python高级开发中可视化界面开发环境搭建

简介: python高级开发中可视化界面开发环境搭建

一、开发思想



1.采用pycharm作用集成开发工具,可以集成qt套件

2.我们采用anaconda3中集成的各种库套件来直接搭建可视化开发环境

3.qt的可视化开发,工具在anaconda3中的designer.exe,这个工具设计完界面后,生成的文件名称扩展名是.ui

4.采用pyuic转为python中的代码,这个过程是从qt代码转为python代码的过程。这里的转换核心使用的是pyqt5这个库。


二、环境搭建



先要把我们的pycharm的中文版转为英文版。

我们需要做的是去将中文版的资源文件去备份,就默认为英文版。

步骤:

1.桌面上找到pycharm图标。

2.右键打开到目标位置。

3.找到PyCharm的安装根目录。

4.找到lib目录下的resources_cn.jar,在最后添加.bak。


三、pycharm中扩展工具设置



需要手工扩展的两个项目

image.png


Anaconda搭建

1.推荐安装到常规的program files文件夹下

2.安装的时候注意将复选框勾上

3.如果没有勾上的。请看手工环境配置。


anaconda手工环境配置

找到环境变量(计算机属性-高级-环境变量)

在path这个变量属性中增加如下:

C:\Program Files\Anaconda3

C:\Program Files\Anaconda3\Scripts

C:\Program Files\Anaconda3\Library\bin

  • 搭建完成后,调出cmd命令
  • 输入where python应该可以找到python的目录
  • 输入conda list可以列出所有的anaconda命令

此时意味着anaconda搭建成功


Qtdesigner设置(作用:图形化设计界面)

  1. 项目路径:
    C:\Program Files\Anaconda3\Library\bin\designer.exe说明:
    这个是界面设计程序的路径,我们在设计界面的时候,就是先调用这个运行程序。

  2. 参数:无
  3. 工作目录:$ProjectFileDir$
    说明:这里是指当前项目文件夹。


Pyuic设置(作用:将图像界面从qt版本转成python版本)

1.项目路径:

C:\Program Files\Anaconda3\python.exe

说明:这个就是要编译py文件的编译器

2.参数:

-m PyQt5.uic.pyuic $FileName$ -o $FileNameWithoutExtension$.py

说明:python在编译ui的使用要调用pyqt5这个库。

3.工作目录:$FileDir$

说明:表示当前编译文件所在的文件夹。


四、总结强调



1.anaconda3环境的配置搭建。

2.pyqt5的搭建。

3.pycharm中建立以上两个扩展环境。

4.掌握designer和pyuic的作用。

相关文章
|
5月前
|
数据可视化 搜索推荐 大数据
基于python大数据的北京旅游可视化及分析系统
本文深入探讨智慧旅游系统的背景、意义及研究现状,分析其在旅游业中的作用与发展潜力,介绍平台架构、技术创新、数据挖掘与服务优化等核心内容,并展示系统实现界面。
|
5月前
|
设计模式 人工智能 API
AI智能体开发实战:17种核心架构模式详解与Python代码实现
本文系统解析17种智能体架构设计模式,涵盖多智能体协作、思维树、反思优化与工具调用等核心范式,结合LangChain与LangGraph实现代码工作流,并通过真实案例验证效果,助力构建高效AI系统。
690 7
|
5月前
|
数据可视化 数据挖掘 大数据
基于python大数据的水文数据分析可视化系统
本研究针对水文数据分析中的整合难、分析单一和可视化不足等问题,提出构建基于Python的水文数据分析可视化系统。通过整合多源数据,结合大数据、云计算与人工智能技术,实现水文数据的高效处理、深度挖掘与直观展示,为水资源管理、防洪减灾和生态保护提供科学决策支持,具有重要的应用价值和社会意义。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 数据可视化
基于python大数据的音乐可视化与推荐系统
本研究基于Python实现音乐数据采集、清洗、分析与可视化,并结合协同过滤算法构建个性化推荐系统。通过Echarts展示音乐热度及用户偏好,提升用户体验,助力音乐产业智能化发展。
|
5月前
|
搜索推荐 算法 大数据
基于python大数据的旅游景点可视化与推荐系统
本系统基于大数据与网络技术,构建个性化旅游推荐平台。通过收集用户偏好及行为数据,结合机器学习算法,提供精准的旅游目的地、住宿及交通推荐,旨在优化旅游信息传递,提升用户决策效率与旅行体验。
|
数据采集 数据可视化 IDE
用Python获得电影数据并可视化分析
用Python获得电影数据并可视化分析
297 0
|
数据采集 JSON 数据可视化
【Python实战】Python对中国500强排行榜数据进行可视化分析
【Python实战】Python对中国500强排行榜数据进行可视化分析
|
机器学习/深度学习 存储 数据可视化
数据分享|Python在Scikit-Learn可视化随机森林中的决策树分析房价数据
数据分享|Python在Scikit-Learn可视化随机森林中的决策树分析房价数据
210 12

推荐镜像

更多