1.pyqt Դ?源码? ??װ
2.在Linux centos7.0下安装和pyqt4和Eric
3.PyQt5实战项目:基于MongoDB数据库的图书馆借阅系统创建(附源码)
4.PyQt5安装以及使用教程合集(2024)
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6.PyInstaller介绍1: 安装与简单使用
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OCR文字识别软件系统,集成PyQT界面和源码,安装支持中英德韩日五种语言,源码提供下载链接和部署教程。安装系统采用国产PaddleOCR作为底层文字检测与识别技术,源码支持各种文档形式的安装有趣的个人网站源码文字检测与识别,包括票据、源码证件、安装书籍和字幕等。源码通过OCR技术,安装将纸质文档中的源码文字转换为可编辑文本格式,提升文本处理效率。安装系统界面基于PyQT5搭建,源码用户友好,安装具有高识别率、源码低误识率、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,软件库源码网针对背景信息较少、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,抢单任务源码使用conda activate ocr激活环境。
下载链接:mbd.pub/o/bread/mbd-ZJm...
在Linux centos7.0下安装和pyqt4和Eric
两种方法,一是用yum方式安装,第二就是下载源码编译安装。1、使用yum安装,首先需要添加epel源,然后
yum list qscintilla*应该可以看到可用的qscintilla的安装包,使用yum命令安装即可,但是有可能安装的版本不一定是2.8.4了
yum install qscintilla*2、源码编译方法
a.首先下载源码包QScintilla-gpl-2.8.4.tar.gz
b.解压源码包:tar -zxvf QScintilla-gpl-2.8.4.tar.gz
c.进入解压后目录的Qt4目录,执行下面三个命令:
#qmake qscintilla.pro#make
#make install
d.进入解压后目录的Python目录,执行下面三个命令:
#python ./configure.py#make
#make install
PyQt5实战项目:基于MongoDB数据库的图书馆借阅系统创建(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,借助MongoDB作为云数据库托管服务,实现图书馆的基本功能。项目设计流程包括选择技术栈、业务逻辑规划、UI界面设计、代码实现、信号槽连接以及测试应用。
技术栈选择与业务逻辑
选择PyQt5作为GUI界面构建工具,MongoDB作为数据库系统。业务逻辑包含新用户注册、源码终结者图书增删改查操作。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,使用公共用户名public_user进行新用户注册,管理员设置权限。徒步众筹源码
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。
PyQt5安装以及使用教程合集()
本文主要介绍在 Window 和 Mac 平台下如何安装 PyQt5,以及如何在 PyCharm 下开发核心要点。Linux 用户可参考 Mac 平台的安装指南。
PyQt5 是 Digia 的 Qt5 应用框架与 Python 的结合,支持 Python 2.x 和 Python 3.x。Qt 库由 Riverbank Computing 开发,是强大的 GUI 库之一。PyQt5 由一系列 Python 模块组成,包含超过 个类、 函数和方法,适用于 Unix、Windows 和 Mac OS 等主流操作系统。PyQt5 提供两种许可证:GPL 和 商业证书。PyQt5 官网链接如下。
在 Window 平台安装 PyQt5 有两种方式:从官网下载源码安装或使用 pip 安装。推荐使用 pip 安装,因为它能自动根据您的 Python 版本选择合适的 PyQt5 版本。网络访问外网不佳时,请使用豆瓣镜像下载。此外,安装 PyQt5-tools 以获得常用 Qt 工具,如 Qt Designer 和 Liguist。PyQt5 版本不同,安装成功后 PyQt5 相关文件夹目录也存在差异。
设置环境变量在 Windows 中,通过在“我的电脑”属性中添加 pyqt5-tools 目录的绝对路径至系统变量 Path。验证安装成功,执行代码,若无报错并弹出“Hello, PyQt5!”窗口,则说明安装成功。Window 平台默认安装有 QT Designer.exe。
Mac 平台安装 PyQt5 类似于 Window 平台,支持手动下载源码安装或一键脚本安装。Mac 平台默认已安装 Qt Creator,无需额外安装 Qt-tools,可在“访达”中找到其文件夹。安装 Qt Designer.exe 进行 GUI 开发。Mac 平台下,通过新建工程和配置外部工具在 PyCharm 中开发 PyQt5 应用。
在使用 PyCharm 开发 PyQt5 应用时,需设置两个 extern tools 并新建工程。新建 helloworld 工程,设置 Python 版本(推荐使用 Python3.9),创建成功后,通过添加外部工具进行 GUI 设计和代码生成。新建 new.ui 文件,转换为 helloworld.py 文件,运行查看最终效果。QT SDK 集成了 Qt 库、Qt Creator IDE 和 Qt-tools,提供一站式开发环境。
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Python2.5.2(#1,Dec,::)
onlinux2
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PyInstaller介绍1: 安装与简单使用
PyInstaller,作为一款广泛使用的Python程序打包工具,将Python应用及其依赖整合成一个可执行包,便于非开发者用户无需额外安装环境即可运行。它支持Python 3.6及以上版本,并兼容诸如numpy、PyQt等主流库。PyInstaller主要针对Windows、Mac OS X和GNU/Linux进行测试,虽然也适用于AIX、Solaris等其他系统,但这些平台的测试不在持续集成范围内。
安装PyInstaller前,确保已具备相应的依赖环境。推荐方法是通过pip安装,如pip不可用,则需从GitHub下载源码并以管理员身份安装。最简单的使用方式是通过命令行,如`pyinstaller --onefile --windowed your_script.py`,这将打包成一个包含窗口的单文件可执行程序。
打包时,PyInstaller会根据脚本中的import语句自动识别依赖,理解Python包的"egg"格式。但如果程序使用了PyInstaller无法检测的导入方式,或者依赖于运行时数据文件,可能需要在.spec文件中手动指定。PyInstaller打包的输出会根据操作系统和Python版本有所差异,所以可能需要为不同的环境准备不同的分发版本。
PyInstaller支持两种打包形式:单文件夹程序和单文件程序。前者依赖引导加载程序,后者则通过.pyw扩展名隐藏控制台窗口。打包后的应用程序隐藏了源代码,但可以通过Cython编译或AES加密进一步保护代码安全。
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
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