Matplotlib 为什么不能在不同的线程中绘图

在使用Matplotlib进行图形绘制时，经常会有一个问题：“为什么不能在不同的线程中绘图？”在这篇文章中，我们将探讨这个问题。

阅读更多：Matplotlib 教程

Matplotlib是如何绘图的

Matplotlib是用Python编写的开源绘图库，它可以用来创建各种类型的图形，包括折线图、散点图、条形图、饼图、曲线图等等。它还可以用于二维和三维图形绘制，以及动态绘图和交互式绘图。

Matplotlib的绘图主要基于两个组件：Figure和Axes。Figure是整个图形的容器，Axes是图形中每个坐标轴（X轴和Y轴）和与之关联的绘图区域。

在Matplotlib中，绘图是通过一系列命令来完成的，它们控制着Figure和Axes的各种属性，包括图形的大小、线条的颜色和宽度、标签的位置和字体等等。

Python的全局解释器锁

要了解为什么不能在不同的线程中绘图，我们需要先了解Python的全局解释器锁（GIL）。

GIL是Python解释器实现的一种机制，它能确保同一时刻只有一个线程在执行Python字节码（即解释器内部的代码）。这样，每个线程在执行Python代码时，都需要获得GIL的控制权，才能执行下一条语句。

这种机制确保了Python代码的安全性，使得多个线程不能同时访问同一对象。但是，它也带来了一些问题。

由于Python的GIL机制，多线程程序无法充分利用多核CPU的性能。即使在多核CPU上运行多个Python线程，也只能让其中一个线程在任意时刻执行。这意味着，在进行密集的计算任务时，Python多线程程序的性能可能会比单线程程序还差。

为什么不能在不同的线程中绘图

在Matplotlib中，绘图的主要API（例如plt.plot()和plt.scatter()）都是线程不安全的。这意味着，如果你尝试在不同的线程中调用这些API，会出现一些问题，例如Figure或Axes实例可能会因为访问同一个对象而出现冲突或者数据丢失等问题。

并且，由于Python的GIL机制，如果我们在主线程中导入Matplotlib并创建一个Figure或Axes实例，然后在另一个线程中调用plt.plot()或plt.scatter()等函数，那么由于GIL的限制，主线程将无法继续执行直到绘图结束，这会让程序产生一种假死状态。

举个例子，假设我们有一个Matplotlib程序如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
import threading

def plot_data():
    x = [1, 2, 3, 4]
    y = [1, 4, 9, 16]
    plt.plot(x, y)
    plt.show()

def main():
    thread = threading.Thread(target=plot_data)
    thread.start()
    print("Plotting thread started")

if __name__ == '__main__':
    main()

在这个程序中，我们在一个线程中调用plot_data()函数来绘制图形，然后在主线程中打印一条消息。

但是，在运行这个程序时，我们会发现程序没有正常结束，而是停在了plt.show()函数处。这是因为plt.show()函数正在等待绘图的完成，但由于GIL的限制，主线程无法执行，从而导致程序进入假死状态。

因此，为了避免这种情况的发生，Matplotlib建议在主线程中进行图形绘制，并在绘图完成后再进行其他操作。这样可以确保绘图的顺序和正确性，并避免由于线程冲突而导致的数据丢失或程序崩溃等问题。

如何解决这个问题

有一些解决方法可以使Matplotlib在不同的线程中进行绘图，但这些方法并不是官方推荐的，也可能会导致一些问题。

一种解决方法是使用multiprocessing模块来创建子进程，从而避免受到GIL的限制。在这种情况下，我们可以在子进程中导入Matplotlib并进行绘图，而不会影响主进程的执行。

import matplotlib.pyplot as plt
from multiprocessing import Process

def plot_data():
    x = [1, 2, 3, 4]
    y = [1, 4, 9, 16]
    plt.plot(x, y)
    plt.show()

def main():
    p = Process(target=plot_data)
    p.start()
    print("Plotting process started")

if __name__ == '__main__':
    main()

在这个程序中，我们使用Process对象来创建一个子进程，并在子进程中调用plot_data()函数来进行图形绘制。这样就可以避免GIL的限制，并且不会影响主进程的执行。

但是，需要注意的是，在使用multiprocessing模块时，传递数据可能会更加复杂，因为不同进程之间需要进行进程间通信（IPC）来传递数据。

另一种解决方法是使用matplotlib.animation模块来进行动态绘图。在这种情况下，我们可以通过创建一个动画对象来实时更新图形，并在需要更新图形时调用start()方法来启动动画。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation

def animate(i):
    x = [1, 2, 3, 4]
    y = [1, i*i, 3, 4]
    plt.cla() # Clear the current axis
    plt.plot(x, y)

def main():
    fig = plt.figure()
    anim = FuncAnimation(fig, animate, frames=10, interval=1000)
    plt.show()

if __name__ == '__main__':
    main()

在这个程序中，我们使用FuncAnimation对象来创建一个动画，并通过animate()函数来实时更新图形。我们还可以通过frames参数来指定需要更新图形的帧数，以及interval参数来指定每帧之间的时间间隔。最后，我们使用plt.show()来显示图形。

通过使用matplotlib.animation模块，我们可以在不同的线程中进行图形绘制，并实时更新图形，而不会受到GIL的限制。