33、基于PyQt的数据库操作与表单视图应用

基于PyQt的数据库操作与表单视图应用

1. 数据库连接

在对数据库进行操作之前,需要先建立与数据库的连接。在许多数据库应用程序中,这一操作通常在创建 QApplication 对象之后、主窗体创建或显示之前完成。不过,也有一些应用程序会在后续需要时才建立连接。

要使用PyQt的SQL类,需要导入 QtSql 模块:

from PyQt4.QtSql import *

以下是建立数据库连接的步骤:
1. 调用静态方法 QSqlDatabase.addDatabase() ,指定要使用的驱动名称。
2. 设置各种属性,如数据库名称、用户名和密码。
3. 调用 open() 方法来建立连接。

以下是一个连接SQLite数据库的示例代码:

db = QSqlDatabase.addDatabase("QSQLITE")
db.setDatabaseName(filename)
if not db.open():
    QMessageBox.warning(None, "Phone Log",
                        QString("Database Error: %1").arg(db.lastError().text()))
    sys.exit(1)

对于SQLit

需求响应动态冰蓄冷系统需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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