PySide6-codes 项目教程
1. 项目介绍
PySide6-codes 是一个开源项目,提供了《PySide6/PyQt6快速开发与实战》一书的源代码。该项目包含了PySide6和PyQt6两套源代码,这些代码在gitee和github上都可以查到,并且会同步更新。国内用户访问gitee速度更快一些。
项目的主要目的是为学习PySide6和PyQt6的开发者提供一个实践的平台。通过这些源代码,开发者可以快速了解和掌握PySide6/PyQt6的基本概念、安装和使用方法,以及如何通过Qt Designer等工具进行可视化界面设计。
2. 项目快速启动
2.1 克隆项目
首先,你需要克隆PySide6-codes项目到本地。你可以使用以下命令:
git clone https://github.com/sunshe35/PySide6-codes.git
2.2 安装依赖
进入项目目录后,你需要安装项目所需的依赖。假设你已经安装了Python,可以使用以下命令安装依赖:
pip install -r requirements.txt
2.3 运行示例代码
项目中包含了多个章节的示例代码,你可以选择一个章节的代码进行运行。例如,如果你想运行第一章的代码,可以使用以下命令:
cd Chapter01
python main.py
3. 应用案例和最佳实践
3.1 基本窗口控件的使用
在Chapter03中,你可以找到关于基本窗口控件的使用示例。例如,QLabel、QLineEdit、QPushButton等控件的使用方法。通过这些示例,你可以学习如何在PySide6中创建和配置这些控件。
3.2 布局管理
Chapter06中包含了布局管理的示例代码。你可以学习如何使用QBoxLayout、QGridLayout、QFormLayout等布局管理器来组织窗口中的控件。
3.3 信号与槽机制
在Chapter07中,你可以找到关于信号与槽机制的示例代码。通过这些示例,你可以学习如何在PySide6中使用信号与槽来实现事件驱动编程。
4. 典型生态项目
4.1 PySide6-Code-Tutorial
PySide6-Code-Tutorial是一个可能是最好的PySide6中文教程项目,提供了丰富的代码实例和详细的讲解。你可以通过以下链接访问该项目:
4.2 PyQt-Practice
PyQt-Practice是一个开源项目,提供了PyQt5的实践代码和教程。虽然它是基于PyQt5的,但很多概念和代码可以直接应用到PySide6中。你可以通过以下链接访问该项目:
通过这些生态项目,你可以进一步扩展和深化对PySide6的理解和应用。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00