皮皮网

1.PyQt5实战项目：基于MongoDB数据库的组件组件书馆借阅系统创建（附源码）
2.大神用Python做个AI出牌器，实现财富自由附源码
3.PyQt5系列教程（53）：欢乐斗地主QMdiArea的源码使用
4.vnpy源码阅读学习(3)：学习vnpy界面的实现
5.OCR文字识别软件系统（含PyQT界面和源码，附下载链接和部署教程）
6.超详细 PyQt5 配置 教程：python 窗体开发 PyQt5 界面设计配置

PyQt5实战项目：基于MongoDB数据库的组件组件书馆借阅系统创建（附源码）

       搭建高级PyQt项目：图书馆借阅系统

       项目简介与设计思路

       搭建一个基于MongoDB数据库的图书馆借阅系统，利用PyQt5构建用户界面，源码借助MongoDB作为云数据库托管服务，组件组件实现图书馆的源码php影视分销源码基本功能。项目设计流程包括选择技术栈、组件组件业务逻辑规划、源码UI界面设计、组件组件代码实现、源码信号槽连接以及测试应用。组件组件

       技术栈选择与业务逻辑

       选择PyQt5作为GUI界面构建工具，源码MongoDB作为数据库系统。组件组件业务逻辑包含新用户注册、源码图书增删改查操作。组件组件UI界面使用Qt Designer进行个性化设计。

       MongoDB数据库简介

       MongoDB是一种非关系型数据库，通过Json文档组织数据，支持更灵活的数据结构。数据库包含数据库、集合、文档、字段四个关键概念，数据库由集合组成，集合包含文档，文档类似Python字典。

       用户界面设计

       设计图书馆系统用户界面，鼓励个性化设计。

       数据库连接与操作

       安装依赖包pymongo、certifi、dnspython，连接云数据库简单快捷。数据库基本操作包括新建数据库、集合、增加删除更新记录以及查找书目。

       注册新用户

       实现多用户支持，多多系统源码使用公共用户名public_user进行新用户注册，管理员设置权限。

       软件安装与配置

       安装软件包，配置数据库连接信息，使用源代码进行测试。

       系统使用简介

       登录数据库，新建图书馆数据库，实现图书借阅预约、借阅与归还操作。

       功能说明

       预约：搜索或浏览书目列表，点击预约，完成预约过程。

       借阅：具有管理员角色的用户，搜索书目，点击借阅，完成借阅。

       归还：具有管理员角色的用户，搜索需要归还的书，点击还书，完成归还操作。

       总结与感谢

       完成高级PyQt项目搭建，通过实践学习数据库操作与用户界面设计。感谢支持与关注，欢迎在GitHub上给项目加星。

大神用Python做个AI出牌器，实现财富自由附源码

       在互联网上，我注意到一个有趣的开源项目——快手团队的DouZero，它将AI技术应用到了斗地主游戏中。今天，我们将通过学习如何使用这个原理，来制作一个能辅助出牌的欢乐斗地主AI工具，也许它能帮助我们提升游戏策略，迈向财富自由的境界。

       首先，让我们看看AI出牌器的网页源码助手实际运作效果:

       接下来，我们逐步构建这个AI出牌器的制作过程:

       核心功能与实现步骤

       UI设计：首先，我们需要设计一个简洁的用户界面，使用Python的pyqt5库，如下是关键代码:

       识别数据：在屏幕上抓取特定区域，通过模板匹配识别AI的手牌、底牌和对手出牌，这部分依赖于截图分析，核心代码如下:

       地主确认：通过截图确定地主身份，代码负责处理这一环节:

       AI出牌决策：利用DouZero的AI模型，对每一轮出牌进行判断和决策，这部分涉及到代码集成，例如:

       有了这些功能，出牌器的基本流程就完成了。接下来是使用方法:

       使用与配置

       环境安装：你需要安装相关库，并配置好运行环境，具体步骤如下:

       位置调整：确保游戏窗口设置正确，AI出牌器窗口不遮挡关键信息:

       运行测试：完成环境配置后，即可启动程序，与AI一起战斗:

       最后，实际操作时，打开斗地主游戏，让AI在合适的时间介入，体验AI带来的智慧策略，看看它是否能帮助你赢得胜利！

PyQt5系列教程（）：欢乐斗地主QMdiArea的使用

       上期文章中，我们一起探讨了QTabWidget、QStackedWidget和QDockWidget的运用，通过这些工具，我们能够实现在一个窗口内集成更多的组件。本期，我们转向学习QMdiArea，一个强大的工具，它提供了一个展示MDI窗口的区域，类似于Windows在一个屏幕上同时维护多个应用程序窗口，也适用于在一个显示区域内管理多个文件窗口。评论任务源码

       QMdiArea的功能类似于MDI窗口的窗口管理器。它绘制并管理它所包含的窗口，提供级联或平铺布局，通常作为QMainWindow的中心部件用于创建MDI应用，但也可以放置在任何布局中。通过将区域添加到主窗口，代码如下所示：

       添加QMdiArea到主窗口的代码片段。

       每个子窗口都是QMdiSubWindow实例，通过addSubWindow()函数添加到MDI区域。通常会传递QWidget作为内部窗口部件，或直接传递QMdiSubWindow。子窗口继承QWidget，支持与正常顶层窗口相同的API编程。

       子窗口在获取键盘焦点或调用setFocus()时变为活动状态。用户通过常规方式移动焦点来激活窗口。MDI区域在活动窗口改变时发出subWindowActivated()信号，而activeSubWindow()函数返回当前活动子窗口。

       subWindowList()函数返回所有子窗口的列表，可用于创建包含窗口列表的弹出式菜单。

       子窗口按照当前窗口排序，用于subWindowList()、activateNextSubWindow()和activatePreviousSubWindow()。在使用cascadeSubWindows()和tileSubWindows()进行窗口级联或平铺时，此排序规则同样重要。

       QMdiArea提供内置的布局策略cascadeSubWindows()和tileSubWindows()。这些功能轻松集成到菜单条目中，用于管理窗口布局。

       详细信息请参考官方文档。

       本期实验通过模拟发放扑克牌，具体步骤包括发1张牌、随机发放5张牌和收牌清空操作。我们通过自定义QLabel类，赋予每个对象随机的扑克牌素材，将每一个QLabel视为一个QWidget，借助QMdiArea的SACD源码输出相关函数实现这一过程。

       使用QMdiArea的一部分代码展示。代码量并不繁重。

       为了在工具栏上实现不同功能的按钮，可以参考相关知识点。若希望在工具栏按钮上显示文字，需添加特定代码。

       新建QMdiArea对象，设置为主窗口的中心部件。cardlist为包含扑克牌文件名的列表。发1张牌，从cardlist随机选取一个元素即可。随机发放5张牌，从cardlist中选取包含5个元素的随机子列表。

       发1张牌的代码示例。随机获取扑克牌文件名。

       QMdiSubWindow是QMdiArea提供的子窗口类，代表MDI区域中的顶级窗口，包含窗口标题栏、内部窗口部件等，视样式可能还包括窗口框架和尺寸夹点。

       构建QMdiSubWindow最常用方法是使用内部窗口部件调用QMdiArea.addSubWindow()。也可以自行创建子窗口，通过setWidget()设置内部窗口部件。

       与常规顶级窗口编程类似，您可以使用相同的API，如show()、hide()、showMaximized()和setWindowTitle()等函数。

       在代码中，通过setWidget()将自定义的QLabel类Card作为内部窗口部件，并通过addSubWindow()添加子窗口。

       子窗口通常有最小化、最大化和关闭按钮。显示的扑克牌通过设置setWindowFlags(Qt.WindowMinimizeButtonHint)来仅显示最小化按钮。同时调整窗口大小并显示。

       发5张牌的函数与上述功能类似，不再赘述。

       通过这个函数可以快速关闭所有子窗口。

       收牌的函数实质上是对子窗口进行排列，以级联模式排列所有子窗口。

       平铺模式排列所有子窗口的方法是QMdiArea.tileSubWindows()，有兴趣的读者可以尝试。

       本次学习内容较为基础，详细实现请下载源代码自行探索。

       文章至此，希望大家喜欢本篇文章。如果你觉得有帮助，请给我点赞、赞赏或分享给好友。关注微信公众号：学点编程吧，发送“pyqt”获取本期代码。加油！(ง •̀_•́)ง (*•̀ㅂ•́)

vnpy源码阅读学习(3)：学习vnpy界面的实现

       在深入学习vnpy界面实现的过程中，我们首先了解了PyQt5的基础并进入vnpy的UI部分。从run.py文件中的UI部分开始，我们注意到关键代码如create_qapp()，该方法在/vnpy/trader/ui/init.py中定义，用于创建QApplication并处理全局异常。init.py的作用是封装文件夹为包，便于引入和管理，其内的方法在引入时会自动执行。

       在主窗体生成部分，我们重点研究了mainwindow.py的代码。__init__()方法中主要是初始化窗口的属性，而真正吸引眼球的是initUI()函数，它包含了init_dock和init_toolbar等组件的创建。init_dock通过create_dock创建自定义Widget并放入浮动窗口（QDockWidget）中，可以参考PyQt5高级教程中的相关内容。init_toolbar则负责初始化工具栏，而init_menu()则用于生成菜单并将其与相应的槽函数关联起来，确保菜单操作的响应。

       在打开功能窗口时，vnpy会先检查该窗口是否已在widgets列表中，如果没有，会新建实例并添加，然后调用show()或exec_()方法来显示或运行窗口。这样，vnpy的界面布局管理相当细致，确保了窗口的有序和一致性。通过这些代码，我们可以逐步理解vnpy界面是如何构建和管理的。

OCR文字识别软件系统（含PyQT界面和源码，附下载链接和部署教程）

       OCR文字识别软件系统，集成PyQT界面和源码，支持中英德韩日五种语言，提供下载链接和部署教程。系统采用国产PaddleOCR作为底层文字检测与识别技术，支持各种文档形式的文字检测与识别，包括票据、证件、书籍和字幕等。通过OCR技术，将纸质文档中的文字转换为可编辑文本格式，提升文本处理效率。系统界面基于PyQT5搭建，用户友好，具有高识别率、低误识率、快速识别速度和稳定性，易于部署与使用。

       OCR系统原理分为文本检测与文本识别两部分。文本检测定位图像中的文字区域，并以边界框形式标记。现代文本检测算法采用深度学习，具备更优性能，特别是在复杂自然场景下的应用。识别算法分为两类，针对背景信息较少、以文字为主要元素的文本行进行识别。

       PP-OCR模型集成于PaddleOCR中，由DB+CRNN算法组成，针对中文场景具有高文本检测与识别能力。PP-OCRv2模型优化轻量级，检测模型3M，识别模型8.5M，通过PaddleSlim模型量化方法，将检测模型压缩至0.8M，识别压缩至3M，特别适用于移动端部署。

       系统使用步骤包括：运行main.py启动软件，打开，选择语言模型（默认为中文），选择文本检测与识别，点击开始按钮，检测完的文本区域自动画框，并在右侧显示识别结果。

       安装部署有多种方式，推荐使用pip install -r requirements命令，或从下载链接获取anaconda环境，下载至本地anaconda路径下的envs文件夹，运行conda env list查看环境，使用conda activate ocr激活环境。

       下载链接：mbd.pub/o/bread/mbd-ZJm...

超详细 PyQt5 配置 教程：python 窗体开发 PyQt5 界面设计配置

       在Python的窗体开发中，使用PyQt5进行界面设计需要经历一些初始化步骤。首先，确保安装三个关键包：PyQt5，PyQt5Designer，以及PyQt5-tools。安装命令如下：

       1. 打开命令行，依次运行以下命令：

       shell

       pip install PyQt5

       pip install PyQt5Designer

       pip install PyQt5-tools

       配置好环境后，开始使用QtDesigner。在项目文件夹中，通过"external tools"选择"pyuic"，打开Qt设计师界面，开始设计可视化界面。在此过程中，你可以自由拖动组件，调整布局，完成后保存设计，PyCharm会自动生成一个.ui文件。

       接着，生成.py文件。在设计师界面上保存的.ui文件上，右键点击，选择"Open with" -> "PyUIC"，这将把.ui文件转换为.py文件，便于后续的代码集成。

       真正开发应用时，PyQt5的核心是QApplication和QWidget。QApplication是应用程序的入口，而QWidget是窗口的基础类。创建一个简单的应用，你需要实例化这两个类，如下所示：

       python

       from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget

       # 创建 QApplication 实例

       app = QApplication([])

       # 创建 QWidget 实例，这是窗口的基本容器

       window = QWidget()

       # ... 其他窗口设置和事件处理代码 ...

       # 运行应用程序

       app.exec_()

       以上就是PyQt5的基础配置和简单应用开发。如果你对这个过程有任何疑问，欢迎随时提问，我会尽力帮助解答。感谢你的关注和支持，如果你对源码感兴趣，可以通过添加我的****获取更多资源：ds_class

爬虫实战项目Python制作桌面翻译软件（附源码）

       本文将展示一个Python制作的桌面翻译软件实战项目，旨在为开发者提供一个简单易用的翻译工具。该项目利用了PyQt5进行用户界面设计，requests模块进行网络请求，实现了从多个主流翻译器中选择并获取翻译结果的功能。

       在开发过程中，我们使用Python 3.6，依赖的模块包括requests、re、time、js2py以及random和hashlib。首先，确保安装Python并配置环境，然后安装所需的模块。

       程序的核心思路是通过发送post请求到翻译器API，获取响应数据。以百度翻译为例，分析页面结构后，我们可以看到请求头和数据的必要信息。接下来的代码示例将展示如何构建图形化用户界面，并实现翻译功能。

       为了回馈读者，本文作者分享了一系列编程资源，包括：

       +本Python电子书，涵盖主流和经典书籍

       Python标准库的详尽中文文档

       约个爬虫项目源码，适合练手

       针对Python新手的视频教程，涵盖基础、爬虫、web开发和数据分析

       详尽的Python学习路线图，帮助提升学习效率

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