


Analyse zur Implementierung und Verwendung benutzerdefinierter Ereignisse in wxpython
Die Beispiele in diesem Artikel beschreiben die Implementierung und Verwendung benutzerdefinierter Ereignisse in wxpython. Geben Sie es wie folgt als Referenz für alle frei:
Schritte zum Erstellen eines benutzerdefinierten Ereignisses:
① Definieren Sie die Ereignisklasse, die von wx.PyCommandEvent erben muss. Und definieren Sie Get- und Set-Methoden, um Ereignisparameter abzurufen und festzulegen.
② Erstellen Sie einen Ereignistyp und ein Bindungsobjekt, um das Ereignis an ein bestimmtes Objekt zu binden.
③ Erstellen Sie ein benutzerdefiniertes Ereignisobjekt, legen Sie Ereignisparameter fest und verwenden Sie die ProcessEvent()-Methode, um diese Instanz in das Ereignisverarbeitungssystem einzuführen.
④ Binden Sie den Ereignishandler des benutzerdefinierten Ereignisses.
⑤ Reagieren Sie auf Ereignisse im Ereignishandler.
Beispielcode:
#!/usr/bin/env python #coding=utf-8 import wx class MyTestEvent(wx.PyCommandEvent): #1 定义事件 def __init__(self, evtType, id): wx.PyCommandEvent.__init__(self, evtType, id) self.eventArgs = "" def GetEventArgs(self): return self.eventArgs def SetEventArgs(self, args): self.eventArgs = args myEVT_MY_TEST = wx.NewEventType() #2 创建一个事件类型 EVT_MY_TEST = wx.PyEventBinder(myEVT_MY_TEST, 1) #3 创建一个绑定器对象 class MyFrame(wx.Frame): def __init__(self): wx.Frame.__init__(self, None, -1, "My Frame", size=(300, 300),pos=(300,300)) panel = wx.Panel(self, -1) self.button1 = wx.Button(panel,id=-1,pos=(40, 40),label="button1") self.Bind(wx.EVT_BUTTON, self.OnButton1Click, self.button1) self.Bind(EVT_MY_TEST, self.OnHandle)# 4绑定事件处理函数 def OnButton1Click(self,event): self.OnDoTest() def OnHandle(self,event):#8 事件处理函数 dlg = wx.MessageDialog(self, event.GetEventArgs(),'A Message Box',wx.OK | wx.ICON_INFORMATION) dlg.ShowModal() dlg.Destroy() def OnDoTest(self): evt = MyTestEvent(myEVT_MY_TEST, self.button1.GetId()) #5 创建自定义事件对象 evt.SetEventArgs("test event") # 6添加数据到事件 self.GetEventHandler().ProcessEvent(evt) #7 处理事件 if __name__ == '__main__': app = wx.PySimpleApp() frame = MyFrame() frame.Show(True) app.MainLoop()
Anleitung:
1. Definieren Sie die MyTestEvent-Klasse als Unterklasse von wx.PyCommandEvent. wx.PyCommandEvent ist eine wxPython-spezifische Struktur, die zum Erstellen neuer Ereignisklassen und zum Verbinden von C-Klassen mit Ihrem Python-Code verwendet werden kann.
2. wx.NewEventType() ähnelt wx.NewId(); es gibt eine eindeutige Ereignistyp-ID zurück.
3. Der Wert des zweiten Parameters liegt zwischen [0,2]. Er stellt die wxId-Identifikationsnummer dar, die in der Methode wx.EvtHandler.Bind() verwendet wird welches Objekt die Quelle des Ereignisses ist.
4. Bind-Ereignishandler.
5. Erstellen Sie ein benutzerdefiniertes Ereignisobjekt und übergeben Sie die ID des Steuerelements, das das Ereignis ausgelöst hat, als Parameter an den Konstruktor von MyTestEvent.
6. Fügen Sie Daten zum Ereignis hinzu. Mit dieser Methode können Sie einige der benötigten Informationen weitergeben.
7. Der Aufruf von ProcessEvent() führt dieses neue Ereignis in das Ereignisverarbeitungssystem ein. Der Aufruf von GetEventHandler() gibt eine Instanz von wx.EvtHandler zurück, nämlich das Fensterobjekt selbst.
8. Binden Sie die Ereignisverarbeitungsfunktion hier, um die eingehenden Ereignisparameter über MessageDialog anzuzeigen.
Ich hoffe, dass dieser Artikel für alle in der Python-Programmierung hilfreich sein wird.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


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