


Comment conserver les modifications de code lors de la refonte des interfaces utilisateur avec QtDesigner
Lors de l'utilisation de Qt Designer pour créer des interfaces graphiques pour les applications Python, il est frustrant de perdre les modifications de code personnalisées lors des interfaces utilisateur ultérieures refontes. Cet article explore une solution à ce problème et introduit le concept de fractionnement de la logique en fichiers Python distincts.
Maintenir les modifications de code
Pour éviter de perdre les modifications de code lors de la refonte de l'interface utilisateur à l'aide de Qt Designer, il est recommandé de créez un fichier secondaire qui implémente la logique de l'interface graphique, tout en gardant séparé le code généré par Qt Designer.
Par exemple, si le modèle MainWindow est utilisé dans "design.ui", convertissez-le en "Ui_Design.py" et créez un nouveau fichier "logic.py" pour implémenter la logique.
# Ui_Design.py (Generated from Qt Designer) from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets class Ui_MainWindow(object): def setupUi(self, MainWindow): [...] def retranslateUi(self, MainWindow): [...] # logic.py from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets from Ui_Design import Ui_MainWindow class Logic(QMainWindow, Ui_MainWindow): def __init__(self, *args, **kwargs): QMainWindow.__init__(self, *args, **kwargs) self.setupUi(self)
L'utilisation de cette approche garantit que les modifications de l'interface utilisateur apportées dans Qt Designer n'écrasera pas le code personnalisé dans "logic.py".
Répartition de la logique entre les fichiers en Python
Pour organiser et gérer davantage le code, vous pouvez diviser la classe logique en plusieurs fichiers, en garantissant que chaque fichier se concentre sur un aspect spécifique de la fonctionnalité.
Pour y parvenir, la classe logique doit suivre une structure spécifique :
class Logic(PyQtClass, DesignClass): def __init__(self, *args, **kwargs): PyQtClass.__init__(self, *args, **kwargs) self.setupUi(self)
Où :
- PyQtClass : Dépend du modèle Qt choisi (par exemple, QMainWindow pour Window, QWidget pour Widget).
- DesignClass : Est la classe générée par Qt Designer (par exemple, Ui_MainWindow).
Fermeture de PyQt MessageBox avec CloseEvent de la fenêtre parent
À titre d'exemple d'implémentation de logique dans des fichiers séparés, envisagez de créer un événement de fermeture gestionnaire qui affiche une boîte de message de confirmation avant de fermer l'application PyQt.
class Logic(QMainWindow, Ui_MainWindow): def __init__(self, *args, **kwargs): QMainWindow.__init__(self, *args, **kwargs) self.setupUi(self) def closeEvent(self, event): answer = QtWidgets.QMessageBox.question( self, 'Are you sure you want to quit ?', 'Task is in progress !', QtWidgets.QMessageBox.Yes, QtWidgets.QMessageBox.No) if answer == QtWidgets.QMessageBox.Yes: event.accept() else: event.ignore()
En divisant le code en fichiers séparés et en suivant la structure des classes logiques, vous pouvez facilement maintenir et étendre vos applications Python basées sur Qt tout en préservant les le code change au milieu des refontes 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!

Oui, YouCanConCatéNateListsusingaloopInpyThon.1) utilise la présence de la liste de listes de listes de la cime

THESOSTOFFICITSMETHODSFORCECATENATINATIONSLISTSInPYTHONARE: 1) theextend () MethodForin-PlaceModification, 2) itertools.chain ()

Pythonloopsincludeforand whilelolops, avec destiné lesquentiques et de ce qui est de la condition de repette.

PythonisBothPuledandandinterpreted.WhenyourUnapythonscript, itTISTISTROMPILEDInTOBYTECODODE, qui sehisthenexEcutedByThepythonVirtualMachine (PVM) .ThishybridAproachallowsForPlatform-indépendantcodebutCanbeleslowerThannatIveMineCodeeExExExecution.

Python n'est pas strictement en ligne ligne par ligne, mais est optimisée et conditionnelle en fonction du mécanisme d'interprète. L'interprète convertit le code en bytecode, exécuté par le PVM, et peut précompiler les expressions constantes ou optimiser les boucles. Comprendre ces mécanismes aide à optimiser le code et à améliorer l'efficacité.

Il existe de nombreuses méthodes pour connecter deux listes dans Python: 1. Utilisez des opérateurs, qui sont simples mais inefficaces dans les grandes listes; 2. Utiliser la méthode Extende, qui est efficace mais modifiera la liste d'origine; 3. Utilisez l'opérateur = qui est à la fois efficace et lisible; 4. Utilisez la fonction itertools.chain, qui est efficace de la mémoire mais nécessite une importation supplémentaire; 5. Utilisez l'analyse de la liste, qui est élégante mais peut être trop complexe. La méthode de sélection doit être basée sur le contexte et les exigences du code.

Il existe de nombreuses façons de fusionner les listes Python: 1. Utilisez des opérateurs, qui sont simples mais pas efficaces par la mémoire pour les grandes listes; 2. Utiliser la méthode Extende, qui est efficace mais modifiera la liste d'origine; 3. Utilisez itertools.chain, qui convient aux grands ensembles de données; 4. Utiliser * l'opérateur, fusionner les listes de petites à moyennes dans une ligne de code; 5. Utilisez Numpy.concatenate, qui convient aux grands ensembles de données et scénarios avec des exigences de performance élevées; 6. Utilisez la méthode d'ajout, qui convient aux petites listes mais est inefficace. Lors de la sélection d'une méthode, vous devez considérer la taille de la liste et les scénarios d'application.

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