用python生成一边录音一边显示FFT画布canvas的多线程程序

以下是一个使用Python实现一边录音一边显示FFT画布的多线程程序的示例。该程序使用PyAudio库进行音频录制和FFT计算，使用matplotlib库进行画布绘制。

import pyaudio
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
import threading

# 录音参数
CHUNK = 1024  # 每个缓冲区的大小
FORMAT = pyaudio.paInt16  # 录音格式
CHANNELS = 1  # 声道数
RATE = 44100  # 采样率
RECORD_SECONDS = 10  # 录音时长

# 创建PyAudio对象
p = pyaudio.PyAudio()

# 创建一个用于存储录音数据的队列
audio_queue = []

# 创建一个用于存储FFT数据的队列
fft_queue = []

# 创建一个用于控制线程运行的事件
stop_event = threading.Event()

# 录音线程函数
def record_thread():
    stream = p.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK)

    for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)):
        # 从音频流中读取数据
        data = stream.read(CHUNK)
        # 将数据存入队列
        audio_queue.append(data)

        # 如果队列中的数据过多，则清空队列
        if len(audio_queue) > 10:
            audio_queue.clear()

        # 如果线程被要求停止，则跳出循环
        if stop_event.is_set():
            break

    # 关闭音频流
    stream.stop_stream()
    stream.close()

# FFT线程函数
def fft_thread():
    while not stop_event.is_set():
        # 如果队列中有录音数据，则进行FFT计算
        if len(audio_queue) > 0:
            # 从队列中取出录音数据
            data = audio_queue.pop(0)
            # 将数据转换为numpy数组
            np_data = np.frombuffer(data, dtype=np.int16)
            # 进行FFT计算
            fft_data = np.abs(np.fft.fft(np_data))[:int(CHUNK / 2)]
            # 将FFT数据存入队列
            fft_queue.append(fft_data)

            # 如果队列中的数据过多，则清空队列
            if len(fft_queue) > 10:
                fft_queue.clear()

# 绘图线程函数
def plot_thread():
    # 创建一个Figure对象和一个Axes对象
    fig, ax = plt.subplots()
    # 创建一个空的线条对象用于实时绘制FFT数据
    line, = ax.plot([], [])

    # 设置Axes对象的坐标轴范围和标签
    ax.set_xlim(0, CHUNK / 2)
    ax.set_ylim(0, 20000)
    ax.set_xlabel('Frequency (Hz)')
    ax.set_ylabel('Amplitude')

    # 动画更新函数
    def update(frame):
        # 如果队列中有FFT数据，则绘制最新的FFT数据
        if len(fft_queue) > 0:
            # 从队列中取出最新的FFT数据
            fft_data = fft_queue.pop(-1)
            # 更新线条数据
            line.set_data(np.arange(len(fft_data)) * (RATE / CHUNK), fft_data)

        return line,

    # 创建一个动画对象
    anim = FuncAnimation(fig, update, blit=True)

    # 显示画布
    plt.show()

# 创建录音线程、FFT线程和绘图线程
record_thread = threading.Thread(target=record_thread)
fft_thread = threading.Thread(target=fft_thread)
plot_thread = threading.Thread(target=plot_thread)

# 启动录音线程、FFT线程和绘图线程
record_thread.start()
fft_thread.start()
plot_thread.start()

# 等待录音线程、FFT线程和绘图线程完成
record_thread.join()
fft_thread.join()
plot_thread.join()

# 关闭PyAudio对象
p.terminate()

该程序使用三个线程分别进行录音、FFT计算和画布绘制。录音线程通过PyAudio库从麦克风中读取音频数据，并将数据存入一个队列中。FFT线程从音频数据队列中取出数据，进行FFT计算，并将结果存入另一个队列中。画布绘制线程从FFT数据队列中取出最新的FFT数据，实时更新画布。程序使用了Python内置的threading模块进行多线程编程，并使用了matplotlib库进行画布绘制。