🐛 🎓 🌾 नॉन-ब्लॉक ड्राइंग और अपडेटिंग चार्ट बोकेह के साथ 🙇🏿 👨🏻‍🏫 🖖

मेरे पास गणना के साथ एक पायथन स्क्रिप्ट है। लगभग 2000 पुनरावृत्तियों का एक चक्र था, जिनमें से प्रत्येक को कुछ मिनटों का माना जाता था।

और मैंने उस स्क्रिप्ट को चतुराई से डिबग करने का फैसला किया, पुनरावृति संख्या से कुछ मैट्रिक्स का ग्राफ प्रदर्शित करें। और जैसा कि अगले पुनरावृत्ति की गणना की जाती है, इसलिए यह अनुसूची और अद्यतन।

ऐसा करने का सबसे आसान तरीका बोकेह है। अधिक सटीक रूप से, रेखांकन बनाने के लिए एक बोकेह सर्वर का उपयोग करना। कैसे - अब मैं बताऊंगा।

सबसे पहले, सर्वर शुरू करें: बॉच से बॉक्स से ही सर्वोच निकलता है, इसलिए पिप इंस्टॉल बोकेह के बाद, कंसोल में बस बोकेह टाइप करें और सर्वर शुरू हो जाता है।

इसकी आवश्यकता क्यों है? और फिर चार्ट दिखाने के लिए

बाकी कोड के निष्पादन को ब्लॉक नहीं किया (क्योंकि यह ब्राउज़र में होता है, एक अलग प्रक्रिया में),
ताकि ग्राफ विंडो आकार बदलने (या कम से कम अधिकतम करने के लिए प्रतिक्रिया करता है)
और किसी भी समय हम इस कार्यक्रम को बदल सकते हैं, जैसा कि हम चाहते हैं, ठीक हमारी पायथन प्रक्रिया से!

यह इस प्रकार किया जाता है:

import time import sys from bokeh.plotting import figure from bokeh.client import pull_session from bokeh.models import ColumnDataSource #     --    -,    bokeh serve # Please run "bokeh serve" in console before start! if __name__ == "__main__": #    (  ,     ) session = pull_session() #  .. ,      (    ) fig = figure(title=("Total TBS (in bits)"), plot_height=300, plot_width=800) #         datasource = ColumnDataSource(data={"x": [], "y": []}) line = fig.line(x="x", y="y", source=datasource, line_width=2, legend=("Super dooper line from hell")) #        session.show(fig) #     for i in range(10000): #          .   datasource     #       = ) datasource.stream({"x": [i], "y": [i ** 2]}) #       30-40      ,   session.force_roundtrip() #  !

पहले, मुझे भी ऐसा करना पड़ा था, लेकिन पिछले फैसले इसे हल्के ढंग से करने के लिए थे, इतने अच्छे नहीं थे। मैंने अपने जीवन में क्या प्रयास नहीं किया है ...

सावधानी, मस्तिष्क गिट्टी!

आप प्रत्येक पुनरावृत्ति पर मैन्युअल रूप से plt.draw () को खींचकर नॉन-ब्लॉकिंग मोड में matplotlib का उपयोग कर सकते हैं। सच है, नॉन-ब्लॉकिंग मोड में, matplotlib में GUI से संदेशों का अपना प्रसंस्करण नहीं होता है, और यदि विंडो दूसरी विंडो के साथ कम से कम या बंद हो जाती है, तो हमें इसे फिर से शुरू करने के लिए अगले पुनरावृत्ति की प्रतीक्षा करनी चाहिए। सो-बैसाखी, लेकिन डिबगिंग के लिए यह करेगा।

नीग्रो में एक ही मेटप्लोटलिब के चार्ट के साथ एक तस्वीर उत्पन्न करना और इसे डिस्क पर डंप करना संभव है। इसके अलावा एक भयंकर बैसाखी, लेकिन मछली की कमी पर एक सवारी। या ग्राफिक्स के बिना एक रिमोट मशीन पर।

आप इसे एक शांत तरीके से कर सकते हैं: PyQt का उपयोग करें, एक QObject में गणना कोड को लपेटें, इसे एक अलग स्ट्रीम में धक्का दें, Matplotlib ग्राफिक्स को QWidget में लपेटें (या Qt विज़ुअल विज़ुअलाइज़ेशन से ग्राफ़ का उपयोग करें, या PyQtGraph से ग्राफ़िक्स का उपयोग करें), गणित को एक स्लॉट के माध्यम से एक सिग्नल के माध्यम से ग्राफिक्स से कनेक्ट करें। , और खुशी होगी। सच है, यह एक त्वरित डिबगिंग समाधान की तरह है, और क्यूटी को पढ़ाने की आवश्यकता है, लेकिन मैंने इसे कई बार किया।

आप एक अलग प्रक्रिया में रेखांकन (उदाहरण के लिए, aiohttp + PyQt + PyQtGraph का उपयोग करके) के लिए एक छोटा सा सर्वर एप्लिकेशन बढ़ा सकते हैं, जिसे मुख्य प्रक्रिया से REST API के माध्यम से खटखटाया जा सकता है। एक बार मैंने ऐसा किया था, लेकिन इसने त्वरित-फिक्स-फॉर-डीबगिंग को आकर्षित नहीं किया।

आप किसी तरह के डेटाबेस (अभी फैशन में क्या है?) को लिख सकते हैं, और फिर ग्राफन को फैशन में जाने दें। सच है, आपको डेटाबेस और ग्राफन दोनों को डालने की जरूरत है, उन्हें कॉन्फ़िगर करें, और आम तौर पर डेटाबेस को लिखने में परेशान करें। शायद, यह एक फ़ाइल के माध्यम से भी संभव है, लेकिन एक हजार बिंदुओं के लिए दो रेखांकन के लिए प्रत्येक एक बंदूक गौरैया की तरह है ...

या आप प्लॉटली को समझ सकते हैं। डीएश, गणित को एक अलग स्ट्रीम में रखें, इसे डैश एप्लिकेशन में लपेटें और बहुत सारे कचरे का नरक करें। यह मुझे महारत हासिल नहीं है, हालांकि यह आवश्यक होगा।

संक्षेप में, सफल डिबगिंग!

नॉन-ब्लॉक ड्राइंग और अपडेटिंग चार्ट बोकेह के साथ

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