Kivy调用pandasgui后界面冻结，求线程解决方法

问题根源在于pandasgui.show()会启动一个基于Tkinter的GUI界面，而Kivy的界面渲染依赖主线程，当你在Kivy主线程中调用show(df)时，会阻塞主线程，导致返回Kivy界面时程序冻结。用线程将数据处理和pandasgui的调用放到子线程中，就能避免阻塞Kivy主线程。

具体实现步骤 #

• 导入Python的threading模块，用于创建子线程
• 将原callback函数中的数据处理和show(df)逻辑封装成独立函数
• 在callback中启动子线程执行封装后的函数，而非直接在主线程运行

修改后的完整代码 #

import kivy
import threading
from pandasgui import show

kivy.require("1.9.1")

from kivy.app import App
from kivy.uix.button import Button


class ButtonApp(App):

    def build(self):
        btn = Button(text="Push Me !",
                     font_size="20sp",
                     background_color=(1, 1, 1, 1),
                     color=(0, 0, 0, 1),  # 调整文字颜色，避免白色背景下文字不可见
                     size=(32, 32),
                     size_hint=(.2, .2),
                     pos=(300, 250))

        btn.bind(on_press=self.callback)
        return btn

    def callback(self, event):
        # 启动子线程执行数据处理与GUI展示逻辑
        threading.Thread(target=self.process_data_and_show_gui, daemon=True).start()

    def process_data_and_show_gui(self):
        import pandas as pd
        import pickle
        from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay
        from matplotlib import pyplot as plt

        data_test = pd.read_csv('test_data.csv')
        y_test = data_test['target']
        X_test = data_test.iloc[:, 1:-1]
        
        loaded_model = pickle.load(open(r'GVHD.sav', 'rb'))
        y_pred = loaded_model.predict(X_test)

        new_data = pd.concat([X_test, y_test, pd.DataFrame(y_pred, columns=['Predicted response'])], axis=1)
        new_data.to_csv(r'GVHD_Output_data.csv', index=False)

        disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=confusion_matrix(y_test,
                                                                        y_pred,
                                                                        labels=[0, 1],
                                                                        normalize='true'),
                                      display_labels=['low risk', 'high risk'])
        disp = disp.plot(cmap=plt.cm.Blues)
        disp.figure_.savefig('confusion_matrix_GVHD.jpg')

        df = pd.read_csv('GVHD_Output_data.csv')
        show(df)


root = ButtonApp()
root.run()

关键说明 #

• daemon=True设置子线程为守护线程，会随主线程结束自动退出，避免残留后台线程
• 所有耗时逻辑（数据处理、模型预测、pandasgui调用）都放在子线程，Kivy主线程可正常处理界面交互，不会被阻塞
• 如果后续需要在子线程中更新Kivy界面元素，必须用kivy.clock.Clock.schedule_once将UI操作调度回主线程执行，因为Kivy的UI操作并非线程安全

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anas