PyQt でメインウィンドウとスレッド間でデータを共有する
PyQt で GUI アプリケーションを作成する場合、共有が必要な場合があります。メインウィンドウとスレッド間のデータ。これを実現するには、ウィジェットがスレッドセーフではないことを覚えておくことが重要です。メインスレッドのみがウィジェットと直接対話できます。
間違った方法
- ホスト ウィンドウ参照をスレッドに渡す: これにより、次のことが可能になります。スレッドがメイン ウィンドウのデータにアクセスするため、スレッド安全でない操作が発生する可能性があります。
- 同期コピーの維持: スレッド内にデータのコピーを保持し、それをメイン ウィンドウと同期します。信号を介したウィンドウは複雑さを増し、潜在的な競合状態を引き起こします。
- グローバル変数の使用: 技術的には可能ですが、グローバル変数はコードの依存関係の問題を引き起こし、コードの保守が困難になる可能性があります。
ベスト プラクティス: シグナルとスロット
データ共有の推奨アプローチは、Qt のシグナル スロット メカニズムを使用することです。シグナルは、他のオブジェクトに特定のイベントを通知するためにオブジェクトによって発行されます。スロットは、これらのシグナルを受信し、メイン スレッドで実行される関数です。
例: スピンボックスからのスリープ時間の制御
スレッドが反復処理を実行する例を考えてみましょう。
<code class="python"># In the main window: # Create worker thread worker = Worker(spinbox.value()) # Connect the worker's beep signal to an update slot worker.beep.connect(self.update) # Connect the spinbox valueChanged signal to worker's update_value slot spinbox.valueChanged.connect(worker.update_value) class Worker(QtCore.QThread): beep = QtCore.pyqtSignal(int) def __init__(self, sleep_time): super(Worker, self).__init__() self.running = False self.sleep_time = sleep_time def run(self): # Thread execution logic here... def update_value(self, value): self.sleep_time = value</code>
この例では、メイン ウィンドウのスピンボックス値が変更されるたびに、スレッドの update_value スロットは sleep_time 属性を更新します。これにより、スレッドはユーザー入力に基づいてスリープ時間を動的に調整できます。更新された sleep_time は、スレッドの run メソッドで使用され、各タスクの繰り返し間のスリープ時間を制御します。
以上がPyQt のメイン ウィンドウとスレッド間でデータを安全に共有するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

toAppendElementStoapyThonList、usetheappend()methodforsingleelements、extend()formultipleElements、andinsert()forspecificopsitions.1)useappend()foraddingoneElementatheend.2)useextend()toaddmultipleelementseffictience.3)

To CreateapythonList、usesquareBrackets []およびSeparateItemswithcommas.1)listsaredynamicandcanholdmixdatatypes.2)useappend()、remaid()、andslicingformanipulation.3)listcompreheNsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsientionforcreating.4)

金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。

pythonarraysarasarecreatedusingthearraymodule、notbuilt-inlikelists.1)importthearraymodule.2)specifytheTypecode、emg。、 'i'forintegers.3)Arraysofferbettermemoreefficiency forhomogeneousdatabutlasefutablethanlists。

Shebangラインに加えて、Pythonインタープリターを指定するには多くの方法があります。1。コマンドラインから直接Pythonコマンドを使用します。 2。バッチファイルまたはシェルスクリプトを使用します。 3. makeやcmakeなどのビルドツールを使用します。 4. Invokeなどのタスクランナーを使用します。各方法には利点と短所があり、プロジェクトのニーズに合った方法を選択することが重要です。

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1)numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2)nusinnnnedarytypeconversions.3)レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

inpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1)usenpynernrump.1)usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。


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