Qt Designer 재정의 문제: UI 변경 중 코드 수정 사항 유지
Qt Designer를 사용하여 GUI를 디자인할 때 다음을 수행하는 것이 일반적인 관행입니다. 특정 기능에 대해 생성된 코드를 변경합니다. 그러나 이러한 수정 사항은 이후 UI 변경 시 손실될 수 있습니다.
해결책:
이 문제를 방지하려면 UI 디자인을 사용자 정의 코드에서 분리하는 것이 좋습니다. 이는 Qt Designer 클래스에서 상속되고 유지하려는 논리를 포함하는 새 클래스를 생성하여 달성할 수 있습니다.
예를 들어 Qt Designer 디자인의 이름이 Ui_Design.py인 경우 다음 코드 구조는 다음과 같습니다. 사용:
# Ui_Design.py from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets class Ui_MainWindow(object): def setupUi(self, MainWindow): [...] def retranslateUi(self, MainWindow): [...]
별도의 파일 logic.py를 생성하여 사용자 정의 로직을 구현하고 디자인을 다음과 같이 사용합니다. 다음:
# 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)
이 접근 방식을 채택하면 UI 디자인을 수정하고 다시 생성하더라도 logic.py의 사용자 정의 코드가 그대로 유지됩니다.
추가 참고 사항 : 커스텀 로직을 위한 클래스 구조
이를 효과적으로 구현하려면 커스텀 로직 클래스가 특정 규칙을 따라야 합니다. 구조:
class Logic(PyQtClass, DesignClass): def __init__(self, *args, **kwargs): PyQtClass.__init__(self, *args, **kwargs) self.setupUi(self)
여기서:
- PyQtClass는 사용된 Qt Designer 템플릿에 따라 다릅니다(예: MainWindow 템플릿의 QMainWindow)
- DesignClass는 디자인 파일의 클래스(예: Ui_MainWindow)
메시지 상자 닫기를 위한 코드 보존의 예:
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()
이 구현을 통해 closeEvent 핸들러와 같은 사용자 정의 논리가 그대로 유지됩니다. Qt Designer를 사용한 후속 UI 변경에 영향을 받지 않습니다.
위 내용은 UI 수정 중에 Qt Designer가 사용자 정의 코드를 덮어쓰는 것을 방지하는 방법은 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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