pyqt的pyqtgragh实现多线程同时接收数据和绘制曲线

要实现多线程同时接收数据和绘制曲线，可以考虑使用PyQtGraph的ThreadedPlotItem类。这个类是专门为多线程数据绘制而设计的，可以在不阻塞GUI的情况下实时绘制数据。

首先，定义一个数据处理类，负责处理数据，并向主线程发送绘图信号。这个类需要继承QObject，并包含一个处理数据的槽函数，以及一个发送绘图信号的信号。

from PyQt5.QtCore import QObject, pyqtSignal

class DataHandler(QObject):
    plot_signal = pyqtSignal(list, list)

    def handle_data(self):
        # 处理数据
        x, y = [], []
        # 发送绘图信号
        self.plot_signal.emit(x, y)

然后，在主线程中创建ThreadedPlotItem对象，并将数据处理类的绘图信号连接到ThreadedPlotItem的addData()槽函数上。

import pyqtgraph as pg
from PyQt5.QtCore import QThread

class MainWindow(QtWidgets.QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        self.plot_widget = pg.PlotWidget()
        self.setCentralWidget(self.plot_widget)

        self.plot_item = pg.ThreadedPlotItem()
        self.plot_widget.addItem(self.plot_item)

        self.data_handler = DataHandler()
        self.data_handler.plot_signal.connect(self.plot_item.addData)

        self.thread = QThread()
        self.data_handler.moveToThread(self.thread)
        self.thread.started.connect(self.data_handler.handle_data)
        self.thread.start()

最后，启动线程并显示界面即可。

需要注意的是，数据处理类的handle_data()函数需要在子线程中执行，因此需要将数据处理类移动到一个新的线程中。在这里我们使用了QThread类来实现多线程。

同时，需要注意在处理数据时，要保证线程安全，避免出现数据竞争等问题。可以使用线程锁或者信号槽机制来解决这个问题。