求助： PyQt5 的一个线程占用 CPU 导致另一个线程响应变慢

[wangyz1997]

我之前是搞嵌入式的，现在要写一个上位机，选择使用 Python+PyQt5 来完成。我的程序有两个执行线程以及一个主线程，主线程初始化完两个执行线程之后，一个执行线程进行串口的数据交互，另一个线程执行一个比较耗时的操作（ OpenCV 图像处理），完全占满 CPU 。 这两个线程都是使用 QThread 来完成的，现在遇到了一个问题：图像处理线程长时间的计算，会导致串口线程出现响应变慢的现象（串口丢包导致通信失败），与此同时主线程的 UI 操作也会卡顿。 下面是部分代码。

class MainWindowClass(QMainWindow, Ui_MainWindow):
	def __init__(self):
		super(MainWindowClass, self).__init__()  # 初始化父类
		self.setupUi(self)  # 初始化窗口

		self.imgProcTrd = ThreadImageProc(op_param, op_cam_idx)  # 创建图像处理线程
		self.imgProcTrd.signalImageSend.connect(self.callback_image_display)  # 连接回传到 GUI 的事件

		self.serialCommTrd = ThreadSerialComm()  # 创建串口通信线程
		self.serialCommTrd.signalSerialStatus.connect(self.callback_serial_event)


class ThreadImageProc(QThread):
	#  通过类成员对象定义信号对象
	signalImageSend = pyqtSignal(numpy.ndarray)

	def __init__(self, op_param, cam_idx):
		super(ThreadImageProc, self).__init__()

	def run(self):
		while True:
			ret, cap_img = cap.read()
			img = self.image_proc(cap_img)
			self.signalImageSend.emit(img)


class ThreadSerialComm(QThread):
	signalSerialStatus = pyqtSignal(list)  # 串口上报 

	def __init__(self):
		super(ThreadSerialComm, self).__init__()

	def run(self): 
		while True:
		# 省略串口通信函数

想请问一下各位大佬这是什么情况？有没有解决方案？ RTOS 是抢占式系统，即使是单核心的嵌入式处理器也会保证每过一个 Tick 执行一次任务调度来确保高优先级的任务得以抢占 CPU 。按照我的理解，电脑这种多核心处理器应该是把多个线程分配给多个核心执行的（仅仅是我很初级的理解，望赐教），为什么会出现这种子线程卡死其他线程甚至 UI 线程的呢？有没有什么解决方法？

[gainsurier]

用一些 perf 或者 monitor 软件看一下 cpu 占用的热点函数，然后针对优化

[zhuangzhuang1988]

如果可以的话换 C# + Emgu CV 试试

[wangyz1997]

@gainsurier 我已经知道是哪个函数占用时间了（因为删掉这个函数速度就正常了），但是我好奇的是为什么我明明把耗时的函数从主线程里分离出来了，还是会导致主线程甚至其他线程响应慢。

@zhuangzhuang1988 已经开发了很多了，应该是没法换了……而且我是搞嵌入式的半路出家的，让我在学一门语言难度还是偏高。

[jin7]

python 的多线程好像是假的?
肯定有办法解决 不然别人怎么能行

[weyou]

CPU 密集型操作线程受到 GIL 的限制比较大，几乎相当于单线程。可以使用 multiprocessing 避免这个问题

[aa6563679]

用多进程吧，顺便把子进程 CPU 优先级降低

[wangyz1997]

@weyou
@aa6563679
感谢，我去试一试

[wangyz1997]

@weyou 如果我调用的是 C 语言封装好的库，还受解释器锁的限制吗？

[weyou]

@wangyz1997 这是由这个库决定的。比如 Qt 就会在 C++的 boundary 处释放 GIL，但是 QThread 的线程体是 Python code 的话，同样会受到 GIL 的控制，不能例外

[zk8802]

如果耗时的函数的运行时间不是很关键，你可以在 while True 循环里面加上 time.sleep(0.0000001) 以定期释放 GIL 。具体多少个循环调用一次 sleep，需要调试一下、看看如何才能不卡。

[inframe]

建议：
用 process explorer 看看 CPU 密集运行时，
工作线程的状态，检查一下代码是否运行在 Gil 限制中，可以 suspend 一个进程，然后挨个查看线程堆栈

部分代码用 Cython 重写一下编译为 pyd 加载，
只要不是 Python native code 都不会遇到 Gil 限制多核心，当然 multi process 也可以

[Drahcir]

由于 GIL，Python CPU 密集型任务不要用多线程，用 multiprocessing 。自己做好进程间通信即可。
虽然有 C-extension 库（比如 pyqt ）可以在 C 空间内突破 GIL，但是只要存在 python / c 交互，就仍受 GIL 限制。

[imn1]

两个 Thread 都是 while True，也没有看到结束条件，无限执行？建议改为有条件循环

ThreadSerialComm 是跟随主线程不断执行的么？关闭窗口才结束？
如果是这样，建议改为定时触发，QtCore.QTimer()，while 用队列判断，有通信请求扔进队列，判断队列不是 empty 才执行线程，empty 就结束，等待下次 timer 触发

全部都是 while true 、又没有结束条件应该是症结所在

[wangyz1997]

@zk8802
@inframe
@Drahcir
感谢，看来要学习一下多进程了

[wangyz1997]

@imn1 我在 ThreadSerialComm 里有一个超时 50ms 的 IO 操作（串口通信），是不是这样就和 QTimer 的效果差不多了呢？

[imn1]

@wangyz1997 #15
我觉得不行，我说不清楚，我也不熟悉线程
不过可以说说我写的例子
一个消息 thread，发送右下角消息，因为不论那个控件发出，都由这个 thread 管理，所以设后台 timer 循环每两秒触发
一个 hash thread，多文件 hash，也是长时间，有时长达几十分钟甚至一小时，由按钮触发，循环使用 for
当然还有其他（共 10+个 thread class ），不过 hash 时很吃 CPU，一般也不作其他复杂操作，但问题不在这里

如果我把 timer 放到 thread class 里面，就是 start 后，根据 timer 2 秒一次循环，单单这样，主窗口就已经反应迟缓了，所以根本不是 hash 的问题，因为都没启动。后来改成 timer 放在主线程，init 时启动 timer，每次 timeout 时触发 thread 检查消息队列，这样就没问题了
另外，建议长时间的 thread，在每次循环都 emit 一次（我是 emit 到进度条），这样也相当于打个“断点”，对 py 处理线程有帮助

上述这些我都说不出什么道理，反正看看别人的例子，然后想想协程管理那种也是这样打“断点”切换，自己摸索着理顺的

[jones2000]

线程里用信号等待来触发， 不要 while(true) 这样你的线程还是再占用 cpu，需要用 WaitForSingleObject 这些函数， 才能释放当前线程不使用 cpu， 等到信号。

[wangyz1997]

@imn1 感谢

[wangyz1997]

@jones2000 我的图像处理线程是读取摄像头，然后进行图像算法并将结果 emit 到主线程中。我想法中是让这个线程以最高的速度运行，不需要接受外部的信号之类的，只需要完成它自己的读取-处理-发送就可以了。请问这样该怎么释放 CPU 呢？

[imn1]

@wangyz1997 #19
我比较好奇是你每一帧都要捕捉么？不需要长期运行捕捉 thread 的吧

我觉得你这个是有顺序执行的，没必要分两个 thread，写到一个 thread 里面两个函数顺序执行就好
如果是多次捕捉并处理，应该在 thread 内用多进程并行

另外一个 thread 不应多次运行，所以我基本都有类似的语句先判断才启动
if not self.hashThread.isRunning():self.hashThread.start()

[jones2000]

@wangyz1997 关键点在你的读取的这个地方， 如果你的数据是有更新频率的，那读取一次完成以后， 需要释放 cpu （使用信号等待几微妙）， 在下次频率更新以后在读取。
你现在的逻辑就是一个死循环一直读， 这样就肯定是不会释放 cpu， 如果你是这样模式的，那就使用独占一个 cpu 的方式， 比如你是 16 核的服务器，你就单独拿出 1-2 个核单独计算你的图形数据。 或者单独拿一个服务器计算图形，　 UI 显示用其他的机器显示， 通过 tcp 推送的方式，直接把计算好的数据发到前端， 这样前端是绘图肯定不卡。

[wangyz1997]

@jones2000 是的，我准备学习一下多进程。因为图像处理本来就很慢，希望它能够以最高的速度运行，所以是死循环读。

[wangyz1997]

@imn1 是每一帧都要捕捉。因为图像算法本来就比较慢（个位数 fps ），因此希望能够充分发挥计算能力。因为串口通信有一个超时问题，所以这两个只能分开来做了。感谢你的回复。

[nightwitch]

Python 由于 GIL 的存在，多线程是假的，实质上只有一个线程在运行，只是解释器在切换任务。opencv 的部分新起一个进程，数据传过去，计算完了以后拿回来。

[youngce]

@nightwitch #24 GIL 保证解释器同时只解释一个 py 线程的代码， 但是如果这个线程 IO 阻塞了， 解释器就跳到其它线程。 多线程是真的， 只不过由于 GIL 的存在，导致了 Cpython 中无法利用多线程实现多核处理器并发处理 CPU 密集操作。所以说到底，python 的 io 阻塞可以利用协程、多线程实现异步，而 cpu 密集的操作只能依赖于多进程。

[defphilip]

把核心的计算程序，串口读写全部封装到 C++代码上，包括开线程，然后通过事件通知的方式回调告诉主线程，这样你就可以在同一个进程空间内干这两件事情，并且你还能享受到 python 的部分遍历

另外既然都用 Qt 了，为何不选择直接用 C++ Qt 完成呢？

[weyou]

@nightwitch 你没有 get 到任何一点啊，Python 的多线程是真的，而且这里是 Qt 的多线程，也是真的。线程切换自然也是操作系统管理的，而不是 Python 解释器。只是 CPU 密集型操作下因为 GIL 的存在，导致每个线程都需要获取到 GIL 才能运行，基本“等价于”线性执行的，但不是你理解的只有一个线程存在。

[enrio]

CPU 密集型+Python+多线程=>多进程

[wangyz1997]

@defphilip 有一些库只有 Python 有，若是重做轮子太费时费力了。