ループ内の PyQt4 スロットと信号の接続: 予期しない結果のトラブルシューティング
PyQt4 で計算機を構築するときに、接続ボタン 'clicked()'ループ内の信号が予期しない動作を引き起こす可能性があります。この問題は、ボタンをクリックしたときに予想される数値が出力されないために発生します。代わりに、すべてのボタンに同じ番号が出力されます。
問題の理解
このシナリオでは、Python のスコープ ルールによりクロージャが作成されます。ループ変数「i」は、各ボタンのラムダ関数のパラメーターとして使用されます。ただし、Python は、囲んでいる関数 (__init__()) の名前空間で「i」を解決します。 「i」はループ内で変更され、最終的に値 9 が割り当てられるため、すべてのボタンは同じクロージャを参照するため、どのボタンがクリックされたかに関係なく、すべて「9」を出力します。
問題
この問題を解決するには、デフォルト値を持つキーワード引数として「i」を渡すことができます。これにより、ラムダ関数の名前空間に 'i' の新しいバインディングが導入され、__init__() の 'i' から独立します。
キーワード引数を使用した解決策:
self._numberButtons[i].clicked.connect(lambda checked, i=i: self._number(i))
functools.partial を使用した解決策:
もう 1 つのアプローチは、事前にバインドされた引数を持つ部分関数を作成する functools.partial を使用することです。これにより、コードが読みやすくなり、キーワード引数の使用が不要になります。
self._numberButtons[i].clicked.connect(partial(self._number, i))
これらのソリューションを実装すると、各ボタンをクリックすると、意図した番号が出力されます。
以上がPyQt4 のループに接続すると、すべての電卓ボタンに同じ数字が出力されるのはなぜですか?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。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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