matplotlib 动画与 python 事件循环（事件循环给出不稳定的结果）

Question

matplotlib FuncAnimation 计时器的工作效果明显优于 python 事件循环或主线程 while 循环。

我有一个脚本，可以将 UDP 缓冲区发送到微控制器来控制 LED。我使用 matplotlib 绘制和“模拟”这些 LED，并且还可以在 FunAnimation 回调中发送 UDP 缓冲区。

当在 FuncAnimation Timer 回调中发送 udp 数据包时，可以顺利、及时地接收该数据包。当使用 python 事件循环、线程或简单的睡眠/while 循环时，它是不一致且不稳定的。

这是 matplotlib FunAnimation 代码的编辑示例（效果很好）：

# matplotlib use case
def update(_):
    send_udp_buffer()
    return scat # scatter plot of LEDs

ani = animation.FuncAnimation(
    fig=fig,
    func=update,
    frames=60,
    interval=50, # 50 milliseconds
)

这是我尝试过的基于通用 while 循环的代码的示例（最终结果不稳定且不一致）：

# Standard while-loop
while True:
    send_udp_buffer()
    time.sleep(.05)

# python event-loop

import asyncio

async def periodic():
    while True:
        send_udp_buffer()
        await asyncio.sleep(0.05)

loop = asyncio.new_event_loop()
asyncio.set_event_loop(loop)
task = loop.create_task(periodic())

我使用的是 MacOSX，所以 FuncAnimation 使用的 Timer 是 TimerMac，它是 NSTimer 的包装。我尝试过包含并利用它，但似乎存在一些隐藏的实现细节。

我的问题

为什么事件循环的行为方式与 matplotlib 计时器不同，我如何复制这种行为？

Answer 1

对于任何好奇的人，我找到了答案。

我的假设是错误的，FuncAnimation 并不比其他方法更好或更流畅。 FuncAnimation 实际上并不使用提供给它的间隔。它保持在100ms左右。由于 UDP 数据包之间的延迟，FuncAnimation 看起来更好，所以我的 50 毫秒延迟太激进了。

但是，如果有人对在 python 中使用 NSTimer 感到好奇，有一个包装 obj-c 类的库，

pyobjc