在本文中，我们将深入探讨如何使用Qt Chart库处理大规模数据，特别是百万级别的点数据，并实现多线程的数据生成、解析、显示以及存储。Qt Chart是一个强大的图形化工具，它允许开发者创建各种图表类型，如折线图、柱状图、饼图等。在处理大量数据时，为了保证性能和用户体验，采用多线程技术是非常必要的。 我们来理解“随机生成数据”。在编程中，随机数通常用于模拟真实世界的各种现象。在Qt环境下，可以使用QRandomGenerator类来生成随机数。例如，我们可以创建一个范围在特定值之间的随机数生成器，然后利用这些随机数生成百万个数据点。这些点将作为图表的数据源。 接着是“解析数据”。解析数据通常涉及到从文件、数据库或网络获取数据，并将其转换为可操作的格式。在Qt中，这可能涉及到读取CSV、JSON或其他结构化的数据文件。QFile和QTextStream类可用于读取文件，而QJsonDocument和QJsonObject则用于处理JSON数据。对于大规模数据，我们还需要考虑数据流式处理，避免一次性加载所有数据导致内存压力过大。 进入“显示数据”阶段，Qt Chart提供了QChart和QSeries接口，使得我们能够轻松地将数据绘制到图表上。在处理百万点数据时，必须考虑性能优化。一种常见的方法是使用数据代理（QAbstractItemModel）或自定义的QChartView子类，仅在需要时加载和显示部分数据。此外，还可以利用Qt的缓存机制来提高渲染速度。 多线程是本话题的核心部分。Qt提供了QThread类，用于实现并发操作。在我们的场景中，可以创建多个线程分别负责数据生成、解析、显示和存储，以减少主线程的负担，提升程序响应速度。需要注意的是，由于Qt的GUI更新必须在主线程中进行，所以数据处理完成后，通常需要通过信号槽机制将结果发送回主线程进行渲染。 “存储数据”涉及到持久化数据，这可能包括写入文件、数据库或其他存储系统。Qt支持多种文件格式，如XML、SQL等，可以使用QFile、QXmlStreamWriter、QSqlDatabase等类进行操作。对于大规模数据，可能需要考虑分批写入或使用异步I/O，以减少对系统资源的影响。 总结来说，"qt chart 百万点 多线程 随机生成数据、解析、显示、存储"是一个综合性的技术实践，涉及到Qt Chart的高效使用，多线程编程，以及大数据处理策略。通过合理设计和优化，我们可以构建出能够高效处理大规模数据的可视化应用。提供的源码和可执行程序可作为学习和参考的实例，帮助开发者更好地理解和应用这些技术。

本工具是读取s57电子海图数据的一个小工具，可以打开*.000文件，并存档为文本文件。 本工具使用方法简单，只需解压文件，双击执行parseS57.exe，在文件菜单栏选择-导入S57数据并解析存档，然后在文件选择窗口选择需要解析的ENC数据文件，点确定后，程序会自动读取并解析ENC数据文件，在数据原路径下生成以数据文件名+.txt的文本文件，然后可用其它文本编辑器打开。 本工具随程序带一幅101海图，数据来自网络，如有侵权，请自行删除。

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Unity的Litjson类库解析Json数据，LitJSON是一个使用C#编写的.NET库，我们可以通过它来处理JSON数据

1、生成Json数据 2、使用Gson解析Json数据（单个json对象、json数组和json对象内嵌json数组） // 这里有两篇好心人的博文，有详细的讲解 http://www.jb51.net/article/32547.htm http://www.cnblogs.com/menlsh/archive/2013/05/19/3087810.html

java使用soapui的工具包，soapui支持对很多种数据结构的解析和调用，测试，需要的朋友可以下载

1、需要有ASN1tax原句 2、支持uper编码格式解码 3、无需安装python环境，EXE文件直接运行