1.PyQt5实战项目：基于MongoDB数据库的源码书馆借阅系统创建（附源码）
2.Python打包成exe的两种方法
3.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）
4.PyInstaller介绍1: 安装与简单使用
5.大家都用pyqt做什么呢？做起界面感觉很累！保护？
PyQt5实战项目：基于MongoDB数据库的源码书馆借阅系统创建（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，保护借助MongoDB作为云数据库托管服务，源码实现图书馆的保护源码核酸基本功能。项目设计流程包括选择技术栈、源码业务逻辑规划、保护UI界面设计、源码代码实现、保护信号槽连接以及测试应用。源码
技术栈选择与业务逻辑
选择PyQt5作为GUI界面构建工具，保护MongoDB作为数据库系统。源码业务逻辑包含新用户注册、保护图书增删改查操作。源码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，批量登陆签到源码集合包含文档，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。
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，lichee源码编译出错完成预约过程。
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。
Python打包成exe的两种方法
Python是一个极具开发效率的编程语言，但若需创建供用户直接使用的工具，需考虑用户的系统环境。为解决这个问题，本文介绍两种将Python程序打包为可执行文件（如exe）的方案，旨在提升分发时的便捷性，无需用户自行安装Python环境。
对比使用pyinstaller和nuitka两种工具，pyinstaller在编译速度上较快，但在加密源码方面无支持。抢单模式互助源码其运行原理本质上为调用Python执行py源码，执行速度尚可；而nuitka通过使用c语言编译器将Python源码及模块编译为原生二进制，进而实现源码的完全隐藏，并通常带来运行效率的提升。
以pyqt6库为例，创建一个具有跨平台GUI的程序是最常见的打包场景。首先需通过pip安装pyqt6库，再编写mainwindow.py文件。在执行pyinstaller命令时，需根据是否打包为单个exe和是否加密源码选择不同的选项。
对于打包成单个exe，使用pyinstaller -F -w ./mainwindow.py 命令将生成mainwindow.exe，该exe文件可在用户端正常运行，并自动解压所需依赖至临时目录，对用户而言，这一过程完全透明。此外，此方法适合大多数情况，操作便捷且广泛适用。
nuitka则提供更高效的编译选项，通过python -m nuitka mainwindow.py --onefile --enable-plugin=pyqt6 --disable-console命令生成单一可执行文件mainwindow.exe，此过程同样会将所有依赖和模块打包至目录mainwindow.dist，实现直接执行或分发。quartz触发器源码虽然此方法相比于pyinstaller可能稍显复杂，但在整体效率上更为出色。
综上所述，pyinstaller和nuitka均能将Python程序高效打包成可执行文件，以便利的方式供用户使用。pyinstaller因其操作简便而常为首选，而nuitka则凭借其优化的执行速度和源码隐藏功能成为更优选择。用户在选择打包工具时，可根据具体需求和项目要求灵活选择。
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...
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。
大家都用pyqt做什么呢？做起界面感觉很累！？
探索PyQt的无限可能：界面设计中的挑战与成就
在软件开发的世界里，PyQt以其强大的功能和灵活的界面设计，被广泛应用于各种有界面的应用中。作为一名开发者，我有幸用它亲手打造了两款独具特色的工具，让界面设计不再仅仅是一项任务，而成为一种艺术的表达。
首先，让我分享的是我的**探索神器——一个专为**爱好者设计的**爬虫工具。这款应用凭借PyQt的威力，实现了用户友好且直观的搜索体验。它以**名称为线索，快速搜索并提供下载链接。我为Windows用户精心打造了release版本，而dev分支则拥有更多的**资源库。这个作品已经开放源码，供广大开发者和爱好者共同学习和改进：<a href="/lt/MovieHeavens">GitHub链接</a>
接着，是另一个挑战之作——Kindle助手，一个专为Kindle用户设计的搜书利器。它的目标是解决Kindle用户找书的难题。相比于**应用，这款软件的设计更加精细，界面优美，反映出我对于用户体验的重视。它集搜索、下载和推送功能于一体，虽然目前暂未开源，但未来我有计划将其开源，让更多人受益于我的努力：<!-- 这里省略了开源计划的链接 -->
通过这两个项目，我深刻体会到PyQt在界面设计中的潜力和挑战。虽然过程中确实耗费了不少精力，但看到用户对它们的喜爱，所有的努力都变得值得。如果你也对PyQt的界面设计感兴趣，我相信它能帮助你打开一个全新的创新空间。
