使用 Python 連續讀取和繪制 CSV 文件

Question

這是我第一次在這里提問，所以我希望我能以“正確的方式”問以下問題。 如果沒有，請告訴我，我會提供更多信息。

我正在使用一個 Python 腳本，將 4000Hz 的串行數據讀取和寫入 CSV 文件。

CSV文件的結構如下：（本例為文件開頭）

Time of mSure Calibration: 24.10.2020 20:03:14.462654
Calibration Data - AICC: 833.95; AICERT: 2109; AVCC: 0.00; AVCERT: 0 
Sampling Frequency: 4000Hz
timestamp,instantaneousCurrentValue,instantaneousVoltageValue,activePowerValueCalculated,activePowerValue
24.10.2020 20:03:16.495828,-0.00032,7e-05,-0.0,0.0
24.10.2020 20:03:16.496078,0.001424,7e-05,0.0,0.0
24.10.2020 20:03:16.496328,9.6e-05,7e-05,0.0,0.0
24.10.2020 20:03:16.496578,-0.000912,7e-05,-0.0,0.0

只要讀取串行數據的腳本處於活動狀態，數據就會寫入此 CSV。 因此，這在某個時候可能會變成一個巨大的文件。 （數據以 8000 行的塊寫入 = 每兩秒）

這是我的問題：我想實時繪制這些數據。 例如，每次將數據寫入 CSV 文件時更新繪圖。 繪圖應從另一個腳本完成，而不是讀取和寫入串行數據的腳本。

工作原理： 1. 創建 CSV 文件。 2. 使用另一個腳本繪制完成的 CSV 文件 - 實際上非常好:-)

我有這個用於繪圖的腳本：

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

"""Data Computation Software for TeensyDAQ - Reads and computes CSV-File"""

# region imports
import getopt
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
import pandas as pd
import pathlib
from scipy.signal import argrelextrema
import sys
# endregion

# region globals
inputfile = ''
outputfile = ''
# endregion

# region functions
def main(argv):
    """Main application"""

    # region define variables
    global inputfile
    global outputfile
    inputfile = str(pathlib.Path(__file__).parent.absolute(
    ).resolve())+"\\noFilenameProvided.csv"
    outputfile = str(pathlib.Path(__file__).parent.absolute(
    ).resolve())+"\\noFilenameProvidedOut.csv"
    # endregion

    # region read system arguments
    try:
        opts, args = getopt.getopt(
            argv, "hi:o:", ["infile=", "outfile="])
    except getopt.GetoptError:
        print('dataComputation.py -i <inputfile> -o <outputfile>')
        sys.exit(2)
    for opt, arg in opts:
        if opt == '-h':
            print('dataComputation.py -i <inputfile> -o <outputfile>')
            sys.exit()
        elif opt in ("-i", "--infile"):
            inputfile = str(pathlib.Path(
                __file__).parent.absolute().resolve())+"\\"+arg
        elif opt in ("-o", "--outfile"):
            outputfile = str(pathlib.Path(
                __file__).parent.absolute().resolve())+"\\"+arg
    # endregion

    # region read csv
    colTypes = {'timestamp': 'str',
                'instantaneousCurrent': 'float',
                'instantaneousVoltage': 'float',
                'activePowerCalculated': 'float',
                'activePower': 'float',
                'apparentPower': 'float',
                'fundReactivePower': 'float'
                }
    cols = list(colTypes.keys())
    df = pd.read_csv(inputfile, usecols=cols, dtype=colTypes,
                     parse_dates=True, dayfirst=True, skiprows=3)
    df['timestamp'] = pd.to_datetime(
        df['timestamp'], utc=True, format='%d.%m.%Y %H:%M:%S.%f')
    df.insert(loc=0, column='tick', value=np.arange(len(df)))
    # endregion

    # region plot data
    fig, axes = plt.subplots(nrows=6, ncols=1,  sharex=True, figsize=(16,8))
    fig.canvas.set_window_title(df['timestamp'].iloc[0]) 
    fig.align_ylabels(axes[0:5])

    df['instantaneousCurrent'].plot(ax=axes[0], color='red'); axes[0].set_title('Momentanstrom'); axes[0].set_ylabel('A',rotation=0)
    df['instantaneousVoltage'].plot(ax=axes[1], color='blue'); axes[1].set_title('Momentanspannung'); axes[1].set_ylabel('V',rotation=0)
    df['activePowerCalculated'].plot(ax=axes[2], color='green'); axes[2].set_title('Momentanleistung ungefiltert'); axes[2].set_ylabel('W',rotation=0)
    df['activePower'].plot(ax=axes[3], color='brown'); axes[3].set_title('Momentanleistung'); axes[3].set_ylabel('W',rotation=0)
    df['apparentPower'].plot(ax=axes[4], color='brown'); axes[4].set_title('Scheinleistung'); axes[4].set_ylabel('VA',rotation=0)
    df['fundReactivePower'].plot(ax=axes[5], color='brown'); axes[5].set_title('Blindleitsung'); axes[5].set_ylabel('VAr',rotation=0); axes[5].set_xlabel('microseconds since start')
    
    plt.tight_layout()    
    plt.show()
    # endregion

# endregion


if __name__ == "__main__":
    main(sys.argv[1:])

我對如何解決我的問題的想法：

1. 修改我的繪圖腳本以連續讀取 CSV 文件並使用 matplotlib 的動畫功能繪圖。
2. 使用某種流功能來讀取流中的 CSV。 我已經閱讀了 streamz 庫，但我不知道如何使用它。

任何幫助表示高度贊賞！

親切的問候，薩沙

編輯 31.10.2020：

由於我不知道平均持續時間，等待幫助需要多長時間，我嘗試添加更多輸入，這可能會導致有用的評論。

我寫這個腳本是為了將數據連續寫入一個 CSV 文件，它模擬了我的真實腳本，不需要外部硬件：（隨機數據生成並使用計時器進行 CSV 格式。每次有 50 個新行時，數據被寫入到 CSV 文件）

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import csv
from random import randrange
import time
import threading
import pathlib
from datetime import datetime, timedelta

datarows = list()
datarowsToWrite = list()
outputfile = str(pathlib.Path(__file__).parent.absolute().resolve()) + "\\noFilenameProvided.csv"
sampleCount = 0

def startBatchWriteThread():
    global outputfile
    global datarows
    global datarowsToWrite
    datarowsToWrite.clear()
    datarowsToWrite = datarows[:]
    datarows.clear()
    thread = threading.Thread(target=batchWriteData,args=(outputfile, datarowsToWrite))
    thread.start()

def batchWriteData(file, data):
    print("Items to write: " + str(len(data)))
    with open(file, 'a+') as f:
        for item in data:
            f.write("%s\n" % item)

def generateDatarows():
    global sampleCount
    timer1 = threading.Timer(0.001, generateDatarows)
    timer1.daemon = True
    timer1.start()
    datarow = datetime.now().strftime("%d.%m.%Y %H:%M:%S.%f")[:] + "," + str(randrange(10)) + "," + str(randrange(10)) + "," + str(randrange(10)) + "," + str(randrange(10)) + "," + str(randrange(10)) + "," + str(randrange(10))
    datarows.append(datarow)
    sampleCount += 1

try:
    datarows.append("row 1")
    datarows.append("row 2")
    datarows.append("row 3")
    datarows.append("timestamp,instantaneousCurrent,instantaneousVoltage,activePowerCalculated,activePower,apparentPower,fundReactivePower")
    startBatchWriteThread()
    generateDatarows()
    while True:
        if len(datarows) == 50:
            startBatchWriteThread()
except KeyboardInterrupt:
    print("Shutting down, writing the rest of the buffer.")
    batchWriteData(outputfile, datarows)
    print("Done, writing " + outputfile)

我最初的帖子中的腳本然后可以繪制來自 CSV 文件的數據。

我需要在數據寫入 CSV 文件時對其進行繪制，以查看或多或少的實時數據。

希望這能讓我的問題更容易理解。

Answer 1

對於 Google 員工：我找不到實現問題中描述的目標的方法。

但是，如果您嘗試繪制實時數據，通過串行通信（在我的情況下為 4000Hz）高速傳輸，我建議將您的應用程序設計為具有多個進程的單個程序。

在我的特殊情況下的問題是，當我嘗試在同一個線程/任務/進程/任何東西中同時繪制和計算傳入數據時，我的串行接收速率下降到 100Hz 而不是 4kHz。 在進程之間使用 quick_queue 模塊進行多處理和傳遞數據的解決方案我可以解決這個問題。

我最終得到了一個程序，它通過 4kHz 的串行通信從 Teensy 接收數據，此傳入數據被緩沖到 4000 個樣本塊，然后將數據推送到繪圖過程，此外，該塊被寫入 CSV -file 在一個單獨的線程中。

最好的，S