


Pourquoi l'ordre de connexion d'un signal à un emplacement a-t-il un impact sur les mises à jour de la barre de progression dans PyQt??
Oct 30, 2024 pm 07:53 PMConnexion d'un signal à un emplacement pour démarrer une opération en arrière-plan dans PyQt
Un scénario courant dans le développement d'une interface graphique consiste à déclencher une opération en arrière-plan lorsqu'un bouton est cliqué. Dans ce contexte, on connecte souvent un signal émis par le bouton à un slot qui démarre l'opération et met périodiquement à jour une barre de progression. Cependant, si l'opération en arrière-plan a lieu sur un thread distinct, l'ordre dans lequel la connexion signal-emplacement est effectuée peut avoir un impact sur le comportement de la barre de progression.
Considérez le code PyQt suivant, où une opération en arrière-plan ( scan_value) parcourt les valeurs de l'objet obj, émettant un signal value_changed à chaque itération. Un bouton (scan) lance l'opération, qui s'exécute dans un thread séparé géré par un objet Scanner. Une barre de progression (progress) est mise à jour avec les changements de valeur.
<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>
Dans ce scénario, la connexion entre le signal et le slot est établie avant de déplacer l'objet Scanner vers l'autre thread. Cependant, si l'on change l'ordre de connexion et de déplacement, comme vu ci-dessous?:
<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>
la barre de progression se met à jour différemment. Dans le premier cas, la barre de progression est mise à jour en douceur au fur et à mesure que l'opération en arrière-plan se déroule. Dans le second cas, la barre de progression n'est mise à jour qu'à la fin de l'opération.
La clé pour comprendre ce comportement réside dans le type de connexion. Par défaut, Qt utilise Qt.AutoConnection, qui détermine le type de connexion au moment où le signal est émis. Cela signifie que?:
- Si le signal est émis depuis un thread différent de l'objet récepteur, le signal est mis en file d'attente (Qt.QueuedConnection) et invoqué plus tard sur le thread de l'objet récepteur.
- Si le signal est émis depuis le même thread que l'objet récepteur, le slot est invoqué directement (Qt.DirectConnection).
Ainsi, dans le premier exemple de code, lorsque l'on clique sur le bouton, le le signal est émis à partir du thread principal et l’objet récepteur (Scanner) se trouve sur un thread séparé. Par conséquent, le signal est mis en file d’attente et invoqué sur le thread de l’objet Scanner. Il s'agit du comportement prévu car il garantit que la barre de progression est mise à jour sur le thread principal, permettant une interface utilisateur réactive.
Cependant, dans le deuxième exemple de code, la connexion du signal est établie avant que l'objet Scanner ne soit déplacé. à l'autre fil. Par conséquent, lorsque le signal est émis, l’objet récepteur est toujours sur le thread principal. Par conséquent, le signal est invoqué directement sur le thread principal, ignorant l’affectation du thread ultérieurement. Cela conduit au manque de mises à jour de la barre de progression pendant l'opération.
Pour garantir un comportement cohérent, il est généralement recommandé d'établir la connexion signal-emplacement après que l'objet récepteur a été déplacé vers son thread désigné. De plus, les méthodes Python connectées en tant qu'emplacements doivent être décorées avec le décorateur @pyqtSlot pour éviter les problèmes avec les objets proxy dans PyQt. En suivant ces directives, vous pouvez implémenter efficacement les opérations en arrière-plan et les mises à jour de la barre de progression dans PyQt.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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La clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. Apikey est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. BasicAuth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, qui convient aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter le Bearertoken dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafra?chie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.

Assert est un outil d'affirmation utilisé dans Python pour le débogage et lance une affirmation d'établissement lorsque la condition n'est pas remplie. Sa syntaxe est affirmer la condition plus les informations d'erreur facultatives, qui conviennent à la vérification de la logique interne telle que la vérification des paramètres, la confirmation d'état, etc., mais ne peuvent pas être utilisées pour la sécurité ou la vérification des entrées des utilisateurs, et doit être utilisée en conjonction avec des informations d'invite claires. Il n'est disponible que pour le débogage auxiliaire au stade de développement plut?t que pour remplacer la manipulation des exceptions.

Une méthode courante pour parcourir deux listes simultanément dans Python consiste à utiliser la fonction zip (), qui appariera plusieurs listes dans l'ordre et sera la plus courte; Si la longueur de liste est incohérente, vous pouvez utiliser itertools.zip_langest () pour être le plus long et remplir les valeurs manquantes; Combiné avec enumerate (), vous pouvez obtenir l'index en même temps. 1.zip () est concis et pratique, adapté à l'itération des données appariées; 2.zip_langest () peut remplir la valeur par défaut lorsqu'il s'agit de longueurs incohérentes; 3. L'énumération (zip ()) peut obtenir des indices pendant la traversée, en répondant aux besoins d'une variété de scénarios complexes.

TypeHintsInpythonsolvetheproblebandofambigu?té et opposant à un montant de type de type parallèlement au développement de l'aménagement en fonction des types de type.

Inpython, itérateurslawjectsThatallowloopingthroughCollectionsbyImpleting __iter __ () et__Next __ (). 1) iteratorsworkVeatheitorat

Pour créer des API modernes et efficaces à l'aide de Python, FastAPI est recommandé; Il est basé sur des invites de type Python standard et peut générer automatiquement des documents, avec d'excellentes performances. Après avoir installé FastAPI et ASGI Server Uvicorn, vous pouvez écrire du code d'interface. En définissant les itinéraires, en écrivant des fonctions de traitement et en renvoyant des données, les API peuvent être rapidement construites. Fastapi prend en charge une variété de méthodes HTTP et fournit des systèmes de documentation SwaggerUI et Redoc générés automatiquement. Les paramètres d'URL peuvent être capturés via la définition du chemin, tandis que les paramètres de requête peuvent être implémentés en définissant des valeurs par défaut pour les paramètres de fonction. L'utilisation rationnelle des modèles pydantiques peut aider à améliorer l'efficacité du développement et la précision.

Pour tester l'API, vous devez utiliser la bibliothèque des demandes de Python. Les étapes consistent à installer la bibliothèque, à envoyer des demandes, à vérifier les réponses, à définir des délais d'attente et à réessayer. Tout d'abord, installez la bibliothèque via PiPinstallRequests; Utilisez ensuite les demandes.get () ou les demandes.Post () et d'autres méthodes pour envoyer des demandes GET ou POST; Vérifiez ensuite la réponse.status_code et la réponse.json () pour vous assurer que le résultat de retour est en conformité avec les attentes; Enfin, ajoutez des paramètres de délai d'expiration pour définir l'heure du délai d'expiration et combinez la bibliothèque de réessayer pour obtenir une nouvelle tentative automatique pour améliorer la stabilité.

Dans Python, les variables définies à l'intérieur d'une fonction sont des variables locales et ne sont valides que dans la fonction; Les variables globales sont définies à l'extérieur qui peuvent être lues n'importe où. 1. Les variables locales sont détruites lors de l'exécution de la fonction; 2. La fonction peut accéder aux variables globales mais ne peut pas être modifiée directement, donc le mot-clé global est requis; 3. Si vous souhaitez modifier les variables de fonction externes dans les fonctions imbriquées, vous devez utiliser le mot-clé non local; 4. Les variables avec le même nom ne se affectent pas dans différentes lunettes; 5. Global doit être déclaré lors de la modification des variables globales, sinon une erreur non liée à la dorsale sera augmentée. Comprendre ces règles permet d'éviter les bogues et d'écrire des fonctions plus fiables.
