Qt デザイナーのオーバーライドの問題: UI 変更中のコード変更の保持
Qt デザイナーを使用して GUI を設計する場合、次のことを行うのが一般的です。特定の機能のために生成されたコードを変更します。ただし、これらの変更は、その後 UI を変更すると失われる可能性があります。
解決策:
この問題を回避するには、UI デザインをカスタム コードから分離することをお勧めします。これは、Qt Designer クラスから継承し、保持したいロジックを含む新しいクラスを作成することで実現できます。
たとえば、Qt Designer デザインの名前が Ui_Design.py の場合、次のコード構造を使用できます。使用する場合:
# Ui_Design.py from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets class Ui_MainWindow(object): def setupUi(self, MainWindow): [...] def retranslateUi(self, MainWindow): [...]
カスタム ロジックを実装し、デザインを
# 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)
このアプローチを採用すると、UI デザインが変更されて再生成された場合でも、logic.py 内のカスタム コードはそのまま残ります。
追加メモ: カスタム ロジックのクラス構造
これを効果的に実装するには、カスタム ロジック クラスは特定の規則に従う必要があります。構造:
class Logic(PyQtClass, DesignClass): def __init__(self, *args, **kwargs): PyQtClass.__init__(self, *args, **kwargs) self.setupUi(self)
ここで:
- PyQtClass は、使用される Qt Designer テンプレートに依存します (例: MainWindow テンプレートの場合は QMainWindow)。
- DesignClass は、設計ファイル内のクラス (例: Ui_MainWindow)
メッセージ ボックスを閉じるためのコードを保持する例:
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()
この実装により、closeEvent ハンドラーなどのカスタム ロジックが確実に維持されます。 Qt Designer で行われた後続の UI 変更の影響を受けません。
以上がUI の変更中に Qt デザイナーがカスタム コードを上書きしないように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。

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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