实训日记五完善ui组件代码

第五天，用Qt设计完ui生成.py文件，创建main.py文件编写组件代码。

七、图形用户界面

使用PyUIC工具进行转换，ui生成.py文件。

创建主程序文件

import sys
import dialog  # 自己设计的界面文件from PyQt5.QtWidgets import *
from PyQt5.QtCore import *if __name__ == '__main__':"""程序入口"""# 创建一个应用程序对象app = QApplication(sys.argv)# 创建窗口对象Dialog = QDialog()# 根据界面文件来生成一个管理的对象ui = dialog.Ui_Dialog()# 初始化dialog.py中设计的组件对象ui.setupUi(Dialog)# 展示窗口Dialog.show()# 让主程序进入事件循环sys.exit(app.exec_())

增加一些点击效果

import sys
import dialogfrom PyQt5.QtWidgets import *
from PyQt5.QtCore import *def click_success():"""点击按钮后触发的函数"""print("点击了按钮")# 在UI上谈个小窗# 参数1：送一个组件对象# 参数2：小窗标题# 参数3：显示文字QMessageBox.information(ui.pushButton, "实训课程", "哈哈哈哈哈，终于触发了！")if __name__ == '__main__':"""程序入口"""app = QApplication(sys.argv)Dialog = QDialog()ui = dialog.Ui_Dialog()ui.setupUi(Dialog)# 后续所有的组件操作代码请放在此后# 信号槽：让组件设置触发效果# pushButton是组件对象的名称# click_success是触发函数的名称ui.pushButton.clicked.connect(click_success)Dialog.show()sys.exit(app.exec_())

获取用户输入代码

import sys
import dialogfrom PyQt5.QtWidgets import *
from PyQt5.QtCore import *def click_success():"""点击按钮后触发的函数"""print("点击了按钮")# 获取用户在单行文本输入框中的输入内容keyword = ui.lineEdit.text()# 如果不输入，提示输入if keyword == "":QMessageBox.information(ui.pushButton, "提示", "请输入要分析的关键字")return# 获取输入的数量count = ui.spinBox.value()# TODO 执行之前人脸数据分析代码，可能会出现假死问题print(keyword, count)if __name__ == '__main__':"""程序入口"""app = QApplication(sys.argv)Dialog = QDialog()ui = dialog.Ui_Dialog()ui.setupUi(Dialog)# 后续所有的组件操作代码请放在此后ui.pushButton.clicked.connect(click_success)Dialog.show()sys.exit(app.exec_())

完整代码

import sys
import dialog
import shutil  # 用于清空文件夹from PyQt5.QtWidgets import *
from PyQt5.QtCore import *from icrawler.builtin import BingImageCrawler
from aip import AipFace
import base64
import time  # 用于延迟操作
import os  # 用于文件操作
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ThemeType  # 导入主题# 颜值统计
count_class_1 = 0
count_class_2 = 0
count_class_3 = 0
count_class_4 = 0
count_class_5 = 0
count_class_6 = 0
count_class_7 = 0
count_class_8 = 0
count_class_9 = 0
count_class_10 = 0
count_class_error = 0def clear_data():"""清空之前的统计数据:return:"""global count_class_1, count_class_2, count_class_3, count_class_4, count_class_5, count_class_6, count_class_7, \count_class_8, count_class_9, count_class_10, count_class_errorcount_class_1 = 0count_class_2 = 0count_class_3 = 0count_class_4 = 0count_class_5 = 0count_class_6 = 0count_class_7 = 0count_class_8 = 0count_class_9 = 0count_class_10 = 0count_class_error = 0def bing_image_crawler(keyword, max_num):"""基于bing搜索引擎爬取图片:param keyword: 关键字:param max_num: 数量"""# 删除之前bing文件夹，以保证连续可分析if os.path.exists('bing'):shutil.rmtree('bing')bing_crawler = BingImageCrawler(feeder_threads=2,parser_threads=4,downloader_threads=8,storage={'root_dir': 'bing'})filters = dict(size='medium')bing_crawler.crawl(keyword=keyword,filters=filters,max_num=max_num)""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = '16966840'
API_KEY = 'B0e6QoxUB0gwQxxzWT6fCgMU'
SECRET_KEY = 'rGQji0R0X76e4CP9rbcdPbcNRdS6EwC9'def img2base64(path):"""把图片文件转换为基于base64的字符串，以便用于网络传播:param path: 图片的路径:return: 转换后的结果"""file = open(path, 'rb')data = file.read()base = base64.b64encode(data)base = base.decode('utf-8')file.close()return basedef detect_face(img_path):"""人脸检测:param img_path: 人脸检测的图片路径:return: 百度服务器返回的人脸检测数据"""client = AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)options = {"face_field": "age,beauty"}image = img2base64(img_path)return client.detect(image, "BASE64", options)def parse_data(data):"""解析服务器返回的数据，并提取颜值分数，根据颜值分数进行等级划分:param data: 服务器返回的原始结果数据:return: 颜值等级"""# 颜值半秒，控制QPStime.sleep(0.5)if data['error_code'] != 0:print("识别有问题", data)# 计数+1global count_class_errorcount_class_error += 1return -1  # 访问有问题beauty = data['result']['face_list'][0]['beauty']if beauty >= 90:# 计数+1global count_class_10count_class_10 += 1return 10elif beauty >= 85:# 计数+1global count_class_9count_class_9 += 1return 9elif beauty >= 75:# 计数+1global count_class_8count_class_8 += 1return 8elif beauty >= 65:# 计数+1global count_class_7count_class_7 += 1return 7elif beauty >= 55:# 计数+1global count_class_6count_class_6 += 1return 6elif beauty >= 45:# 计数+1global count_class_5count_class_5 += 1return 5elif beauty >= 35:# 计数+1global count_class_4count_class_4 += 1return 4elif beauty >= 25:# 计数+1global count_class_3count_class_3 += 1return 3elif beauty >= 15:# 计数+1global count_class_2count_class_2 += 1return 2elif beauty >= 5:# 计数+1global count_class_1count_class_1 += 1return 1else:# 计数+1count_class_error += 1return -1  # 未知情况def classify():"""【了解】本地磁盘中对各种颜值等级的图片进行分类:return:无"""root_dir = 'bing'# 列举所有目录下的文件和文件夹file_list = os.listdir(root_dir)# 遍历所有文件和文件夹for i in range(0, len(file_list)):# 拼装出文件路径path = root_dir + '/' + file_list[i]# 如果是文件if os.path.isfile(path):# 人脸识别获得其颜值等级beauty = parse_data(detect_face(path))# 按照颜值来创建文件夹，拼接出文件夹的路径dic = root_dir + '/' + str(beauty) + '/'# 如果识别有问题if beauty == -1:dic = 'bing/未识别/'# 如果文件夹不存在，就新建一个if not os.path.exists(dic):os.makedirs(dic)# 移动图片到等级文件夹中# 参数1：源文件的路径# 参数2：新文件的路径os.rename(path, dic + file_list[i])def draw_chart():bar = Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK))bar.add_xaxis(["未识别", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10"])# 增加y轴bar.add_yaxis("", [count_class_error,count_class_1,count_class_2,count_class_3,count_class_4,count_class_5,count_class_6,count_class_7,count_class_8,count_class_9,count_class_10])bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="颜值统计图"))bar.render()def click_success():"""点击按钮后触发的函数"""print("点击了按钮")# 获取用户在单行文本输入框中的输入内容keyword = ui.lineEdit.text()if keyword == "":QMessageBox.information(ui.pushButton, "提示", "请输入要分析的关键字")returnmax_num = ui.spinBox.value()# TODO 执行之前人脸数据分析代码，可能会出现假死问题# 清空统计数据clear_data()# 爬取bing_image_crawler(keyword, max_num)print("人脸识别分类中......")# 分类（包括人脸识别和解析）classify()# 画图draw_chart()print("程序执行完成")if __name__ == '__main__':"""程序入口"""app = QApplication(sys.argv)Dialog = QDialog()ui = dialog.Ui_Dialog()ui.setupUi(Dialog)# 后续所有的组件操作代码请放在此后ui.pushButton.clicked.connect(click_success)Dialog.show()sys.exit(app.exec_())

图形界面

运行效果

点击开始即可获得图片、数据分析、及统计图（程序运行较慢）。

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