PyQt에서 백그라운드 작업을 시작하기 위해 슬롯에 신호 연결
GUI 개발의 일반적인 시나리오 중 하나는 버튼을 클릭할 때 백그라운드 작업을 트리거하는 것입니다. 이러한 맥락에서 우리는 버튼에서 발생하는 신호를 작업을 시작하고 주기적으로 진행률 표시줄을 업데이트하는 슬롯에 연결하는 경우가 많습니다. 그러나 백그라운드 작업이 별도의 스레드에서 발생하는 경우 신호 슬롯 연결 순서가 진행률 표시줄의 동작에 영향을 미칠 수 있습니다.
다음 PyQt 코드를 고려하세요. scan_value)는 객체 obj의 값을 반복하여 각 반복마다 value_changed 신호를 내보냅니다. 버튼(스캔)은 Scanner 개체가 처리하는 별도의 스레드에서 실행되는 작업을 시작합니다. 값이 변경되면 진행률 표시줄(progress)이 업데이트됩니다.
<code class="python"># Connect the value_changed signal to the progress bar update function obj.value_changed.connect(update_progress_bar) # Create and start a thread with the Scanner object thread = QThread() scanner = Scanner() scanner.moveToThread(thread) thread.start() # Connect the button's clicked signal to the Scanner's scan slot scan.clicked.connect(scanner.scan)</code>
이 시나리오에서는 Scanner 개체를 다른 스레드로 이동하기 전에 신호와 슬롯 간의 연결이 이루어집니다. 그러나 아래와 같이 연결 순서와 이동 순서를 바꾸면
<code class="python"># Connect the button's clicked signal to the Scanner's scan slot scan.clicked.connect(scanner.scan) # Create and start a thread with the Scanner object thread = QThread() scanner = Scanner() scanner.moveToThread(thread) thread.start()</code>
진행률 표시줄이 다르게 업데이트됩니다. 첫 번째 경우에는 백그라운드 작업이 진행됨에 따라 진행률 표시줄이 원활하게 업데이트됩니다. 두 번째 경우에는 작업이 완료된 후에만 진행률 표시줄이 업데이트됩니다.
이 동작을 이해하는 열쇠는 연결 유형에 있습니다. 기본적으로 Qt는 신호가 방출될 때 연결 유형을 결정하는 Qt.AutoConnection을 사용합니다. 이는 다음을 의미합니다.
- 신호가 수신 객체가 아닌 다른 스레드에서 방출되면 신호가 대기열에 추가되고(Qt.QueuedConnection) 나중에 수신 객체의 스레드에서 호출됩니다.
- 수신 객체와 동일한 스레드에서 신호가 방출되면 슬롯이 직접 호출됩니다(Qt.DirectConnection).
따라서 첫 번째 코드 예에서 버튼을 클릭하면 신호는 메인 스레드에서 방출되고 수신 개체(스캐너)는 별도의 스레드에 있습니다. 따라서 신호는 Scanner 개체의 스레드에서 대기열에 추가되고 호출됩니다. 이는 메인 스레드에서 진행률 표시줄이 업데이트되어 반응형 UI가 가능하도록 보장하기 때문에 의도된 동작입니다.
그러나 두 번째 코드 예제에서는 Scanner 개체가 이동하기 전에 신호 연결이 이루어집니다. 다른 스레드로. 결과적으로 신호가 방출될 때 수신 객체는 여전히 메인 스레드에 있습니다. 따라서 신호는 나중에 스레드 할당을 무시하고 메인 스레드에서 직접 호출됩니다. 이로 인해 작업 중에 진행률 표시줄 업데이트가 부족해집니다.
일관적인 동작을 보장하려면 일반적으로 수신 개체가 지정된 스레드로 이동한 후 신호 슬롯 연결을 수행하는 것이 좋습니다. 또한 PyQt의 프록시 개체 관련 문제를 방지하려면 슬롯으로 연결된 Python 메서드를 @pyqtSlot 데코레이터로 장식해야 합니다. 이러한 지침을 따르면 PyQt에서 백그라운드 작업 및 진행률 표시줄 업데이트를 효과적으로 구현할 수 있습니다.
위 내용은 신호를 슬롯에 연결하는 순서가 PyQt의 진행률 표시줄 업데이트에 영향을 미치는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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