PyQt 高级部分学习 - 第一篇

自定义组件和信号槽机制

在这一篇中,我们将探讨如何在 PyQt 中创建自定义组件和使用高级的信号槽机制。

自定义组件

自定义组件允许你创建具有特定功能和外观的新组件。下面是一个自定义按钮组件的示例:

python 复制代码
from PyQt5.QtWidgets import QPushButton, QApplication, QWidget, QVBoxLayout

class MyCustomButton(QPushButton):
    def __init__(self, text):
        super().__init__(text)
        self.setFixedSize(100, 50)

    def mousePressEvent(self, event):
        print("Custom button clicked!")

app = QApplication([])
window = QWidget()
layout = QVBoxLayout()

button = MyCustomButton("Click Me")
layout.addWidget(button)

window.setLayout(layout)
window.show()
app.exec_()

高级信号槽机制

PyQt 的信号槽机制不仅限于简单的点击事件,还可以传递参数和使用自定义信号。

python 复制代码
from PyQt5.QtCore import pyqtSignal, QObject

class MySignal(QObject):
    my_custom_signal = pyqtSignal(str)

    def run(self):
        self.my_custom_signal.emit("Hello, World!")

def my_slot(message):
    print("Received:", message)

signal_instance = MySignal()
signal_instance.my_custom_signal.connect(my_slot)
signal_instance.run()

Model-View-Controller (MVC) 模式

在 PyQt 中,你可以使用 MVC 模式来组织代码和分离关注点。

python 复制代码
# Model
class MyModel:
    def get_data(self):
        return ["Item 1", "Item 2", "Item 3"]

# View
class MyView(QWidget):
    def __init__(self, model):
        super().__init__()
        self.model = model
        self.initUI()

    def initUI(self):
        layout = QVBoxLayout()
        data = self.model.get_data()
        for item in data:
            layout.addWidget(QPushButton(item))
        self.setLayout(layout)

# Controller
class MyController:
    def __init__(self):
        self.model = MyModel()
        self.view = MyView(self.model)
        self.view.show()

app = QApplication([])
controller = MyController()
app.exec_()

总结

在这篇文章中,我们探讨了如何在 PyQt 中创建自定义组件,使用高级的信号槽机制,以及如何使用 MVC 模式来组织代码。这些高级特性将有助于你创建更加复杂和可维护的 PyQt 应用程序。

相关推荐
掘金码甲哥1 小时前
超性感的轻量级openclaw平替,我来给你打call
后端
用户8356290780514 小时前
无需 Office:Python 批量转换 PPT 为图片
后端·python
啊哈灵机一动4 小时前
使用golang搭建一个nes 模拟器
后端
间彧5 小时前
SpringBoot + ShardingSphere 读写分离实战指南
后端
砍材农夫6 小时前
订单超时
后端
树獭叔叔6 小时前
06-大模型如何"学习":从梯度下降到AdamW优化器
后端·aigc·openai
得鹿6 小时前
MySQL基础架构与存储引擎、索引、事务、锁、日志
后端
程序员飞哥6 小时前
Block科技公司裁员四千人,竟然是因为 AI ?
人工智能·后端·程序员
JavaEdge在掘金7 小时前
Claude Code 直连 Ollama / LM Studio:本地、云端开源模型都能跑
后端
LSTM977 小时前
使用 Python 将 TXT 转换为 PDF (自动分页)
后端