Tkinter不确定进度条未运行

Question

我目前正在为Python2.7创建Tkinter Gui，但无法使用进度条。我需要将较大的文件加载到我的程序中，这需要一些时间，所以我想获得一个进度条，向用户显示程序没有冻结加载文件。不幸的是，在加载文件时，我的进度条似乎没有更新：（我已经尝试为进度条创建一个新线程，但没有成功。所以我想知道，在一个沉重的函数调用期间，我需要做什么才能让一个不确定的进度条运行？

我的代码的相关部分是：

import Tkinter as tk
import ttk as ttk
import pandas as pd
import tkFileDialog as tfgiag

self.pb = ttk.Progressbar(frame, orient=tk.VERTICAL, mode='indeterminate')
mynewdata = tfgiag.askopenfilenames(parent=root,title='Choose a file',filetypes=[('CSV files', '.csv')])
self.t = threading.Thread(target = self.pb.start)
self.t.start()  
#read in each CSV file selected by the user
for myfile in root.tk.splitlist(mynewdata): 
    foo = pd.read_csv(myfile)    
    self.data.appendMainData(foo)
self.pb.stop()

Answer 1

在每个self.pb.step（x）语句后使用self.frame.update_idletasks（），其中'x'代表进度条值增加的值

Answer 2

Python“线程”仍然被称为GIL的全局解释器锁按顺序锁定在一起。这基本上意味着，从同一个python进程生成的线程不会像您希望的那样并行运行。相反，他们都在主python进程上争取时间。

在你的例子中，如果有一个密集的进程你试图用once进程来监控，它可能占用了GIL，而不是将其释放到线程中。

一个选择：尝试使用readline方法，这样它就可以分割文件输入，足以插入进度条更新行。

openfile = open(filename, 'r')
for eachline in openfile.readlines():
    append_line(eachline)
    update_progressBar()

另一个可能更容易的选择是使用python的多处理模块将csv打开转移到另一个进程。这模拟了您可能更习惯的线程。我将启动一个新进程，读取csv，并将这些行附加到队列中。完成后，在队列中附加一个sentinel值，表示其已完成，以便主进程知道何时停止更新进度条，并加入生成的进程。比如：

import Tkinter as tk
import ttk as ttk
import pandas as pd
import tkFileDialog as tfgiag
from multiprocessing import Process, Queue

self.pb = ttk.Progressbar(frame, orient=tk.VERTICAL, mode='indeterminate')
mynewdata = tfgiag.askopenfilenames(parent=root,title='Choose a file',filetypes=[('CSV files', '.csv')])

csvqueue=Queue(1) #A mp-enabled queue with one slot to results.
#read in each CSV file selected by the user
offloadedProcess=Process(target=csvread, args=(filename, outputqueue))
offloadedProcess.start()
procNotDone=False
while procNotDone:
    result = getNewResultFromQueue(outputqueue) #pesudo code
    update_ProgressBar() #<--- this should get hit more often now
    if result.isLastValue:
        offloadedProcess.join() #Join the process, since its now done
    else:
        csvresults.append(result)


def csvreadOffload(filename, outputqueue):
    for myfile in root.tk.splitlist(mynewdata): 
        foo = pd.read_csv(myfile)    
        if foo is not END:#Pesudo code here
            outputqueue.append(foo)
        else:
            outputqueue.append('Empty results')#pseudo code