Wie kann Multithreading das Einfrieren der GUI bei lang andauernden Vorgängen verhindern?

Threads verwenden, um die Hauptereignisschleife freizugeben

GUI-Elemente wie Fortschrittsbalken „frieren“ häufig ein, während intensive Vorgänge ausgeführt werden im Hauptthread. Dies liegt daran, dass die Hauptereignisschleife, die Benutzerinteraktionen und GUI-Updates verarbeitet, blockiert ist. Um dies zu verhindern, kann Multithreading eingesetzt werden, um die Aufgaben mit langer Laufzeit in einem separaten Thread auszuführen.

Im konkreten Szenario sollte ein Tastenklick eine Fortschrittsbalkenanimation für fünf Sekunden auslösen. Das beobachtete Verhalten besteht jedoch darin, dass die Schaltfläche während dieser Zeit einfriert. Dies kann durch die Verwendung von Threads gelöst werden, aber die Verknüpfung des Threads mit dem Hauptthread führt dazu, dass er bis zur Fertigstellung wartet, wodurch die GUI effektiv blockiert wird.

Alternativer Ansatz: Logik in Klassen aufteilen

Anstatt alles in einer einzigen GUI-Klasse abzuwickeln, ist es möglich, den Logikteil in einer anderen Klasse zu platzieren und die GUI von dieser Klasse aus zu instanziieren. Dies erfordert jedoch eine Möglichkeit, die Logikklassenmethode aus der GUI-Klasse aufzurufen.

Lösung mit Threading

Um dieses Problem zu beheben, verwenden Sie das Queue-Objekt für die Kommunikation zwischen Es können die GUI-Klasse und die Logikklasse berücksichtigt werden. Die folgenden Schritte beschreiben diesen Ansatz:

1. Erstellen Sie ein Warteschlangenobjekt im Hauptthread.
2. Starten Sie einen neuen Thread mit Zugriff auf die Warteschlange.
3. Überprüfen Sie regelmäßig Warteschlange aus dem Hauptthread.

Code Implementierung

Unten finden Sie eine Beispielimplementierung, bei der eine Thread-Aufgabe zur Verarbeitung der Fortschrittsbalkenanimation verwendet wird:

import queue

class GUI:
    # Code for GUI setup goes here

    def tb_click(self):
        self.progress()
        self.prog_bar.start()
        self.queue = queue.Queue()
        ThreadedTask(self.queue).start()
        self.master.after(100, self.process_queue)

    def process_queue(self):
        try:
            msg = self.queue.get_nowait()
            # Show result of the task if needed
            self.prog_bar.stop()
        except queue.Empty:
            self.master.after(100, self.process_queue)

class ThreadedTask(threading.Thread):
    def __init__(self, queue):
        super().__init__()
        self.queue = queue
    def run(self):
        time.sleep(5)  # Simulate long running process
        self.queue.put("Task finished")

Dieser Ansatz sorgt dafür, dass der Hauptthread effektiv läuft und reagiert, während er lange läuft Aufgabe wird in einem separaten Thread ausgeführt.

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