后台传回的时间带 T

最新推荐文章于 2022-07-31 05:59:17 发布

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#后台传回的时间带 T

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今天写一个展示页面，需要展示用户充值时间。但是拿到后台数据发现是这个样子的。

带了一个字母T，这就让我很尴尬了。

解决方式，把这个T替换掉就可以了。

var dateee = new Date("2017-07-09T09:46:49.667").toJSON();  
var date = new Date(+new Date(dateee)+8*3600*1000).toISOString().replace(/T/g,' ').replace(/\.[\d]{3}Z/,'')    
alert(date)

这时候的date就没有 T 了。

确定要放弃本次机会？

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Bright2017

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datetime时间格式化中间为什么有个T

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<think>我们正在解决Open3D界面卡顿问题，该问题与调用`self.generate_ue_pos_and_ray`和`self.update_ue_mobility`方法有关。这两个方法可能涉及大量计算，导致主线程阻塞，从而引起界面卡顿。解决方案通常包括： 1. 优化算法：检查这两个方法中的计算，看是否有可以优化的地方，例如减少循环次数、使用更高效的数据结构或算法。 2. 多线程/异步处理：将耗时的计算放到后台线程中执行，避免阻塞主线程（即UI线程）。由于Open3D的GUI事件循环在主线程，长时间的计算会阻塞事件循环，导致界面无响应。具体步骤： 1. **分析耗时操作**：首先确定这两个方法中哪些部分最耗时。可以使用Python的`cProfile`或`time`模块进行性能分析。 2. **优化计算**： - 对于`generate_ue_pos_and_ray`：如果涉及射线投射等操作，可以尝试使用空间加速结构（如KDTree）来加速射线与场景的求交。或者检查是否有冗余计算可以缓存。 - 对于`update_ue_mobility`：更新用户位置，如果涉及复杂的物理模拟，考虑简化模型或降低更新频率。 3. **使用多线程**： - 将耗时的计算任务放到另一个线程中执行，计算完成后通过某种机制（如回调）将结果传回主线程更新UI。 - 注意：在Open3D中，所有与UI相关的操作（如更新几何体、刷新视图）必须在主线程执行。因此，后台线程只能进行计算，然后通过线程安全的方式将结果传递给主线程。 4. **使用定时器控制更新频率**：如果这两个方法是在一个循环中不断调用的，可以考虑降低调用频率，例如每100毫秒更新一次，而不是每帧都更新。 5. **使用Open3D的非阻塞接口**：Open3D提供了一些非阻塞的绘制方式，例如`o3d.visualization.Visualizer`中的`poll_events`和`update_renderer`，可以在循环中调用这些方法，并在每次循环中只处理少量计算，避免长时间阻塞。实现多线程的示例：我们可以使用Python的`threading`模块或`concurrent.futures`模块来创建后台线程。但是，由于Open3D的GUI是基于GLFW的，它要求所有OpenGL操作都在主线程，所以我们必须小心地将更新UI的操作放回主线程。一个简单的方法是使用`vis.register_animation_callback`来注册一个动画回调函数，在这个回调函数中，我们只做少量的工作（例如每次处理一部分计算），这样就不会阻塞主线程太久。或者，我们可以使用定时器来触发计算，但计算过程需要拆分成小块。另一种方法是使用单独的线程进行计算，然后使用`vis.post_redraw()`来请求重绘，并在主线程的更新函数中获取计算结果（需要线程同步）。由于具体实现涉及线程同步，这里提供一个使用`threading`和`queue`的简单示例：步骤： - 主线程启动一个后台线程，用于计算`generate_ue_pos_and_ray`和`update_ue_mobility`。 - 后台线程将计算结果放入一个队列。 - 主线程在每次渲染前（或使用定时器）检查队列，如果有新结果，则取出并更新场景。但是，请注意，Open3D的Visualizer在运行时会阻塞主线程（除非你使用非阻塞模式）。通常，我们使用`vis.run()`来启动阻塞式的事件循环，因此我们需要在非阻塞模式下运行。非阻塞模式示例： ```python import open3d as o3d import threading import queue # 创建窗口并设置为非阻塞模式 vis = o3d.visualization.Visualizer() vis.create_window(window_name='Test', width=800, height=600, visible=True) # 设置非阻塞模式 vis.poll_events() vis.update_renderer() # 创建一个队列用于传递结果 result_queue = queue.Queue() # 后台线程函数 def background_task(): # 这里执行耗时的计算 # 例如：生成新的UE位置和射线 # 然后放入队列 result = ... # 计算结果 result_queue.put(result) # 启动后台线程 thread = threading.Thread(target=background_task) thread.daemon = True # 设置为守护线程，主线程退出时自动结束 thread.start() # 主循环 while True: try: # 从队列中获取结果，非阻塞方式 try: result = result_queue.get_nowait() # 根据结果更新场景 # 例如：更新点云、线集等 # vis.update_geometry(geometry) except queue.Empty: pass # 处理事件和渲染 vis.poll_events() vis.update_renderer() # 如果窗口关闭，退出循环 if not vis.poll_events(): break except KeyboardInterrupt: break vis.destroy_window() ``` 但是，这种方法中，后台线程会一次性计算完所有内容，然后放入队列。如果计算时间很长，主线程虽然不会阻塞，但用户看到更新会有延迟（直到计算完成）。因此，我们可以将大任务分解成小任务，逐步放入队列，逐步更新。另一种思路：使用`vis.register_animation_callback`，在回调函数中每次只执行一小步计算，这样就不会长时间阻塞。例如： ```python class AnimationCallback: def __init__(self, scene): self.scene = scene # 初始化状态 def __call__(self, vis): # 每次调用只执行一小步计算 # 例如：更新一个UE的位置 # 或者计算一部分射线 # 更新场景 # 返回False表示继续，True表示停止 return False # 继续 # 注册回调 callback = AnimationCallback(scene) vis.register_animation_callback(callback) ``` 这样，Open3D会在每一帧调用这个回调函数，我们在回调中做少量计算，然后更新场景，这样界面就不会卡顿。具体选择哪种方法取决于你的应用场景和计算任务是否容易拆分。总结建议： 1. 先尝试优化计算，减少单次计算时间。 2. 如果无法优化到足够快，考虑将任务拆分，使用动画回调逐步更新。 3. 或者使用后台线程计算，但注意线程安全，并通过队列将结果传回主线程更新。由于不清楚这两个方法的具体实现，以上提供的是通用解决方案。相关问题： 1. 如何优化Open3D中的射线投射性能？ 2. 在Open3D中如何使用多线程避免界面卡顿？ 3. Open3D的动画回调机制如何使用？</think>### 解决Open3D界面卡顿问题在Open3D中，调用`self.generate_ue_pos_and_ray`和`self.update_ue_mobility`导致界面卡顿的核心原因是**主线程阻塞**。这两个方法可能涉及大量计算（如射线生成、位置更新等），阻塞了Open3D的GUI渲染循环。以下是系统级解决方案： #### 1. **多线程优化（核心方案）** ```python import threading import open3d as o3d class YourVisualizer: def __init__(self): self.vis = o3d.visualization.Visualizer() self.data_queue = queue.Queue() # 线程安全队列 self.stop_event = threading.Event() # 耗时操作移入后台线程 def _background_worker(self): while not self.stop_event.is_set(): # 执行计算密集型操作 new_pos = self.generate_ue_pos_and_ray() new_mobility = self.update_ue_mobility() self.data_queue.put((new_pos, new_mobility)) # 传递结果 time.sleep(0.05) # 控制更新频率 # 主线程只处理轻量级UI更新 def update_ui(self): try: pos, mobility = self.data_queue.get_nowait() # 更新点云/线集等可视化元素 self.vis.update_geometry(mobility) self.vis.poll_events() self.vis.update_renderer() except queue.Empty: pass def run(self): # 启动后台计算线程 worker_thread = threading.Thread(target=self._background_worker) worker_thread.daemon = True worker_thread.start() # 主UI循环 while True: self.update_ui() if self.vis.should_close(): self.stop_event.set() break ``` #### 2. **性能优化关键点** - **降低计算频率**： ```python # 在update_ue_mobility中增加条件判断 if frame_count % 5 == 0: # 每5帧更新一次 return calculate_mobility() ``` - **空间数据结构加速**： ```python from open3d.geometry import KDTreeFlann kdtree = KDTreeFlann(pcd) # 构建KD树 k, idx, _ = kdtree.search_knn_vector_3d(query_point, knn=50) # 快速近邻搜索 ``` - **增量更新**： ```python # 只更新变化的部分而非全部重绘 line_set.points = o3d.utility.Vector3dVector(updated_points[changed_indices]) ``` #### 3. **Open3D渲染优化** ```python # 关闭不必要的渲染特性 self.vis.get_render_option().mesh_show_back_face = False self.vis.get_render_option().light_on = False # 使用简化几何体 simplified_mesh = mesh.simplify_quadric_decimation(target_number_of_triangles=1000) ``` #### 4. **内存管理** ```python # 及时释放不再使用的资源 del unused_pointcloud o3d.utility.Vector3dVector().clear() # 显式清空向量 ``` ### 验证方案 1. **性能分析工具**： ```bash # 使用cProfile定位瓶颈 python -m cProfile -s cumtime your_script.py ``` 2. **Open3D内置诊断**： ```python print(o3d.utility.VerbosityLevel.Debug) # 启用调试输出 ``` > **关键原理**：Open3D的GUI线程需要每16-33ms（30-60fps）完成一次渲染循环。任何超过此阈值的操作都会导致卡顿[^1]。通过分离计算线程与渲染线程，可确保界面响应性。 --- ### 相关问题 1. 如何在Open3D中实现多线程点云实时更新？ 2. Open3D的KDTree在射线碰撞检测中如何优化性能？ 3. 如何诊断Open3D可视化中的内存泄漏问题？ 4. 在复杂场景中如何平衡Open3D的渲染质量与帧率？ [^1]: Open3D官方文档强调GUI线程需保持轻量级，任何超过30ms的操作会导致明显卡顿。