带有 qTableview 的 Pandas 模型的慢 PyQt5 QAbstractTableModel
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【中文标题】带有 qTableview 的 Pandas 模型的慢 PyQt5 QAbstractTableModel【英文标题】:Slow PyQt5 QAbstractTableModel for Pandas Model with qTableview 【发布时间】:2021-05-16 15:03:56 【问题描述】:我正在使用 PandasModel(QAbstractTableModel) 在 qtableView 中显示数据。它在数据较少的情况下运行良好。但是每当我尝试使用大数据时,它就会变得很慢。对于 5000 行数据,它几乎需要 20-25 秒。在 mssql mgmt studio 中运行查询只需要几秒钟。我没有找到我的代码做错的地方。
class PandasModel(QtCore.QAbstractTableModel):
def __init__(self, df = pd.DataFrame(), parent=None):
QtCore.QAbstractTableModel.__init__(self, parent=parent)
self._df = df
def headerData(self, section, orientation, role=QtCore.Qt.DisplayRole):
if role != QtCore.Qt.DisplayRole:
return QtCore.QVariant()
if orientation == QtCore.Qt.Horizontal:
try:
return self._df.columns.tolist()[section]
except (IndexError, ):
return QtCore.QVariant()
elif orientation == QtCore.Qt.Vertical:
try:
return self._df.index.tolist()[section]+1
except (IndexError, ):
return QtCore.QVariant()
def data(self, index, role=QtCore.Qt.DisplayRole):
if role != QtCore.Qt.DisplayRole:
return QtCore.QVariant()
if not index.isValid():
return QtCore.QVariant()
return QtCore.QVariant(str(self._df.iloc[index.row(), index.column()]))
def setData(self, index, value, role):
if not index.isValid():
return False
if role != QtCore.Qt.EditRole:
return False
row = index.row()
if row < 0 or row >= len(self._data.values):
return False
column = index.column()
if column < 0 or column >= self._data.columns.size:
return False
self._data.values[row][column] = value
self.dataChanged.emit(index, index)
return True
def rowCount(self, parent=QtCore.QModelIndex()):
return len(self._df.index)
def columnCount(self, parent=QtCore.QModelIndex()):
return len(self._df.columns)
def sort(self, column, order):
colname = self._df.columns.tolist()[column]
self.layoutAboutToBeChanged.emit()
self._df.sort_values(colname, ascending= order == QtCore.Qt.AscendingOrder, inplace=True)
self._df.reset_index(inplace=True, drop=True)
self.layoutChanged.emit()
我尝试了许多方法,例如 st the chunksize ,但没有奏效。请帮帮我
sql_conn = pyodbc.connect('DRIVER=ODBC Driver 17 for SQL Server;SERVER=' +
server+';DATABASE='+database+';UID='+username+';PWD=' + password)
cursor = sql_conn.cursor()
def loadTranForACC(AccountID):
query_string="Select * from user.dbo.Transaction(nolock) where accID =" + AccountID
data=pd.read_sql_query(query_string, sql_conn)
return data
【问题讨论】:
【参考方案1】:由于您正在使用数据库中的数据,我想指出 PyQt 具有
QSqlTableModel
和 QSqlQueryModel
处理数据库中的数据。
看看你的模型,对我来说,模型看起来不错,试着看看你的程序的哪一部分正在消耗时间。
您可以查看这些主题以了解有关这些主题的更多信息和详细信息:
qtablewidget becomes slow for large tables
pyqt qtablewidget extremely slow
虽然最终的解决方案是使用 分页,但一次只显示 500,1000 行,它将在几分之一秒内运行。
您可以访问这些线程来实现分页:QT Forum | Pagination in QTableWidget 或Paginated Display of Table Data in PyQt
【讨论】:
感谢您的评论,但我认为问题出在我的模型上。因为从 'data=pd.read_sql_query(query_string, sql_conn)' 我很快就得到了数据。每当模型试图在“tableView”中显示数据时,它就会变慢。而且我不想在我的应用中使用分页。以上是关于带有 qTableview 的 Pandas 模型的慢 PyQt5 QAbstractTableModel的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
可编辑 QTableView 中的 Pandas df:删除复选框
2020-03-12 PYQT5界面使用QtableView展示Pandas.DataFrame
2020-03-12 PYQT5界面使用QtableView展示Pandas.DataFrame