


Comment partager des données en toute sécurité entre la fenêtre principale et les threads de PyQt ?
Dans PyQt, partage de données entre la fenêtre principale et les threads
Lors de la création d'applications GUI avec PyQt, il peut y avoir des cas où vous devez partager données entre la fenêtre principale et un thread. Pour y parvenir, il est important de se rappeler que les widgets ne sont pas thread-safe. Seul le thread principal peut interagir directement avec les widgets.
Pratiques incorrectes
- Passer une référence de fenêtre hôte à un thread : Cela permet le thread pour accéder aux données de la fenêtre principale, ce qui peut conduire à des opérations non sécurisées pour les threads.
- Maintenir une copie synchronisée : Conserver une copie des données dans le thread et la synchroniser avec le thread principal la fenêtre via des signaux ajoute de la complexité et introduit des conditions de concurrence potentielles.
- Utilisation de variables globales : Bien que techniquement réalisables, les variables globales peuvent entraîner des problèmes de dépendance au code et rendre le code plus difficile à maintenir.
Bonne pratique : signaux et emplacements
L'approche recommandée pour le partage de données consiste à utiliser le mécanisme d'emplacement de signal de Qt. Des signaux sont émis par des objets pour avertir d'autres objets d'un événement spécifique. Les slots sont des fonctions qui reçoivent ces signaux et sont exécutées dans le thread principal.
Exemple : Contrôler le temps de veille à partir d'une Spinbox
Considérons un exemple où un thread effectue une tâche répétitive. tâche et doit ajuster son temps de veille en fonction d'une valeur de spinbox contrôlée par l'utilisateur dans la fenêtre principale.
<code class="python"># In the main window: # Create worker thread worker = Worker(spinbox.value()) # Connect the worker's beep signal to an update slot worker.beep.connect(self.update) # Connect the spinbox valueChanged signal to worker's update_value slot spinbox.valueChanged.connect(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): # Thread execution logic here... def update_value(self, value): self.sleep_time = value</code>
Dans cet exemple, l'emplacement update_value du fil met à jour son attribut sleep_time chaque fois que la valeur de spinbox de la fenêtre principale change. Cela permet au thread d'ajuster dynamiquement son temps de veille en fonction des entrées de l'utilisateur. Le sleep_time mis à jour est ensuite utilisé dans la méthode d'exécution du thread pour contrôler la durée de veille entre chaque répétition de tâche.
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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
