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QListWidget 获取滚动条最大位置

时间: 2024-01-17 08:06:06 浏览: 124
可以通过QListWidget的verticalScrollBar()方法来获取垂直滚动条，然后调用其maximum()方法获取最大位置。具体代码如下： ```python scrollbar = list_widget.verticalScrollBar() max_position = scrollbar.maximum() print(max_position) ```
相关问题

qlistwidget设置滚动条

### 回答1： qlistwidget设置滚动条可以使用setVerticalScrollBarPolicy函数来实现。具体操作可以按照以下步骤进行： 1.获取qlistwidget对象的指针。 2.使用setVerticalScrollBarPolicy函数，将垂直滚动条设置为需要的值。比如，如果希望有滚动条，可以将该参数设置为Qt::ScrollBarAsNeeded；如果希望始终显示滚动条，可以将该参数设置为Qt::ScrollBarAlwaysOn。 3.如果需要设置水平滚动条，可以使用setHorizontalScrollBarPolicy函数来实现，操作类似。 示例代码如下： ``` QListWidget *listWidget = new QListWidget(parent); // 获取qlistwidget对象的指针 listWidget->setVerticalScrollBarPolicy(Qt::ScrollBarAsNeeded); // 设置垂直滚动条为根据需要显示 listWidget->setHorizontalScrollBarPolicy(Qt::ScrollBarAsNeeded); // 设置水平滚动条为根据需要显示 ``` 注意：如果qlistwidget中的内容大小超出了控件的大小，那么滚动条会自动出现，不需要手动设置。 ### 回答2： 在使用QListWidget时，我们可以通过设置滚动条来控制列表的滚动行为。 首先，我们需要创建一个QListWidget对象，并将其添加到窗口或布局中： ``` QListWidget *listWidget = new QListWidget(this); listWidget->setGeometry(50, 50, 200, 200); ``` 接下来，我们可以通过设置QListWidget的滚动条策略来控制滚动条的显示。QListWidget提供了多个滚动条策略，包括垂直滚动条（Qt::ScrollBarAlwaysOn）、水平滚动条（Qt::ScrollBarAlwaysOnHorizontal）、自动滚动条（Qt::ScrollBarAsNeeded）和禁用滚动条（Qt::ScrollBarAlwaysOff）等。我们可以使用setVerticalScrollBarPolicy()和setHorizontalScrollBarPolicy()分别设置垂直和水平滚动条的策略： ``` listWidget->setVerticalScrollBarPolicy(Qt::ScrollBarAsNeeded); listWidget->setHorizontalScrollBarPolicy(Qt::ScrollBarAlwaysOff); ``` 这里我们将垂直滚动条设置为根据需要显示，水平滚动条禁用。 最后，如果我们希望通过代码控制滚动条的位置，可以使用QListWidget的scrollToItem()函数。例如，可以通过以下代码将列表滚动到特定的项： ``` QListWidgetItem *item = listWidget->item(10); // 获取列表中的第10个项 listWidget->scrollToItem(item, QAbstractItemView::PositionAtCenter); // 将该项滚动到列表中间位置 ``` 通过使用上述方法，我们可以方便地设置和控制QListWidget的滚动条。 ### 回答3： QListWidget是Qt框架中的一个可用于显示列表的控件，它可以在窗口中显示一个或多个项。当项的数量较多时，可能需要添加滚动条来方便用户进行浏览。下面是用300字中文来回答如何设置QListWidget的滚动条问题。 要设置QListWidget的滚动条，可以使用setVerticalScrollBarPolicy()方法来控制垂直滚动条的显示方式。该方法接受一个Qt::ScrollBarPolicy枚举值作为参数，可以设置为Qt::ScrollBarAlwaysOn（始终显示滚动条）、Qt::ScrollBarAlwaysOff（始终隐藏滚动条）或Qt::ScrollBarAsNeeded（根据需要显示滚动条）。例如，如果要始终显示垂直滚动条，可以使用以下代码： QListWidget *listWidget = new QListWidget(this); listWidget->setVerticalScrollBarPolicy(Qt::ScrollBarAlwaysOn); 同样，可以使用setHorizontalScrollBarPolicy()方法来设置水平滚动条的显示方式。下面的代码演示如何同时显示垂直和水平滚动条： QListWidget *listWidget = new QListWidget(this); listWidget->setVerticalScrollBarPolicy(Qt::ScrollBarAlwaysOn); listWidget->setHorizontalScrollBarPolicy(Qt::ScrollBarAlwaysOn); 除了设置滚动条的显示方式，还可以使用setVerticalScrollBar()和setHorizontalScrollBar()方法来更进一步地自定义滚动条的外观和行为。这些方法接受一个QScrollBar对象作为参数，可以使用该对象的方法来设置滚动条的属性（例如最小值、最大值、当前值等）和样式。 总之，通过组合使用setVerticalScrollBarPolicy()、setHorizontalScrollBarPolicy()和setVerticalScrollBar()、setHorizontalScrollBar()方法，可以很容易地设置QListWidget的滚动条。

QT QLIstWIdget怎么设置滑块值

### 回答1： 要在 QListWidget 中设置滑块的值，您需要使用 QListWidgetItem 类的 setData() 方法。 以下是一个简单的例子，假设您已经创建了一个 QListWidget 并添加了几个项目： ``` QListWidgetItem *item = listWidget->item(0); item->setData(Qt::UserRole, 50); ``` 上面的代码将设置 QListWidget 中第一个项目的滑块值为 50。 请注意，如果您想要在 QListWidget 中显示滑块，您还需要使用 QListWidget 的 setItemDelegate() 方法设置一个 QAbstractItemDelegate 并重写它的 paint() 方法。 有关如何实现这一点的详细信息，请参阅 Qt 文档或在网上搜索其他资源。 ### 回答2： QListWidget是Qt中的一个控件类，用于显示一个可滚动的列表。滑块（滚动条）是用于控制列表滚动的一个部件。要设置滑块的值，我们可以使用QListWidget的垂直滚动条。 首先，可以通过列表控件的verticalScrollBar()函数获取到垂直滚动条的指针，然后使用scrollBar的setValue()函数来设置滑块的值。 下面是一个示例代码： ```cpp QListWidget *listWidget = new QListWidget(); // 创建一个列表控件 // 设置滑块的最大值和初始值 listWidget->verticalScrollBar()->setRange(0, 100); listWidget->verticalScrollBar()->setValue(50); ``` 在上面的代码中，我们首先创建了一个QListWidget控件，然后调用了verticalScrollBar()函数获取到垂直滚动条的指针，接着使用setRange()函数设置滑块的最大值（0到100），最后使用setValue()函数设置滑块的初始值为50。 通过以上步骤，我们就可以成功设置QListWidget滑块的值。希望对你有所帮助！ ### 回答3： QT QListWidget是一个用于显示列表的控件，其滑块值可以通过设置滑块的滑动范围和当前值来实现。 要设置滑块值，需要使用QScrollBar类的setValue()函数。首先，获取QListWidget的垂直滑块，可以使用verticalScrollBar()函数。然后，通过调用setValue()函数来设置滑块的值。 具体的操作步骤如下： 1. 获取QListWidget的垂直滑块：QScrollBar *scrollBar = listWidget->verticalScrollBar(); 2. 设置滑块的滑动范围：scrollBar->setRange(minValue, maxValue); 其中，minValue表示滑块的最小值，maxValue表示滑块的最大值。 3. 设置滑块的当前值：scrollBar->setValue(value); 其中，value表示要设置的滑块值。 通过以上步骤，可以轻松地设置QListWidget的滑块值。 需要注意的是，要在适当的时间点设置滑块值，以确保操作的有效性。比如，在添加或移除列表项之后，或者在列表内容变化时，根据需要更新滑块的值。 另外，还可以通过设置滑块相关的其他属性，如滑块的步长、页面步长等，来进一步定制滑块的行为。 希望以上回答能帮到您！
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获取页面长宽和滚动条的位置

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import sys import time import random import pandas as pd from datetime import datetime from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal, QMutex, QWaitCondition, Qt from PyQt5.QtWidgets import (QApplication, QMainWindow, QWidget, QVBoxLayout, QHBoxLayout, QPushButton, QTableWidget, QTableWidgetItem, QProgressBar, QLabel, QMessageBox, QTextEdit, QListWidget, QSplitter, QListWidgetItem, QAbstractItemView) # 线程安全的数据存储 class ThreadSafeDataStore: def __init__(self): self.data = [] self.mutex = QMutex() self.condition = QWaitCondition() def add_data(self, item): """添加数据（线程安全）""" self.mutex.lock() self.data.append(item) self.mutex.unlock() def get_all_data(self): """获取所有数据（线程安全）""" self.mutex.lock() data_copy = self.data[:] self.mutex.unlock() return data_copy def clear(self): """清空数据（线程安全）""" self.mutex.lock() self.data.clear() self.mutex.unlock() # 数据采集线程 class DataCollectorThread(QThread): data_collected = pyqtSignal(dict) progress_updated = pyqtSignal(int) status_changed = pyqtSignal(str) def __init__(self, data_store): super().__init__() self.data_store = data_store self._is_paused = False self._is_running = False self.pause_condition = QWaitCondition() self.mutex = QMutex() self.sample_count = 0 # 样本计数器 def run(self): """线程主循环""" self._is_running = True self.sample_count = 0 while self._is_running: # 暂停处理 self.mutex.lock() if self._is_paused: self.status_changed.emit("采集已暂停") self.pause_condition.wait(self.mutex) self.mutex.unlock() # 模拟数据采集 self.sample_count += 1 timestamp = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") value = random.uniform(0, 100) temperature = random.uniform(20, 30) data_point = { "timestamp": timestamp, "sample_id": self.sample_count, "value": value, "temperature": temperature } # 保存数据并发送信号 self.data_store.add_data(data_point) self.data_collected.emit(data_point) self.progress_updated.emit(self.sample_count) self.status_changed.emit(f"采集样本 #{self.sample_count}") # 控制采集速度 time.sleep(0.5) def pause(self): """暂停采集""" self.mutex.lock() self._is_paused = True self.mutex.unlock() def resume(self): """恢复采集""" self.mutex.lock() self._is_paused = False self.pause_condition.wakeAll() self.mutex.unlock() def stop(self): """停止线程""" self._is_running = False self.resume() # 确保线程能退出 self.wait() def reset_counter(self): """重置样本计数器""" self.sample_count = 0 # 数据处理线程 class DataProcessorThread(QThread): processed_data = pyqtSignal(dict) status_changed = pyqtSignal(str) def __init__(self, data_store): super().__init__() self.data_store = data_store self._is_running = False def run(self): """线程主循环""" self._is_running = True while self._is_running: # 获取所有数据 data = self.data_store.get_all_data() if data: # 模拟数据处理：计算统计指标 values = [d['value'] for d in data] avg_value = sum(values) / len(values) max_value = max(values) min_value = min(values) result = { "timestamp": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), "samples": len(data), "avg_value": avg_value, "max_value": max_value, "min_value": min_value } # 发送处理结果 self.processed_data.emit(result) self.status_changed.emit(f"处理了 {len(data)} 个样本") # 控制处理频率 time.sleep(1) def stop(self): """停止线程""" self._is_running = False self.wait() # 主窗口 class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("多线程数据采集与分析系统") self.setGeometry(100, 100, 1000, 700) # 测试计数器 self.test_counter = 1 # 历史测试数据存储 self.history_tests = {} # 创建共享数据存储 self.data_store = ThreadSafeDataStore() # 初始化线程 self.collector_thread = DataCollectorThread(self.data_store) self.processor_thread = DataProcessorThread(self.data_store) # 初始化UI self.init_ui() # 连接信号 self.connect_signals() def init_ui(self): """初始化用户界面""" # 主布局 main_widget = QWidget() main_layout = QVBoxLayout(main_widget) # 使用分割器使界面更灵活 splitter = QSplitter(Qt.Vertical) # 顶部控制面板 top_widget = QWidget() top_layout = QVBoxLayout(top_widget) # 控制面板 - 使用两行布局 control_layout = QVBoxLayout() row1_layout = QHBoxLayout() row2_layout = QHBoxLayout() # 第一行按钮 self.start_btn = QPushButton("开始采集") self.pause_btn = QPushButton("暂停采集") self.stop_btn = QPushButton("停止采集") # 第二行按钮 self.restart_current_btn = QPushButton("重新本次采集") self.restart_btn = QPushButton("重新采集") self.export_btn = QPushButton("导出选中数据") # 初始状态设置 self.pause_btn.setEnabled(False) self.stop_btn.setEnabled(False) self.restart_current_btn.setEnabled(False) self.restart_btn.setEnabled(False) self.export_btn.setEnabled(False) # 添加到布局 row1_layout.addWidget(self.start_btn) row1_layout.addWidget(self.pause_btn) row1_layout.addWidget(self.stop_btn) row2_layout.addWidget(self.restart_current_btn) row2_layout.addWidget(self.restart_btn) row2_layout.addWidget(self.export_btn) control_layout.addLayout(row1_layout) control_layout.addLayout(row2_layout) # 状态显示 status_layout = QHBoxLayout() self.status_label = QLabel("就绪") self.progress_bar = QProgressBar() self.progress_bar.setRange(0, 100) status_layout.addWidget(self.status_label, 3) status_layout.addWidget(self.progress_bar, 7) top_layout.addLayout(control_layout) top_layout.addLayout(status_layout) # 中部数据显示区域 center_widget = QWidget() center_layout = QHBoxLayout(center_widget) # 左侧：历史测试列表 history_layout = QVBoxLayout() history_layout.addWidget(QLabel("历史测试记录:")) self.test_list = QListWidget() self.test_list.setSelectionMode(QAbstractItemView.ExtendedSelection) # 允许多选 history_layout.addWidget(self.test_list) # 右侧：数据表格 data_layout = QVBoxLayout() # 原始数据表格 self.data_table = QTableWidget() self.data_table.setColumnCount(4) self.data_table.setHorizontalHeaderLabels(["测试时间", "测试次数", "指标1", "指标2"]) self.data_table.setMinimumHeight(200) # 处理结果表格 self.result_table = QTableWidget() self.result_table.setColumnCount(5) self.result_table.setHorizontalHeaderLabels(["处理时间", "样本数", "平均值", "最大值", "最小值"]) self.result_table.setMinimumHeight(150) data_layout.addWidget(QLabel("原始数据:")) data_layout.addWidget(self.data_table) data_layout.addWidget(QLabel("处理结果:")) data_layout.addWidget(self.result_table) center_layout.addLayout(history_layout, 1) center_layout.addLayout(data_layout, 3) # 底部：日志区域 bottom_widget = QWidget() bottom_layout = QVBoxLayout(bottom_widget) bottom_layout.addWidget(QLabel("操作日志:")) self.log_view = QTextEdit() self.log_view.setReadOnly(True) self.log_view.setMinimumHeight(100) bottom_layout.addWidget(self.log_view) # 组装分割器 splitter.addWidget(top_widget) splitter.addWidget(center_widget) splitter.addWidget(bottom_widget) splitter.setSizes([100, 400, 150]) # 设置各部分大小比例 main_layout.addWidget(splitter) self.setCentralWidget(main_widget) # 连接按钮信号 self.start_btn.clicked.connect(self.start_test) self.pause_btn.clicked.connect(self.toggle_pause) self.stop_btn.clicked.connect(self.stop_test) self.export_btn.clicked.connect(self.export_data) self.restart_current_btn.clicked.connect(self.restart_current) self.restart_btn.clicked.connect(self.restart_all) # 连接列表选择信号 self.test_list.itemSelectionChanged.connect(self.show_selected_test) def connect_signals(self): """连接线程信号到槽函数""" self.collector_thread.data_collected.connect(self.add_data_row) self.collector_thread.progress_updated.connect(self.update_progress) self.collector_thread.status_changed.connect(self.update_status) self.processor_thread.processed_data.connect(self.add_result_row) self.processor_thread.status_changed.connect(self.log_message) def start_test(self): """开始采集""" self.log_message("开始数据采集...") # 清空数据 self.data_store.clear() self.data_table.setRowCount(0) self.result_table.setRowCount(0) self.progress_bar.setValue(0) # 重置样本计数器 self.collector_thread.reset_counter() # 启动线程 if not self.collector_thread.isRunning(): self.collector_thread.start() if not self.processor_thread.isRunning(): self.processor_thread.start() # 更新UI状态 self.start_btn.setEnabled(False) self.pause_btn.setEnabled(True) self.stop_btn.setEnabled(True) self.restart_current_btn.setEnabled(True) self.restart_btn.setEnabled(True) self.export_btn.setEnabled(False) self.pause_btn.setText("暂停采集") def restart_current(self): """重新本次采集 - 清空当前数据但保持采集状态""" if not self.collector_thread.isRunning(): self.log_message("警告：采集未运行，无法重新本次采集") return self.log_message("重新本次采集...") # 清空当前数据 self.data_store.clear() self.data_table.setRowCount(0) self.result_table.setRowCount(0) self.progress_bar.setValue(0) # 重置样本计数器 self.collector_thread.reset_counter() self.log_message("已清空当前采集数据，继续采集...") def restart_all(self): """重新采集 - 停止当前采集并重新开始""" self.log_message("重新采集...") # 停止当前采集 if self.collector_thread.isRunning(): self.stop_test() # 开始新的采集 self.start_test() def toggle_pause(self): """切换暂停/继续状态""" if not self.collector_thread.isRunning(): self.log_message("警告：采集未运行，无法暂停") return if self.collector_thread._is_paused: self.collector_thread.resume() self.pause_btn.setText("暂停采集") self.log_message("继续数据采集...") else: self.collector_thread.pause() self.pause_btn.setText("继续采集") self.log_message("数据采集已暂停...") def stop_test(self): """停止采集""" self.log_message("停止数据采集...") # 停止线程 if self.collector_thread.isRunning(): self.collector_thread.stop() if self.processor_thread.isRunning(): self.processor_thread.stop() # 保存本次测试数据 test_name = f"测试{self.test_counter}" test_data = self.data_store.get_all_data() self.history_tests[test_name] = test_data # 添加到历史测试列表 item = QListWidgetItem(test_name) item.setData(Qt.UserRole, test_name) # 存储测试名称 self.test_list.addItem(item) self.log_message(f"已保存本次测试数据: {test_name}") self.test_counter += 1 # 更新UI状态 self.start_btn.setEnabled(True) self.pause_btn.setEnabled(False) self.stop_btn.setEnabled(False) self.restart_current_btn.setEnabled(False) self.restart_btn.setEnabled(True) self.export_btn.setEnabled(True) self.pause_btn.setText("暂停采集") # 重置按钮文本 data_count = len(test_data) self.log_message(f"采集完成，共收集 {data_count} 个样本") def show_selected_test(self): """显示选中的测试数据""" selected_items = self.test_list.selectedItems() if not selected_items: return # 只显示第一个选中的测试 test_name = selected_items[0].data(Qt.UserRole) test_data = self.history_tests.get(test_name, []) # 更新原始数据表格 self.data_table.setRowCount(0) for row, data_point in enumerate(test_data): self.data_table.insertRow(row) self.data_table.setItem(row, 0, QTableWidgetItem(data_point["timestamp"])) self.data_table.setItem(row, 1, QTableWidgetItem(str(data_point["sample_id"]))) self.data_table.setItem(row, 2, QTableWidgetItem(f"{data_point['value']:.2f}")) self.data_table.setItem(row, 3, QTableWidgetItem(f"{data_point['temperature']:.2f}")) # 更新处理结果表格（需要重新计算） if test_data: values = [d['value'] for d in test_data] avg_value = sum(values) / len(values) max_value = max(values) min_value = min(values) self.result_table.setRowCount(0) self.result_table.insertRow(0) self.result_table.setItem(0, 0, QTableWidgetItem(datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))) self.result_table.setItem(0, 1, QTableWidgetItem(str(len(test_data)))) self.result_table.setItem(0, 2, QTableWidgetItem(f"{avg_value:.2f}")) self.result_table.setItem(0, 3, QTableWidgetItem(f"{max_value:.2f}")) self.result_table.setItem(0, 4, QTableWidgetItem(f"{min_value:.2f}")) def export_data(self): """导出选中的测试数据到Excel文件""" selected_items = self.test_list.selectedItems() if not selected_items: QMessageBox.warning(self, "导出失败", "请选择要导出的测试集") return # 收集所有选中的测试数据 all_data = [] for item in selected_items: test_name = item.data(Qt.UserRole) test_data = self.history_tests.get(test_name, []) # 为每个数据点添加测试名称 for data_point in test_data: data_point_with_test = data_point.copy() data_point_with_test["test_name"] = test_name all_data.append(data_point_with_test) if not all_data: QMessageBox.warning(self, "导出失败", "选中的测试集没有可导出的数据") return try: today = datetime.now() filename = f"data_export_{today.strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.xlsx" # 创建DataFrame并导出 df = pd.DataFrame(all_data) # 重新排序列 column_order = ["test_name", "timestamp", "sample_id", "value", "temperature"] df = df[column_order] df.to_excel(filename, index=False) self.log_message(f"已导出 {len(selected_items)} 个测试集的数据到: {filename}") QMessageBox.information(self, "导出成功", f"已成功导出 {len(selected_items)} 个测试集的数据到:\n{filename}") except Exception as e: self.log_message(f"导出失败: {str(e)}") QMessageBox.critical(self, "导出错误", f"导出数据时发生错误:\n{str(e)}") def add_data_row(self, data): """添加数据到表格""" row = self.data_table.rowCount() self.data_table.insertRow(row) self.data_table.setItem(row, 0, QTableWidgetItem(data["timestamp"])) self.data_table.setItem(row, 1, QTableWidgetItem(str(data["sample_id"]))) self.data_table.setItem(row, 2, QTableWidgetItem(f"{data['value']:.2f}")) self.data_table.setItem(row, 3, QTableWidgetItem(f"{data['temperature']:.2f}")) # 自动滚动到最后一行 self.data_table.scrollToBottom() def add_result_row(self, result): """添加处理结果到表格""" row = self.result_table.rowCount() self.result_table.insertRow(row) self.result_table.setItem(row, 0, QTableWidgetItem(result["timestamp"])) self.result_table.setItem(row, 1, QTableWidgetItem(str(result["samples"]))) self.result_table.setItem(row, 2, QTableWidgetItem(f"{result['avg_value']:.2f}")) self.result_table.setItem(row, 3, QTableWidgetItem(f"{result['max_value']:.2f}")) self.result_table.setItem(row, 4, QTableWidgetItem(f"{result['min_value']:.2f}")) # 自动滚动到最后一行 self.result_table.scrollToBottom() def update_progress(self, count): """更新进度条""" self.progress_bar.setValue(count % 100) def update_status(self, status): """更新状态标签""" self.status_label.setText(status) def log_message(self, message): """添加日志消息""" timestamp = datetime.now().strftime("%H:%M:%S") self.log_view.append(f"[{timestamp}] {message}") def closeEvent(self, event): """窗口关闭时确保线程停止""" if self.collector_thread.isRunning(): self.collector_thread.stop() if self.processor_thread.isRunning(): self.processor_thread.stop() event.accept() if __name__ == "__main__": app = QApplication(sys.argv) window = MainWindow() window.show() sys.exit(app.exec_()) 将这段代码的数据采集和存储逻辑同步到后一段代码 import sys from PyQt5.QtGui import QPixmap, QPainter from PyQt5.QtWidgets import ( QApplication, QMainWindow, QDockWidget, QVBoxLayout, QWidget, QLabel, QPushButton, QTreeWidget, QTreeWidgetItem, QTextEdit, QFileDialog, QMessageBox, QTextBrowser ) from PyQt5.QtCore import Qt, QTimer, QUrl, QThread, QDir from ui.Pages.capturePage.LeftRegion1 import StatusRegion from ui.Pages.capturePage.RightRegion import videoRegion, videoRegion1 from ui.Pages.capturePage.CenterUpRegion import CentralUpRegion from ui.Pages.capturePage.CenterDownRegion1 import CentralDownpRegion class CapturePage(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.init_ratio() self.initUI() self.slot_connect() def init_ratio(self): """初始化区域比例""" self.horizontal_ratio = [0.2, 0.8] # 左右区域 self.vertical_ratio = [0.5, 0.5] # 中部上下 self.right_ratio = [0.5, 0.5] # 右侧上下 def slot_connect(self): """连接信号槽""" self.status_ui.device_status_changed.connect(self.central_down_widget.get_device_status) self.status_ui.device_stream.connect(self.central_down_widget.handle_data_from_device) def initUI(self): self.takeCentralWidget() self.setDockOptions(self.dockOptions() | QMainWindow.DockOption.AllowTabbedDocks) self.setDockNestingEnabled(True) self.setWindowTitle("数据采集界面") self.setGeometry(100, 100, 1600, 1000) # 初始窗口大小 # 左侧区域 self.status_ui = StatusRegion() self.addDockWidget(Qt.LeftDockWidgetArea, self.status_ui) # 中间区域 self.central_up_widget = CentralUpRegion() # 右侧区域 self.video1_ui = videoRegion() self.central_down_widget = CentralDownpRegion(self.central_up_widget, self.video1_ui) self.video2_ui = videoRegion1() self.addDockWidget(Qt.RightDockWidgetArea, self.video1_ui) self.addDockWidget(Qt.RightDockWidgetArea, self.video2_ui) # 嵌套布局 self.splitDockWidget(self.status_ui, self.central_up_widget, Qt.Horizontal) self.splitDockWidget(self.central_up_widget, self.central_down_widget, Qt.Vertical) self.splitDockWidget(self.video1_ui, self.video2_ui, Qt.Vertical) # 背景图 self.background = QPixmap(r"C:\Users\86153\Downloads\【慧首UI】开发\素材\caiji.jpg") def paintEvent(self, event): painter = QPainter(self) painter.drawPixmap(self.rect(), self.background) def resizeEvent(self, event): """保持窗口缩放时区域比例不变""" super().resizeEvent(event) # 横向分配（左：状态，中：中心区域） total_width = self.width() left_width = int(total_width * self.horizontal_ratio[0]) center_width = int(total_width * self.horizontal_ratio[1]) self.resizeDocks([self.status_ui, self.central_up_widget], [left_width, center_width], Qt.Horizontal) # 中部纵向分配（上、下） center_total_height = self.central_up_widget.height() + self.central_down_widget.height() up_height = int(center_total_height * self.vertical_ratio[0]) down_height = int(center_total_height * self.vertical_ratio[1]) self.resizeDocks([self.central_up_widget, self.central_down_widget], [up_height, down_height], Qt.Vertical) # 右侧纵向分配（video1, video2） right_total_height = self.video1_ui.height() + self.video2_ui.height() video1_height = int(right_total_height * self.right_ratio[0]) video2_height = int(right_total_height * self.right_ratio[1]) self.resizeDocks([self.video1_ui, self.video2_ui], [video1_height, video2_height], Qt.Vertical) if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) main_window = CapturePage() main_window.show() sys.exit(app.exec_())

我们有两个引用片段，都是关于在PyQt5中使用QThread的。用户的需求是：将第一段... print(f"已存储 {len(all_data)} 条数据") # 主窗口 class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() ...

我想要一个Qt组件，每次获取一行文字然后显示，不要覆盖显示，用什么组件好

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langchain4j-anthropic-spring-boot-starter-0.31.0.jar中文文档.zip

1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
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TMS320F28335电机控制程序详解：BLDC、PMSM无感有感及异步VF源代码与开发资料

TMS320F28335这款高性能数字信号处理器（DSP）在电机控制领域的应用，涵盖了BLDC（无刷直流电机）、PMSM（永磁同步电机）的无感有感控制以及异步VF（变频调速）程序。文章不仅解释了各类型的电机控制原理，还提供了完整的开发资料，包括源代码、原理图和说明文档，帮助读者深入了解其工作原理和编程技巧。 适合人群：从事电机控制系统开发的技术人员，尤其是对TMS320F28335感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于需要掌握TMS320F28335在不同电机控制应用场景下具体实现方法的专业人士，旨在提高他们对该微控制器的理解和实际操作能力。 其他说明：文中提供的开发资料为读者提供了从硬件到软件的全面支持，有助于加速项目开发进程并提升系统性能。
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基于爬山搜索法的风力发电MPPT控制Simulink仿真：定步长与变步长算法性能对比 - 爬山搜索法 最新版

基于爬山搜索法的风力发电最大功率点追踪（MPPT）控制的Simulink仿真模型，重点比较了定步长和变步长算法在不同风速条件下的表现。文中展示了两种算法的具体实现方法及其优缺点。定步长算法虽然结构简单、计算量小，但在风速突变时响应较慢，存在明显的稳态振荡。相比之下，变步长算法能够根据功率变化动态调整步长，表现出更快的响应速度和更高的精度，尤其在风速突变时优势明显。实验数据显示，变步长算法在风速从8m/s突增至10m/s的情况下，仅用0.3秒即可稳定，功率波动范围仅为±15W，而定步长算法则需要0.8秒，功率波动达到±35W。 适合人群：从事风力发电研究的技术人员、对MPPT控制感兴趣的工程技术人员以及相关专业的高校师生。 使用场景及目标：适用于风力发电系统的设计与优化，特别是需要提高系统响应速度和精度的场合。目标是在不同风速条件下，选择合适的MPPT算法以最大化风能利用率。 其他说明：文章还讨论了定步长算法在风速平稳情况下的优势，提出了根据不同应用场景灵活选择或组合使用这两种算法的建议。
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基于MatlabSimulink的风电场调频策略研究：虚拟惯性、超速减载与下垂控制的协调优化

内容概要：本文详细探讨了在Matlab/Simulink环境下，针对风电场调频的研究，尤其是双馈风机调频策略的应用及其与其他调频策略的协调工作。文中介绍了三种主要的调频策略——虚拟惯性、超速减载和下垂控制，并基于三机九节点系统进行了改进，模拟了四组风电机组的协同调频过程。研究指出，虚拟惯性的应用虽然可以提供短期频率支持，但也可能导致频率二次跌落的问题。因此，需要通过超速减载和下垂控制来进行补偿，以维持电网的稳定。此外，文章还展示了在变风速条件下，风电机组对电网频率支撑能力的显著提升，尤其是在高比例风电并网渗透的情况下，频率最低点提高了50%，验证了调频策略的有效性。 适合人群：从事电力系统、风电场运营管理和调频技术研发的专业人士，以及对风电调频感兴趣的科研人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入理解风电场调频机制及其优化方法的人群。目标是掌握不同调频策略的工作原理及其协调工作的关键点，提高风电场的运行效率和稳定性。 其他说明：本文通过具体的案例研究和仿真数据，展示了调频策略的实际效果，强调了合理运用调频策略对于风电场稳定运行的重要意义。同时，也为未来的风电调频技术创新提供了理论依据和实践经验。
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三菱QL系列PLC在3C-FPC组装机中的定位与伺服控制及触摸屏应用解析

三菱Q系列和L系列PLC在3C-FPC组装机中的具体应用，涵盖硬件架构、软件编程以及实际操作技巧。主要内容包括：使用QX42数字输入模块和QY42P晶体管输出模块进行高效信号处理；采用JE系列伺服控制系统实现高精度四轴联动；利用SFC（顺序功能图）和梯形图编程方法构建稳定可靠的控制系统；通过触摸屏实现多用户管理和权限控制；并分享了一些实用的调试和维护技巧，如流水线节拍控制和工程师模式进入方法。最终，该系统的设备综合效率（OEE）达到了92%以上。 适合人群：从事自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是对三菱PLC有初步了解并希望深入了解其高级应用的人群。 使用场景及目标：适用于需要高精度、高效能的工业生产设备控制场合，旨在帮助用户掌握三菱PLC及其相关组件的应用技能，提高生产效率和产品质量。 其他说明：文中提供了详细的编程实例和操作指南，有助于读者更好地理解和实践。同时提醒使用者在调试过程中应注意伺服刚性参数调整，避免不必要的机械损伤。
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Simulink环境下四永磁同步电机偏差耦合转速同步控制仿真模型及其应用

内容概要：本文介绍了作者在Simulink上搭建的一个用于四永磁同步电机偏差耦合转速同步控制的仿真模型。文中详细描述了四永磁同步电机系统的建模方法，包括电机本体、电源、控制器等组成部分的设置。重点阐述了偏差耦合转速同步控制策略的具体实现方式，即利用PID控制器调节各电机的转速差值，确保所有电机能以相同的速率运转。此外，还展示了不同工况下仿真的实验结果，证明了所提方案的有效性。最后讨论了该模型在未来可能的发展方向和应用场景。 适合人群：从事工业自动化领域的研究人员和技术人员，特别是关注多电机系统协调控制的研究者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解多电机同步控制机制的人群，旨在提供一种有效的解决方案来应对多电机系统中存在的协调难题，提升系统的稳定性和效率。 其他说明：文中提供了具体的MATLAB/Simulink代码片段作为参考，便于读者理解和复现相关工作。
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电机过调制算法模型：从线性调制区到过调制区的技术验证与应用

电机过调制算法模型，涵盖从线性调制区到过调制区的转换机制及其在量产车中的实际应用。首先解释了调制区的判定方法，特别是关键阈值的选择依据。接着深入探讨了过调制Ⅰ区的削波和角度补偿策略，以及过调制Ⅱ区采用的六边形调制方式。文中还提到了滞回切换逻辑的应用，以减少转矩脉动，并强调了高精度运算对于算法稳定性的至关重要性。 适合人群：从事电机控制系统研究与开发的技术人员，尤其是关注永磁同步电机驱动器性能优化的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要深入了解电机调制算法的工作原理和技术细节的研究人员和工程师，旨在提高电机效率并解决实际工程中遇到的问题。 其他说明：文章不仅提供了理论分析，还包括具体的代码实现片段，有助于读者更好地理解和实践相关技术。同时提醒开发者注意实际应用中的细微差别和潜在挑战。
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Matlab实现多光束干涉模拟：从三束光到复杂模式的探索与应用

如何利用Matlab进行多光束干涉的模拟实验。首先，作者通过简单的三束光干涉模型展示了基本的设置方法，包括波长、入射角的选择以及关键代码段的解释。接着深入探讨了相位计算的方法，强调了使用三角函数而非复数表示的优势。随后，文章逐步扩展到更多光束的情况，揭示了随着光束数量增加所带来的物理现象变化，如主极大的尖锐化。最后，提供了完整的代码包，不仅实现了高效的复数运算，还展示了光强和相位分布的图形化结果。 适合人群：对光学现象感兴趣的科研工作者、学生以及希望深入了解多光束干涉特性的技术人员。 使用场景及目标：①帮助读者理解多光束干涉的基本原理及其数学表达；②提供实际编码经验，使读者能够动手重现实验效果；③探索不同参数配置下产生的独特光学现象。 其他说明：文中附带了详细的代码注释和优化建议，确保初学者也能顺利上手。同时，通过调整参数可以观察到丰富的干涉图案，有助于教学演示和技术研究。

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