Observação
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Multiprocesso #
Demonstração do uso de multiprocessamento para gerar dados em um processo e plotar em outro.
Escrito por Robert Cimrman
import multiprocessing as mp
import time
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)
Classe de processamento #
Esta classe plota os dados que recebe de um pipe.
class ProcessPlotter:
def __init__(self):
self.x = []
self.y = []
def terminate(self):
plt.close('all')
def call_back(self):
while self.pipe.poll():
command = self.pipe.recv()
if command is None:
self.terminate()
return False
else:
self.x.append(command[0])
self.y.append(command[1])
self.ax.plot(self.x, self.y, 'ro')
self.fig.canvas.draw()
return True
def __call__(self, pipe):
print('starting plotter...')
self.pipe = pipe
self.fig, self.ax = plt.subplots()
timer = self.fig.canvas.new_timer(interval=1000)
timer.add_callback(self.call_back)
timer.start()
print('...done')
plt.show()
Classe de plotagem #
Essa classe usa multiprocessamento para gerar um processo para executar o código da classe acima. Quando inicializado, ele cria um canal e uma instância do
ProcessPlotter
qual será executada em um processo separado.
Quando executado a partir da linha de comando, o processo pai envia dados para o processo gerado, que é plotado por meio da função de retorno de chamada especificada em
ProcessPlotter:__call__
.
class NBPlot:
def __init__(self):
self.plot_pipe, plotter_pipe = mp.Pipe()
self.plotter = ProcessPlotter()
self.plot_process = mp.Process(
target=self.plotter, args=(plotter_pipe,), daemon=True)
self.plot_process.start()
def plot(self, finished=False):
send = self.plot_pipe.send
if finished:
send(None)
else:
data = np.random.random(2)
send(data)
def main():
pl = NBPlot()
for ii in range(10):
pl.plot()
time.sleep(0.5)
pl.plot(finished=True)
if __name__ == '__main__':
if plt.get_backend() == "MacOSX":
mp.set_start_method("forkserver")
main()