【PyQt】PyQt5进阶——串口上位机及实时数据显示

news2024/9/21 20:48:51

文章目录

  • 0 前期教程
  • 1 前言
  • 2 串口部分——QtSerialPort
  • 3 绘图部分
    • 3.1 QCustomPlot
    • 3.2 QtChart
    • 3.3 QWT
    • 3.4 Qt Designer中如何使用
  • 参考链接

0 前期教程

  • 【Python】PyQt5入门

1 前言

  最近在用PyQt做一个串口上位机，需要串口通信和实时显示曲线。这里简单记录一些关键点。

2 串口部分——QtSerialPort

  这个是在安装PyQt5时自动安装的组件，使用方法比较简单，主要是两个模块：QSerialPort, QSerialPortInfo

# 导入包
from PyQt5.QtSerialPort import QSerialPort, QSerialPortInfo

#获取当前的所有串口，得到一个列表
portlist = QSerialPortInfo.availablePorts()
#获取串口的名称和描述
l = [x.portName()+x.description() for x in self.portlist] 
#建立一个串口，里面的参数可以填串口名或者就是串口类
ser = QSerialPort()
#接收数据对应调用的函数
ser.readyRead.connect(recv_data)

#设置串口
def init_port(self, port:QSerialPort):
	port.setBaudRate(self.baud)
	port.setDataBits(QSerialPort.DataBits.Data8)
	port.setParity(QSerialPort.Parity.NoParity)
	port.setStopBits(QSerialPort.StopBits.OneStop)
	port.readyRead.connect(recv_data)

#数据接收
data = ser.readAll().data() #得到的是字节字符串

  以上就是串口部分的代码，比较简单，利用代码提示基本没有什么问题。

关于字节字符串的处理可以看一下这篇文章

  • 【学习笔记】字节数据和字节字符串(b“ “)那些事

3 绘图部分

  经过调研，发现在Qt当中绘制函数曲线，常用的有3个包，分别是QCustomPlot , QWT和QtChart，其中前两者都是第三方包，后者是Qt官方做的，不过三者都兼容PyQt5就是了

3.1 QCustomPlot

  QCustomPlot目前在pypi上好像有好几个版本

在这里插入图片描述

除此之外，如果直接运行pip install QCustomPlot2也是可以安装的，而且用着感觉和QCustomPlot-PyQt5没什么区别，所以也不知道啥有这么多的版本。

  不过这个包有一个最大的问题，那就是它对Python的支持不够好。网上有很多关于这个包在C环境下的使用，但是Python环境下却不支持代码提示，安装的包是一个编译过的pyd文件。

  以下是一个例子

import sys
import math
from PyQt5.QtCore import Qt
from PyQt5.QtGui import QPen, QBrush, QColor
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow

from QCustomPlot2 import QCustomPlot, QCP
#以上QCustomPlot2完全可以直接换成QCustomPlot-PyQt5

app = QApplication(sys.argv)
window = QMainWindow()
window.resize(800, 600)

customPlot = QCustomPlot()
window.setCentralWidget(customPlot)

graph0 = customPlot.addGraph()
graph0.setPen(QPen(Qt.blue))
graph0.setBrush(QBrush(QColor(0, 0, 255, 20)))

graph1 = customPlot.addGraph()
graph1.setPen(QPen(Qt.red))

x, y0, y1 = [], [], []
for i in range (251):
    x.append(i)
    y0.append(math.exp(-i/150.0)*math.cos(i/10.0))  # exponentially decaying cosine
    y1.append(math.exp(-i/150.0))                   # exponential envelope

graph0.setData(x, y0)
graph1.setData(x, y1) #除setData外，还有addData函数，即添加一个点

customPlot.rescaleAxes()
customPlot.setInteraction(QCP.iRangeDrag)
customPlot.setInteraction(QCP.iRangeZoom)
customPlot.setInteraction(QCP.iSelectPlottables)

window.show()
sys.exit(app.exec_())

以下是在类中的使用参考：

def initPlot(self):
    self.ui.widget

    self.ui.widget.setInteractions(QCP.iRangeDrag | QCP.iRangeZoom | QCP.iSelectAxes | QCP.iSelectLegend | QCP.iSelectPlottables)
    # self.ui.widget.axisRect().setRangeZoomAxes(, self.ui.widget.yAxis)
    self.ui.widget.xAxis.setLabel("t")
    self.ui.widget.yAxis.setLabel("accel")
    self.ui.widget.legend.setVisible(True)
    self.ui.widget.yAxis.setRange(-2,2)

    self.ui.widget.axisRect().insetLayout().setInsetAlignment(0, Qt.AlignLeft|Qt.AlignTop)

    self.ui.widget.addGraph()#添加第1条曲线
    self.ui.widget.graph(0).setName("x")#曲线名称
    self.ui.widget.graph(0).setPen(QPen(Qt.red)) # line1 color red for second graph

    self.ui.widget.addGraph()#添加第2条曲线
    self.ui.widget.graph(1).setName("y")#曲线名称
    self.ui.widget.graph(1).setPen(QPen(Qt.blue)) # line1 color red for second graph

    self.ui.widget.addGraph()#添加第3条曲线
    self.ui.widget.graph(2).setName("z")#曲线名称
    self.ui.widget.graph(2).setPen(QPen(Qt.green)) # line1 color red for second graph

    self.ui.widget.addGraph()#添加第4条曲线
    self.ui.widget.graph(3).setName("norm")#曲线名称
    self.ui.widget.graph(3).setPen(QPen(Qt.cyan)) # line1 color red for second graph

    self.key_init = QDateTime.currentDateTime().toMSecsSinceEpoch()/1000

def fresh(self, x=0, y=0, z=0, norm=0):
    key = QDateTime.currentDateTime().toMSecsSinceEpoch()/1000 - self.key_init
    self.ui.widget.graph(0).addData(key, x)
    self.ui.widget.graph(1).addData(key, y)
    self.ui.widget.graph(2).addData(key, z)
    self.ui.widget.graph(3).addData(key, norm)
    self.ui.widget.rescaleAxes()

    # self.ui.widget.xAxis.setRange(self.x, 8, Qt.AlignRight)
    self.ui.widget.replot()

3.2 QtChart

  使用前先安装：pip install PyQtChart，在使用这个包时，要注意其基本的逻辑。显示的类为QChartView, 但是QChartView需要关联一个QChart，而每个QChart可以包含一个或多个series，即一条或多条曲线，当然series类型有很多，这个和曲线计算方式和想要绘制图形的类型有关。看个例子。

import sys
from PyQt5.QtGui import QPainter
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QWidget, QVBoxLayout
from PyQt5.QtChart import QLineSeries, QChart, QChartView
def create_chart():
    # 创建折线图的数据
    series = QLineSeries()
    series.append(0, 0)
    series.append(1, 1)
    series.append(2, 2)
    series.append(3, 3)
    chart = QChart()
    chart.addSeries(series)
    chart.setTitle('Chart Example') # 设置图表标题
    chart.setAnimationOptions(QChart.SeriesAnimations) # 设置动画效果
    return chart
class MainWindow(QMainWindow):
    def __init__(self, parent=None):
        super(MainWindow, self).__init__(parent)
        self.setWindowTitle('QtChart Example')
        chart_view = QChartView(create_chart())

        chart_view.setRenderHint(QPainter.Antialiasing) # 设置渲染方式
        self.setCentralWidget(chart_view)
if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    window = MainWindow()
    window.show()
    sys.exit(app.exec_())

3.3 QWT

  这个没有用过，但是感觉还行，也有代码提示，安装方法：

# 一定要安装这个包，否则无法使用
pip install pyqt5-tools
# 再安装对应的包
pip install PythonQwt

这里给一个pypi官网提供的例子：

from qtpy import QtWidgets as QW
import qwt
import numpy as np

app = QW.QApplication([])
x = np.linspace(-10, 10, 500)
plot = qwt.QwtPlot("Trigonometric functions")
plot.insertLegend(qwt.QwtLegend(), qwt.QwtPlot.BottomLegend)
qwt.QwtPlotCurve.make(x, np.cos(x), "Cosinus", plot, linecolor="red", antialiased=True)
qwt.QwtPlotCurve.make(x, np.sin(x), "Sinus", plot, linecolor="blue", antialiased=True)
plot.resize(600, 300)
plot.show()
app.exec_()

3.4 Qt Designer中如何使用

  在上面的前期教程当中，有提到PyQt常用的开发方式，就是在Qt Designer中设计ui，然后转换成py文件，再另写一个py文件进行界面的显示和处理。那这些曲线怎么在Qt Designer中设计呢？

  在需要显示的位置放置一个Widget控件：

在这里插入图片描述

然后右键该控件，选择“提升为”

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

这里主要是填两个空，即提升的类名称和头文件，由于Python当中没有头文件，实际填的是模块名。即保证结构是from B import A，其中A应该是一个显示的类，具体应该填什么根据使用的包决定。比如如果使用的是QtChart，那么应该是from PyQt5.QtChart import QChartView

参考链接

  • PyQt5 QSerialPort子线程操作
  • Python3+PyQt5+QtChart 实现简单的实时更新曲线图
  • QChart的简单使用
  • Qwt、QChart、QCustomPlot使用
  • PyQtChart

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