __init__(self):
        QMainWindow.__init__(self)
        self.setAttribute(QtCore.Qt.WA_DeleteOnClose)
        self.setWindowTitle("application main window")
        self.main_widget = QWidget(self)
 
        layout1 = QVBoxLayout(self.main_widget)
        layout2 = QHBoxLayout(self.main_widget)
        dc = MyDynamicMplCanvas(self.main_widget, width=5, height=4, dpi=100)
        self.bouton1=QPushButton()
        self.bouton2=QPushButton()
        self.bouton3=QPushButton()
        layout1.addLayout(layout2)
 
        layout1.addWidget(self.bouton1)
        layout2.addWidget(self.bouton2)
        layout2.addWidget(self.bouton3)
        layout2.addWidget(dc)
 
 
        self.main_widget.setFocus()
        self.setCentralWidget(self.main_widget)
 
    def fileQuit(self):
        self.close()
 
    def closeEvent(self, ce):
        self.fileQuit()
 
    def about(self):
        QMessageBox.about(self, "About",)
 
if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    aw = ApplicationWindow()
    aw.setWindowTitle("PyQt5 Matplot Example")
    aw.show()
    app.exec_()

[dsy]

Salut
plutôt que faire des hypothèses comme "c'est à cause de matplotlib", je ferais un profiling du code. C'est facile en Python grâce à cProfile :
https://docs.python.org/3/library/profile.html
https://pymotw.com/2/profile/

[Invité]

Salut,
merci pour l'idée d'utiliser un profiling, je ne savais pas qu'il y avait des choses dédiées à cela...

j'utilisais jusqu'à maintenant un timer que j'enregistrais dans un tableau (ou que j'affichais directement via un print())... cela me permettait de me faire une idée du temps nécessaire pour chaque ligne... mais cProfile a l'air plus puissant!