


Dilemme du thread Qt : dois-je utiliser des threads Qt ou des threads Python ?
Threading dans PyQt : Qt Threads vs Python Threads
Dans les applications PyQt, la gestion de tâches fastidieuses comme la récupération de données Web peut conduire à Inactivité de l'interface utilisateur. L'externalisation de ces tâches vers un thread distinct est essentielle pour maintenir la réactivité de l'interface utilisateur. Cependant, la question se pose : faut-il utiliser les threads de Qt ou le module de thread de Python ?
Qt Threads vs Python Threads
Les threads Qt et les threads Python offrent des fonctionnalités similaires, comme les deux sont des wrappers autour des implémentations de threads natives et utilisent le Global Interpreter Lock (GIL). Cependant, des différences clés existent :
Avantages des threads Qt :
- Meilleure intégration de Qt : Les threads Qt sont étroitement intégrés à Qt, permettant une communication transparente entre les threads et la boucle d'événements.
- Signaux/emplacements asynchrones : Les threads Qt prennent en charge les signaux/emplacements asynchrones, permettant une communication efficace entre les threads.
Inconvénients des threads Qt :
- Impossible d'utiliser Qt à partir des threads Python : La fonctionnalité Qt n'est pas accessible à partir des threads Python, ce qui nécessite l'utilisation de threads Qt pour les tâches impliquant Opérations Qt.
Avantages des threads Python :
- Facile à utiliser : Les threads Python sont intuitifs et simples à implémenter .
Inconvénients des threads Python :
- Intégration Qt limitée : Les threads Python ne bénéficient pas d'une intégration transparente avec Qt, ce qui complique communication avec l'interface utilisateur et la boucle d'événements.
Recommandation
En fonction des avantages et des inconvénients, Les threads Qt sont généralement recommandés pour les applications PyQt, offrant une intégration supérieure avec Qt et des capacités de communication asynchrone. Cependant, les requêtes réseau non bloquantes, comme le suggèrent Jeff Ober et Lukáš Lalinský, peuvent éliminer efficacement le besoin d'un thread séparé et résoudre les problèmes de non-réponse de l'interface utilisateur.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

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