PyQt のシグナルを介して追加の引數(shù)を渡す
はじめに
PyQt は、オブジェクト間の通信にさまざまなシグナルとスロットのメカニズムを提供します。シグナルはリスナーにイベントを通知するために発行されますが、スロットはシグナルの受信時に実行されるメソッドです。一般的な使用例の 1 つは、信號からスロットにデータを渡すことです。しかし、信號とともに追加のデータを送信したい場合はどうすればよいでしょうか?この記事では、ラムダ関數(shù)と functools.partial を使用してシグナルを通じて追加の引數(shù)を渡す方法について説明します。
Lambda 関數(shù)を使用した追加の引數(shù)の受け渡し
Python では、ラムダ関數(shù)は匿名関數(shù)です。インラインで定義する必要があります。これらは、スロットの定義を変更せずに追加の引數(shù)をスロットに渡す便利な方法を提供します。構(gòu)文は次のとおりです:
signal.connect(lambda param1, param2, ..., arg1=val1, arg2=value2, ... : fun(param1, param2,... , arg1, arg2, ....))
ここで:
- param1、param2、... はシグナルによって送信されるパラメータです
- arg1、arg2、 ... は、渡す必要がある追加パラメータです
たとえば、次のコード:
def addLineEdit(self):
self.buttonGroup.buttonClicked['int'].connect(lambda i: self.input(i, "text"))
@pyqtSlot(int)
def input(self, button_or_id, DiffP):
if isinstance(button_or_id, int):
if button_or_id == 0:
self.TotalInput[0].setText(DiffP)
elif button_or_id == 1:
self.TotalInput[54].setText('1')
この例では、追加の引數(shù)「text」を渡すラムダ関數(shù)を使用して、buttonClicked 信號がスロット (入力) に接続されます。次に、入力スロットは DiffP 引數(shù)を使用して TotalInput ウィジェットを変更します。
functools.partial を使用した追加の引數(shù)の受け渡し
シグナルを介して追加の引數(shù)を渡すもう 1 つの方法は、functools.partial を使用することです。この関數(shù)は、元の関數(shù)の引數(shù)のサブセットが既に入力されている新しい関數(shù)を作成します。構(gòu)文は次のとおりです。
signal.connect(partial(fun, args1, arg2, ... ))
ここで、
- fun は、シグナルが発行されたときに呼び出される関數(shù)
- args1、arg2、... は、必要な追加の引數(shù)です。 pass
たとえば、次のコードを考えてみましょう:
from functools import partial
self.buttonGroup.buttonClicked['int'].connect(partial(self.input, "text"))
@pyqtSlot(int)
def input(self, DiffP, button_or_id):
if isinstance(button_or_id, int):
if button_or_id == 0:
self.TotalInput[0].setText(DiffP)
elif button_or_id == 1:
self.TotalInput[54].setText('1')
この例では、functools.partial を使用して、既に "text" 引數(shù)がバインドされている新しい関數(shù)を作成します。 。 buttonClicked シグナルが発行されると、DiffP 引數(shù)と以前に渡された "text" 引數(shù)を使用して入力スロットが呼び出されます。
結(jié)論
シグナルを介して追加の引數(shù)を渡すことは、PyQt では便利なテクニックとなり得ます。発達。これにより、信號とともに追加のデータを転送できるようになり、オブジェクト間の通信が強化されます。 lambda 関數(shù)と functools.partial の使用法を理解することで、PyQt アプリケーションでこの機能を効果的に活用できます。
以上がPyQt でシグナルを通じて追加の引數(shù)を渡すにはどうすればよいですか?の詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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Pythonクラスの多型
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
Pythonオブジェクト指向プログラミングのコアコンセプトであるPythonは、「1つのインターフェイス、複數(shù)の実裝」を指し、異なるタイプのオブジェクトの統(tǒng)一処理を可能にします。 1。多型は、メソッドの書き換えを通じて実裝されます。サブクラスは、親クラスの方法を再定義できます。たとえば、Animal ClassのSOCK（）方法は、犬と貓のサブクラスに異なる実裝を持っています。 2.多型の実用的な用途には、グラフィカルドローイングプログラムでdraw（）メソッドを均一に呼び出すなど、コード構(gòu)造を簡素化し、スケーラビリティを向上させる、ゲーム開発における異なる文字の共通の動作の処理などが含まれます。 3. Pythonの実裝多型を満たす必要があります：親クラスはメソッドを定義し、子クラスはメソッドを上書きしますが、同じ親クラスの継承は必要ありません。オブジェクトが同じ方法を?qū)g裝する限り、これは「アヒル型」と呼ばれます。 4.注意すべきことには、メンテナンスが含まれます
Pythonジェネレーターと反復(fù)器を説明します。
Jul 05, 2025 am 02:55 AM
イテレータは、__iter __（）および__next __（）メソッドを?qū)g裝するオブジェクトです。ジェネレーターは、単純化されたバージョンのイテレーターです。これは、収量キーワードを介してこれらのメソッドを自動的に実裝しています。 1. Iteratorは、次の（）を呼び出すたびに要素を返し、要素がなくなると停止例外をスローします。 2。ジェネレーターは関數(shù)定義を使用して、オンデマンドでデータを生成し、メモリを保存し、無限シーケンスをサポートします。 3。既存のセットを処理するときに反復(fù)器を使用すると、大きなファイルを読み取るときに行ごとにロードするなど、ビッグデータや怠zyな評価を動的に生成するときにジェネレーターを使用します。注：リストなどの反復(fù)オブジェクトは反復(fù)因子ではありません。イテレーターがその端に達した後、それらは再作成する必要があり、発電機はそれを一度しか通過できません。
PythonでAPI認証を処理する方法
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
API認証を扱うための鍵は、認証方法を正しく理解して使用することです。 1。Apikeyは、通常、リクエストヘッダーまたはURLパラメーターに配置されている最も単純な認証方法です。 2。BasicAuthは、內(nèi)部システムに適したBase64エンコード送信にユーザー名とパスワードを使用します。 3。OAUTH2は、最初にclient_idとclient_secretを介してトークンを取得し、次にリクエストヘッダーにbearertokenを持ち込む必要があります。 4。トークンの有効期限に対処するために、トークン管理クラスをカプセル化し、トークンを自動的に更新できます。要するに、文書に従って適切な方法を選択し、重要な情報を安全に保存することが重要です。
Pythonの主張を説明します。
Jul 07, 2025 am 12:14 AM
Assertは、Pythonでデバッグに使用されるアサーションツールであり、條件が満たされないときにアサーションエラーを投げます。その構(gòu)文は、アサート條件とオプションのエラー情報であり、パラメーターチェック、ステータス確認などの內(nèi)部ロジック検証に適していますが、セキュリティまたはユーザーの入力チェックには使用できず、明確な迅速な情報と組み合わせて使用??する必要があります。例外処理を置き換えるのではなく、開発段階での補助デバッグにのみ利用できます。
一度に2つのリストを繰り返す方法Python
Jul 09, 2025 am 01:13 AM
Pythonで2つのリストを同時にトラバースする一般的な方法は、Zip（）関數(shù)を使用することです。これは、複數(shù)のリストを順番にペアリングし、最短になります。リストの長さが一貫していない場合は、itertools.zip_longest（）を使用して最長になり、欠損値を入力できます。 enumerate（）と組み合わせて、同時にインデックスを取得できます。 1.Zip（）は簡潔で実用的で、ペアのデータ反復(fù)に適しています。 2.zip_longest（）は、一貫性のない長さを扱うときにデフォルト値を入力できます。 3. Enumerate（Zip（））は、トラバーサル中にインデックスを取得し、さまざまな複雑なシナリオのニーズを満たすことができます。
Python Iteratorsとは何ですか？
Jul 08, 2025 am 02:56 AM
inpython、iteratoratorSareObjectsthatallopingthroughcollectionsbyimplementing __（）and__next __（）
Pythonタイプのヒントとは何ですか？
Jul 07, 2025 am 02:55 AM
タイプヒントシンパソコンの問題と、ポテンシャルを使用して、dynamivitytedcodedededevelowingdeexpecifeedtypes.theyenhanceReadeadability、inableearlybugdetection、およびrequrovetoolingsusingsupport.typehintsareadddeduneadddedusingolon（:)
Python Fastapiチュートリアル
Jul 12, 2025 am 02:42 AM
Pythonを使用して最新の効率的なAPIを作成するには、Fastapiをお勧めします。標準のPythonタイプのプロンプトに基づいており、優(yōu)れたパフォーマンスでドキュメントを自動的に生成できます。 FastAPIおよびASGIサーバーUVICORNをインストールした後、インターフェイスコードを記述できます。ルートを定義し、処理機能を作成し、データを返すことにより、APIをすばやく構(gòu)築できます。 Fastapiは、さまざまなHTTPメソッドをサポートし、自動的に生成されたSwaggeruiおよびRedocドキュメントシステムを提供します。 URLパラメーターはパス定義を介してキャプチャできますが、クエリパラメーターは、関數(shù)パラメーターのデフォルト値を設(shè)定することで実裝できます。 Pydanticモデルの合理的な使用は、開発の効率と精度を改善するのに役立ちます。
