kivy 的 `urlrequest` 回调（如 `on_success`）默认在主线程中执行，即使请求本身异步，回调中的耗时操作仍会阻塞 ui；解决方法是将回调逻辑移出主线程，或确保其轻量、非阻塞，并通过 `@mainThread` 显式控制 ui 更新时机。
在 Kivy 应用中，UrlRequest 常被误认为“完全异步”——实际上，它底层基于 urllib 或 requests（取决于配置），网络 I/O 是异步的，但所有回调函数（on_success、on_error、on_failure）默认在主线程（即 GUI 线程）中同步执行。这意味着：哪怕你在后台线程中调用了 UrlRequest(…)，只要回调里包含 time.sleep(5)、jsON 解析、数据库写入或复杂计算等耗时操作，GUI 就会卡死，MDSpinner 停止旋转、界面无响应。
你原代码中的关键问题在于：
- mycallback 被直接用作 on_success，且内部含 time.sleep(5)；
- 尽管 sync_thread 在新线程运行，但 UrlRequest 的回调不继承该线程上下文，始终回归主线程；
- @mainthread 装饰器只对 主动从子线程调用 UI 方法 有效（如 kill_spinner），无法“拯救”已在主线程中执行的阻塞回调。
✅ 正确做法是：将耗时处理逻辑移出回调，在子线程中完成，仅用回调触发轻量任务（如调度、标记状态），再通过 Clock.schedule_once 或 @mainthread 安全更新 UI。
以下是推荐重构方案：
from kivy.network.urlrequest import UrlRequest from functools import partial from kivy.clock import Clock, mainthread from threading import Thread from kivymd.uix.screen import MDScreen import json import time class MyScreen(MDScreen): def on_button(self): self.ids.spinner.active = True # 启动后台下载流程（不阻塞） t = Thread(target=self.sync_thread, daemon=True) t.start() def sync_thread(self): # ✅ 每个 download 应独立处理，避免串行阻塞 urls = ["https://httpbin.org/json", "https://httpbin.org/delay/1"] for url in urls: # 注意：此处 download 是普通函数，非绑定方法（需传 self） self.download(url) def download(self, url): # 回调只做最小调度：把数据和上下文传给后台处理 def on_success(req, result): # ? 错误：在此处解析/处理会阻塞主线程 # data = json.loads(result.decode()) # ❌ 危险！ # ✅ 正确：启动子线程处理，回调仅触发调度 worker = Thread( target=self.process_response, args=(url, result), daemon=True ) worker.start() def on_failure(req, result): print(f"Download failed for {url}") self._finish_download_if_all_done() def on_error(req, error): print(f"Network error for {url}: {error}") self._finish_download_if_all_done() UrlRequest( url=url, on_success=on_success, on_failure=on_failure, on_error=on_error, timeout=10, req_headers={"User-Agent": "Kivyapp/1.0"} ) def process_response(self, url, raw_data): """在子线程中执行所有耗时操作""" try: # 模拟耗时解析（可替换为 pandas 处理、SQL 写入等） time.sleep(3) # ⚠️ 此 sleep 不影响 GUI data = json.loads(raw_data.decode()) # ✅ 处理完成后，安全更新 UI（必须用 @mainthread） Clock.schedule_once( lambda dt: self.on_response_processed(url, data), 0 ) except Exception as e: print(f"Processing error for {url}: {e}") @mainthread def on_response_processed(self, url, data): """仅在此处更新 UI 元素（安全）""" print(f"✅ Processed {url}, got {len(data)} keys") # 例如：更新列表、保存到本地、刷新表格... def _finish_download_if_all_done(self): # 可配合计数器/事件标志判断是否全部完成 pass @mainthread def kill_spinner(self): self.ids.spinner.active = False? 关键要点总结：
- UrlRequest 回调 ≠ 子线程执行，它是主线程回调，务必保持轻量；
- 所有 CPU 密集型、I/O 密集型或 time.sleep() 操作，必须放入 Thread 或 asyncio.to_thread()（Kivy 2.3+）中；
- UI 更新（如 self.ids.spinner.active = False）只能在主线程进行，使用 @mainthread 或 Clock.schedule_once 是唯一安全方式；
- 避免在回调中直接调用 self.kill_spinner() —— 它应在所有下载逻辑真正收尾后触发（例如用 threading.Event 或 concurrent.futures.as_completed 统一管理完成信号）；
- 若需链式处理（下载 → 解析 → 存储 → 刷新），建议改用 aiohttp + asyncio（需 Kivy 异步支持补丁）或 kivy.clock.CyClockBase 配合 ThreadPoolExecutor 提升可维护性。
遵循以上模式，你的 Spinner 将全程流畅旋转，用户交互零卡顿。