기본 창과 PyQt 스레드 간 데이터 통신
PyQt 애플리케이션에서 일반적인 시나리오는 기본 창과 스레드 간에 데이터를 공유하는 것입니다. 스레드 안전성을 유지하면서 스레드. 권장되는 접근 방식은 다음과 같습니다.
신호 및 슬롯:
- 스레드 클래스에서 사용자 정의 Qt 신호(예: beep())를 선언합니다.
- 메인 창의 신호를 관련 위젯을 업데이트하는 슬롯에 연결합니다. 예: update().
예:
<code class="python">class Worker(QtCore.QThread): beep = QtCore.pyqtSignal(int) def __init__(self, sleep_time): super(Worker, self).__init__() self.sleep_time = sleep_time def run(self): i = 0 while True: i += 1 self.beep.emit(i) time.sleep(self.sleep_time) class MainWindow(QtGui.QWidget): def __init__(self): # ... self.worker = Worker(1) # Initial sleep time self.worker.beep.connect(self.update) self.worker.start() def update(self, number): # Update widget with number self.output.display(number)</code>
주의 사항:
- Qt 위젯은 다음과 같습니다. 스레드로부터 안전하지 않으며 기본에서만 액세스해야 합니다. thread.
- 여러 스레드에서 액세스할 때 전역 변수가 예상대로 작동하지 않을 수 있습니다.
기타 접근 방식:
- 호스트 창 참조 전달: QObject 스레드 선호도에 의존하고 경쟁으로 이어질 수 있으므로 위험합니다. 조건.
- 동기화된 복사본 유지: 기본 창과 스레드 간의 일관성을 유지해야 하며 이는 복잡할 수 있습니다.
위 내용은 PyQt의 기본 창과 스레드 간에 데이터를 안전하게 통신하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기

어레이의 균질성이 성능에 미치는 영향은 이중입니다. 1) 균질성은 컴파일러가 메모리 액세스를 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) 그러나 유형 다양성을 제한하여 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. 요컨대, 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

tocraftexecutablepythonscripts, 다음과 같은 비스트 프랙티스를 따르십시오 : 1) 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3) organtionewithlarstringanduseifname == "__"

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

ZendStudio 13.5.1 맥
강력한 PHP 통합 개발 환경

SublimeText3 영어 버전
권장 사항: Win 버전, 코드 프롬프트 지원!

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

Eclipse용 SAP NetWeaver 서버 어댑터
Eclipse를 SAP NetWeaver 애플리케이션 서버와 통합합니다.

WebStorm Mac 버전
유용한 JavaScript 개발 도구
