


Bagaimana untuk Berkongsi Data Antara Tetingkap Utama PyQt dan Benang Berasingan?
Perkongsian Data Antara Tetingkap Utama dan Benang dalam PyQt
Soalan:
Apabila menggunakan PyQt , bagaimanakah data boleh dikongsi dengan berkesan antara tetingkap utama dan benang?
Jawapan:
Berkongsi data antara urutan memerlukan pengendalian yang berhati-hati, terutamanya dalam aplikasi GUI seperti PyQt. Begini cara untuk melakukannya:
Elakkan Widget Dikongsi:
Widget hanya boleh diakses dalam urutan utama. Percubaan untuk mengaksesnya daripada urutan lain akan mengakibatkan tingkah laku yang tidak ditentukan.
Gunakan Isyarat dan Slot:
Tubuhkan saluran komunikasi menggunakan isyarat dan mekanisme slot Qt. Pancarkan isyarat daripada benang untuk memberitahu tetingkap utama perubahan data. Sambungkan slot dalam tetingkap utama untuk mengendalikan isyarat dan kemas kini dengan sewajarnya.
Contoh:
Pertimbangkan senario di mana urutan mengemas kini nilai kotak spin secara berterusan dalam tetingkap utama:
<code class="python"># in main window self.worker = Worker(self.spinbox.value()) self.worker.beep.connect(self.update) self.spinbox.valueChanged.connect(self.worker.update_value) class Worker(QtCore.QThread): beep = QtCore.pyqtSignal(int) def __init__(self, sleep_time): super(Worker, self).__init__() self.running = False self.sleep_time = sleep_time def run(self): self.running = True i = 0 while self.running: i += 1 self.beep.emit(i) time.sleep(self.sleep_time) def stop(self): self.running = False def update_value(self, value): self.sleep_time = value</code>
Amalan Terbaik:
- Elakkan menggunakan pembolehubah global untuk perkongsian data, kerana ia boleh membawa kepada ketidakkonsistenan data.
- Pastikan mekanisme penyegerakan yang betul untuk mengelakkan keadaan perlumbaan dan rasuah data.
- Reka bentuk aplikasi anda dengan mengutamakan keselamatan benang.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Berkongsi Data Antara Tetingkap Utama PyQt dan Benang Berasingan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Arraysinpython, terutamanya yang, arecrucialinscientificificputingputingfortheirefficiencyandversatility.1) mereka yang digunakan untuk

Anda boleh menguruskan versi python yang berbeza dengan menggunakan Pyenv, Venv dan Anaconda. 1) Gunakan pyenv untuk menguruskan pelbagai versi python: Pasang pyenv, tetapkan versi global dan tempatan. 2) Gunakan VENV untuk mewujudkan persekitaran maya untuk mengasingkan kebergantungan projek. 3) Gunakan Anaconda untuk menguruskan versi python dalam projek sains data anda. 4) Simpan sistem python untuk tugas peringkat sistem. Melalui alat dan strategi ini, anda dapat menguruskan versi Python yang berbeza untuk memastikan projek yang lancar.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesoverstanderardpythonarrays: 1) thearemuchfasterduetoc-assedimplementation, 2) thearemorememory-efficient, antyedlargedataSets, and3) theyofferoptimized, vectorizedfuncionsformathhematicalicalicalicialisation

Kesan homogenitas tatasusunan pada prestasi adalah dwi: 1) homogenitas membolehkan pengkompil untuk mengoptimumkan akses memori dan meningkatkan prestasi; 2) tetapi mengehadkan kepelbagaian jenis, yang boleh menyebabkan ketidakcekapan. Singkatnya, memilih struktur data yang betul adalah penting.

ToCraftExecutablePythonscripts, ikutiTheseBestPractics: 1) addAshebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3)

Numpyarraysarebetterfornumericationsoperationsandmulti-dimensialdata, whiletheArrayModuleissuitiableforbasic, ingatan-efisienArrays.1) numpyexcelsinperformanceandfunctionalityforlargedatasetsandcomplexoperations.2) thearrayModeMoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremorem

NumpyarraysareBetterforheavynumericalcomputing, whilethearraymoduleismoresuitifFormemory-constrainedprojectswithsimpledatypes.1) numpyarraysofferversativilityandperformanceForlargedATAsetSandcomplexoperations.2)

ctypesallowscreatingandmanipulatingc-stylearraysinpython.1) usectypestointerwithclibrariesforperformance.2) createec-stylearraysfornumericalcomputations.3) Passarraystocfuntionsforficientsoperations.however, becautiousofmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmem


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod
