在Python中使用QTimer对大数据文件进行流式处理

我将首先说我有工作代码……但这并不是理想的代码，这就是为什么我希望社区运行我的方法。我试着用“QT方式”来做这件事，这迫使我走上我通常不走的路

我有一些包含原始时变数据的大型400+mb二进制文件。我需要将这些数据打印给用户，以便数据回放与录制的持续时间相匹配。我有一种工作方法，使用QTimer.timeout触发文件读取。我读取x个字节，当读取完成时，我会发出一个信号来触发绘图操作。通过调整超时持续时间，我可以在不阻塞界面的情况下控制打印速率（不阻塞GUI是关键）。这似乎是可行的，但对于像file.read这样简单的东西来说，感觉太复杂了

当我通过TCP接收数据流时，我可以使用socket.readreadready信号告诉我何时处理数据。由于数据是按时间顺序到达的，因此它自然会在TCP流上显示

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通过使用fread并发出信号，我基本上复制了套接字的readReady。这听起来是一种合理的方法吗？

另一种方法可能是打印缓冲区比需要显示的要大一些。如果它的值不足，则填充它。如果在线程中执行此操作，则可以确保数据可用性，而无需定时器或读取就绪信号。您只需跟踪已读取的数据以及时间方向。

另一种方法是使用QFile:：map（）函数将要显示的正确数据片段映射到内存中，以便在不读取任何文件的情况下直接访问。我想这应该足够快，可以根据切片大小进行快速显示。此方法可以与上面的缓冲区方法相结合，以避免过度映射。这意味着要绘制一个当前需要的更大的切片。

好主意，我将对此进行研究。