Python qt开发之安装

这篇博客记录了使用Python进行Qt开发的安装过程,包括通过PySide2库安装和利用清华大学镜像源加速。文章还进行了安装成功的简单测试,展示了一个运行Demo后的窗口界面。

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写在前面

最近要用到qt写一个图形化界面,不太想用C++,所以看看用Python可不可以
算是当做一个笔记把

1. 安装

开始肯定是找官网文档啊

文档地址
Qt for python

首先先安装PySide2
看文档说明的是将底层都集成到Python的PySide2库中了

PySilde2架构
使用Pip安装

pip install PySide2 # For the latest version on PyPi

考虑到国内速度太慢
我这里用了清华大学的镜像源,速度杠杠的

pip install --user -i  https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple PySide2 

2. 测试安装结果

然后就是简单的测试了
这里用一个官网的小Demo

import sys
import random
### Python Qt 开发教程与示例 #### 嵌入Python脚本至C++应用 对于希望在现有的C++项目中集成Python功能的开发者而言,`PythonQt`库提供了一种有效的方法。通过该库可以在不改变原有架构的基础上引入Python的强大特性[^1]。 ```cpp #include <PythonQt.h> #include <PythonQt_QtAll.h> int main(int argc, char *argv[]) { // 初始化 PythonQt 和其全部模块支持 PythonQt::init(); PythonQt_QtAll::init(); // 获取主模块并执行一段简单的打印语句作为测试 auto mainModule = PythonQt::self()->getMainModule(); mainModule.evalScript("print('Hello from PythonQt!')"); return 0; } ``` 这段代码展示了如何利用`PythonQt`来初始化环境,并运行一条来自Python端的消息输出命令。这不仅验证了两者之间的通信能力,也为后续更复杂的交互奠定了基础。 #### 图像处理的应用场景 当涉及到图像处理领域时,借助于Python丰富的科学计算库(如OpenCV、PIL/Pillow等),再配合上QT优秀的跨平台UI框架,能够快速构建出高效稳定的解决方案。例如,在医学影像分析方面,可以通过编写特定算法实现自动化的特征提取;而在摄影后期制作软件里,则可加入滤镜效果编辑器等功能模块。 #### 打包发布含有第三方依赖项的应用程序 考虑到实际部署过程中可能会遇到的各种兼容性和路径配置等问题,合理规划项目的结构布局显得尤为重要。针对包含大量外部资源的情况,建议采用虚拟环境管理工具pipenv或poetry来进行版本控制和隔离设置。与此同时,还需注意调整编译选项以适应目标操作系统的要求,确保最终产物能够在不同平台上顺利启动工作[^2]。 #### GUI设计入门指南 学习使用PySide6或者PyQt5这样的绑定库可以帮助初学者更快地上手创建美观实用的人机对话窗口。官方文档提供了详尽的操作手册和技术说明文件供查阅参考。通常情况下,一个完整的界面由多个组件构成,包括但不限于按钮(Button)、标签(Label)、输入框(LineEdit),以及菜单栏(Menu Bar)等等[^3]。 #### 类定义中的特殊成员函数 特别需要注意的是,在面向对象编程范式下,每当新实例化某个自定义类型时都会触发名为`__init__()`的构造方法。此过程允许程序员设定初始状态的同时也限定了某些行为准则——即不允许存在显式的返回值声明。此外,习惯上约定俗成地将第一个参数命名为`self`代表当前实体自身,但这并非强制性的语法规定而是社区共识形成的编码风格之一[^4]。
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