摘要：第二節將任務添加到隊列上一個栗子只是簡單實現了下網頁與后臺的通信你可以在這里處理任何你想要的操作你已經點到我了但由于是同一個進程，如果你做了很耗時的操作，比如下載一張圖片之類的操作你會發現，窗口卡住了，一般表現為窗口泛白，出現未響應的提示但

上一個栗子只是簡單實現了下網頁與后臺的通信

def clickMe(self):
    #你可以在這里處理任何你想要的操作
    self.call_function("clickCallBack","你已經點到我了!")

但由于是同一個進程，如果你做了很耗時的操作，比如下載一張圖片之類的IO操作......

你會發現，窗口卡住了，一般表現為窗口泛白，出現未響應的提示......但這并不是程序真的未響應了，等圖片下載完就會恢復原樣。

但是，你能接受嗎？

如果能的話......下面就可以不用看了，我說真的。

咳...嗯

繼續

為了不卡，我選擇了多進程的方式，多線程也可以，但萬一這個線程死掉，會拉著主線程下水......以防萬一，我選擇再開一個進程作為服務進程。

from multiprocessing import Process,Queue

# 創建用于接收服務進程傳遞的回饋任務的隊列，此隊列線程安全
self.GuiQueue = Queue()
# 創建用于接收界面進程發送的任務的隊列，此隊列線程安全
self.ServiceQueue = Queue()
p = Process(target = startServiceP, args = ( self.GuiQueue, self.ServiceQueue ))
p.daemon = True #設置為守護進程,保證主進程退出時子進程也會退出
p.start()

為何選用Process及Queue?
單純開啟一個子進程或許還有一個更好的選擇：Popen，它可以啟動獨立的py腳本作為子進程，也有很多方法可供選擇。但我不知道應該如何通信及傳參，找了一些栗子，無奈無法完全理解，只能待日后解決。
Python多進程通信方法有Queue、Pipe、Value、Array

pipe用來在兩個進程間通信
queue用來在多個進程間實現通信
Value + Array 是python中共享內存映射文件的方法

最初的設計比現在復雜，共有3個進程，故棄用pipe
Value + Array的方式當時沒找到，遺漏
只剩Queue......
據說Queue速度上慢一些，但以咱目前的水平，速度不是瓶頸
夠用就行，不是嗎？
pipe后期也會研究的就是了......

我們來看一下這個服務進程有些啥

def startServiceP(_GuiQueue, _ServiceQueue):
    """開啟一個服務進程"""
    funMap = ServiceEvent( _GuiQueue )
    EventManager( _ServiceQueue, funMap ).Start()

就這么簡單~

funMap 是啥? ServiceEvent 又哪來的!? EventManager 又是什么鬼??!!

等下，把刀放下......

咳...

一般來說，從界面傳來的命令都是字符串，然后通過這個字符串來執行指定函數

funMap 就是存放的事先寫好的函數字典

看一下ServiceEvent():

class ServiceEvent(object):
    """服務進程"""
    def __init__(self, _GuiQueue):
        self.GuiQueue = _GuiQueue

    def clickCallBack(self, msg):
        sleep(3)
        self.__putGui( "clickCallBack", msg )

    def __putGui(self, f, m = None ):
        self.GuiQueue.put({
            "fun" : f,
            "msg" : m
        })

現在可以調用 funMap.clickCallBack()

關于 GuiQueue 等會再說，先來看一下EventManager()

clickMe() 只是把要執行的任務發送給 ServiceQueue 了，但此任務不會自動執行，我們還需要一個循環來讀取任務，這就是EventManager()的功能。

EventManager()核心代碼：

def __Run(self):
    while self.__active == True:
        try:
            # 獲取事件的阻塞時間設為1秒
            event = self.Queue.get(timeout = 1)
            getattr( self.funMap, event["fun"] )( event["msg"] )  #關鍵代碼
        except Exception as e:
            pass

以上是服務進程的相關內容，我們再回來看一下界面該如何及時獲得反饋

from threading import Thread

t = Thread(target = queueLoop, args=( self.GuiQueue, self.call_function ))
t.daemon = True
t.start()

嗯，此處我開了另一個線程來執行這個循環，老實說沒想到特別好的辦法，這個循環肯定不能在主線程使用，會卡界面的，開一個進程又太小題大做，折中方案，用了多線程，好在它只是遍歷Queue，沒啥復雜的操作......

def queueLoop( _GuiQueue, funCall ):
    guiCallBack = GuiCallBack( funCall )
    EventManager( _GuiQueue, guiCallBack ).Start()

基本和服務進程一樣，不做過多解釋了~

需要注意的只有 funCall這個參數，很重要，界面的事件調用全靠它。

Tis：

$(.click-me).on("click",function(){
    view.clickMe();  //view Sciter內置的對象，所有tis都可調用
})

main.py ：

# 導入sciter支持,必須安裝pysciter
import sciter
import ctypes
import json

from multiprocessing import Process,Queue
from threading import Thread
from EventManager import EventManager
from FunManager import ServiceEvent, GuiCallBack

# 設置dpi, 防止程序在高分屏下發虛
ctypes.windll.user32.SetProcessDPIAware(2)

def startServiceP(_GuiQueue, _ServiceQueue):
    """開啟一個服務進程"""
    funMap = ServiceEvent( _GuiQueue )
    EventManager( _ServiceQueue, funMap ).Start()

def queueLoop( _GuiQueue, funCall ):
    guiCallBack = GuiCallBack( funCall )
    EventManager( _GuiQueue, guiCallBack ).Start()

class Frame(sciter.Window):
    def __init__(self):
        """
            ismain=False, ispopup=False, ischild=False, resizeable=True,
            parent=None, uni_theme=False, debug=True,
            pos=None,  pos=(x, y)
            size=None
        """
        super().__init__(ismain=True, debug=True)
        self.set_dispatch_options(enable=True, require_attribute=False)

    def _document_ready(self, target):
        """在文檔加載后執行，如果設置啟動畫面，可以在這里結束"""

        # 創建用于接收服務進程傳遞的回饋任務的隊列，此隊列線程安全
        self.GuiQueue = Queue()
        # 創建用于接收界面進程發送的任務的隊列，此隊列線程安全
        self.ServiceQueue = Queue()
        p = Process(target = startServiceP, args = ( self.GuiQueue, self.ServiceQueue ))
        p.daemon = True #設置為守護進程,保證主進程退出時子進程也會退出
        p.start()
        t = Thread(target = queueLoop, args=( self.GuiQueue, self.call_function ))
        t.daemon = True
        t.start()

    def clickMe(self):
        # 點擊頁面上的按鈕后，只將任務添加到服務隊列，耗時很短，因此不會發生界面卡頓現象
        self.__putService("clickCallBack","你已經點到我了!")

    def __putService(self, f, m = None):
        """接收界面事件并轉發"""
        self.ServiceQueue.put({
            "fun" : f,
            "msg" : m
        })

if __name__ == "__main__":
    frame = Frame()
    frame.load_file("Gui/main.html")
    frame.run_app()

EventManager.py：

class EventManager:
    def __init__(self, _Queue, funMap):
        self.__active = False
        self.Queue = _Queue
        self.funMap = funMap

    def __Run(self):
        while self.__active == True:
            try:
                # 獲取事件的阻塞時間設為1秒
                event = self.Queue.get(timeout = 1)
                getattr( self.funMap, event["fun"] )( event["msg"] )
            except Exception as e:
                pass

    def Start(self):
        self.__active = True
        self.__Run()

    def Stop(self):
        self.__active = False

FunManager.py：

from time import sleep

class ServiceEvent(object):
    """服務進程"""
    def __init__(self, _GuiQueue):
        self.GuiQueue = _GuiQueue

    def clickCallBack(self, msg):
        sleep(3)
        self.__putGui( "clickCallBack", msg )

    def __putGui(self, f, m = None ):
        self.GuiQueue.put({
            "fun" : f,
            "msg" : m
        })

class GuiCallBack(object):
    def __init__(self, funCall):
        self.funCall = funCall

    def clickCallBack(self, msg):
        return self.funCall("clickCallBack", msg )

代碼漸漸多了起來，但效果還是很讓人滿意的。

缺點是一不留神容易出錯

源碼