使用 PyQt 制作简易软件简明笔记

发表于 2024-08-20 更新于 2024-08-21 本文字数： 9.9k 阅读时长 ≈ 9 分钟

缘由

最近在统计多组数据的重复性，利用到了标准差相关的公式，自然而然想到是使用 Excel 来处理公式。总之，模板是实现了，将公式一步一步拆解，饶了一大圈，发现最后 Excel 本身就内置了求取标准差的函数，还不如不要让我知道这个结果呢，伤心: (

不过，这也带来了一些思考。自认为自己用 Excel 还算用得多的了，根本没有听过用过这样的内置函数，能不能写个简单的程序，只要将数据往里面一扔，就可以自动出来计算结果呢 —> 于是开始了折腾

Step 1 搭建环境

这里选择社区版的 Pycharm，免费，集成开发环境用起来也方便
程序开发使用的是 PyQt 框架

刚安装完 Pycharm，会检测系统中是否已经安装好了 python，如果恰好没有安装过，那么根据软件的建议安装即可

写好的代码中若检测有问题，Pycharm 会在对应的位置进行提示，如一下这段程序，刚安装的 python 肯定是没有 PyQT6 的程序包的，可以通过提示（小红灯泡处，Alt+Enter）进行安装

新建项目，新建 python 文件，粘贴如下代码进行测试：

from PyQt6.QtWidgets import QApplication, QWidget, QVBoxLayout, QPushButton  
  
app = QApplication([])  # 创建应用程序对象  
  
window = QWidget()  # 创建窗口部件  
layout = QVBoxLayout()  # 创建布局管理器  
  
button = QPushButton("点击我")  # 创建按钮  
layout.addWidget(button)  # 将按钮添加到布局管理器中  
  
window.setLayout(layout)  # 设置窗口部件的布局  
window.show()  # 显示窗口  
  
app.exec()  # 进入应用程序的主循环

很好，说明各种环境已经搭建好了！

Step 2 实现基础功能

接下来尽管提需求，从开发者的角度出发，一步步给 GPT 进行引导，从易到难，功能从简单到复杂

例如我开始给 GPT 提需求：

我提供一组数据，点击按钮之后，就可以在一个输出位置输出这组数据的标准差

import sys  
import numpy as np  
from PyQt6.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QWidget, QVBoxLayout, QPushButton, QLabel, QLineEdit  
  
class MainWindow(QMainWindow):  
    def __init__(self):  
        super().__init__()  
  
        self.setWindowTitle("标准差计算器")  
        self.setGeometry(100, 100, 400, 200)  
  
        # 主部件  
        self.central_widget = QWidget()  
        self.setCentralWidget(self.central_widget)  
  
        # 布局  
        self.layout = QVBoxLayout()  
        self.central_widget.setLayout(self.layout)  
  
        # 输入框  
        self.data_input = QLineEdit()  
        self.data_input.setPlaceholderText("输入数据，用逗号分隔")  
        self.layout.addWidget(self.data_input)  
  
        # 计算按钮  
        self.calculate_button = QPushButton("计算标准差")  
        self.calculate_button.clicked.connect(self.calculate_standard_deviation)  
        self.layout.addWidget(self.calculate_button)  
  
        # 输出标签  
        self.result_label = QLabel("标准差：")  
        self.layout.addWidget(self.result_label)  
  
    def calculate_standard_deviation(self):  
        # 获取输入数据  
        data_text = self.data_input.text()  
        if not data_text:  
            self.result_label.setText("请先输入数据")  
            return  
  
        # 解析数据  
        try:  
            data = list(map(float, data_text.split(',')))  
        except ValueError:  
            self.result_label.setText("数据格式错误，请输入有效的数字")  
            return  
  
        # 计算标准差  
        std_dev = np.std(data)  
        self.result_label.setText(f"标准差：{std_dev:.2f}")  
  
if __name__ == "__main__":  
    app = QApplication(sys.argv)  
    window = MainWindow()  
    window.show()  
    sys.exit(app.exec())

好了，手动输入几组数据，确实能够计算出来标准差了，不过我们的数据来自 Excel，而且用逗号分隔数据的方式也不方便。于是就有了如下需求：

但是，你知道的，我的输入数据一般从 excel 中复制过来的，这种用逗号分隔数字的方式让我在输入的时候非常麻烦

from PyQt6.QtWidgets import QApplication, QWidget, QVBoxLayout, QPushButton, QPlainTextEdit, QLabel
import numpy as np

class DataProcessingApp(QWidget):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        # 设置窗口标题和尺寸
        self.setWindowTitle("数据处理应用")
        self.setGeometry(100, 100, 400, 300)

        # 创建布局和组件
        layout = QVBoxLayout()

        self.text_edit = QPlainTextEdit(self)
        self.text_edit.setPlaceholderText("在这里粘贴数据...")
        layout.addWidget(self.text_edit)

        self.calculate_button = QPushButton("计算标准差", self)
        self.calculate_button.clicked.connect(self.calculate_std_dev)
        layout.addWidget(self.calculate_button)

        self.result_label = QLabel("标准差：", self)
        layout.addWidget(self.result_label)

        self.setLayout(layout)

    def calculate_std_dev(self):
        # 获取文本内容
        text = self.text_edit.toPlainText()
        
        # 处理文本数据
        try:
            # 将文本数据按行分隔，然后按空格或制表符分隔
            data = [float(num) for line in text.splitlines() for num in line.split()]
            if data:
                # 计算标准差
                std_dev = np.std(data)
                self.result_label.setText(f"标准差：{std_dev:.2f}")
            else:
                self.result_label.setText("标准差：无效数据")
        except ValueError:
            self.result_label.setText("标准差：数据格式错误")

app = QApplication([])
window = DataProcessingApp()
window.show()
app.exec()

以上这组数据就是直接从 Excel 粘贴进去的。看来功能 GPT 是帮我们实现了

Step 3 完善程序

接下来按照上面的步骤，进一步提需求，进一步完善程序代码
例如，可以增加一些数据清洗、数据输入验证、错处处理、历史记录、导出数据等功能
也可以对程序进行拆分，不同功能的代码写到不同的 py 文件中

当前的程序结构为

data_processor/
│
├── main.py
├── ui.py
├── processor.py
└── utils.py

主程序

main.py

import sys
from PyQt6.QtWidgets import QApplication
from ui import DataProcessorApp

if __name__ == "__main__":
    app = QApplication(sys.argv)
    processor = DataProcessorApp()
    processor.show()
    sys.exit(app.exec())

UI 界面

ui.py

from PyQt6.QtWidgets import QWidget, QVBoxLayout, QPushButton, QTextEdit, QLabel  
from PyQt6.QtGui import QFont, QColor  
from PyQt6.QtCore import Qt  
from PyQt6.QtGui import QPalette  
from processor import DataProcessor  
  
  
class DataProcessorApp(QWidget):  
    def __init__(self):  
        super().__init__()  
        self.processor = DataProcessor()  
        self.init_ui()  
  
    def init_ui(self):  
        # Set the overall layout and style  
        layout = QVBoxLayout()  
        self.setStyleSheet("background-color: #f0f0f0;")  
        self.setPalette(QPalette(QColor('#f0f0f0')))  
  
        # Create and style widgets  
        self.input_text = QTextEdit(self)  
        self.input_text.setPlaceholderText("在这里粘贴数据，每行一个数字")  
        self.input_text.setStyleSheet("font-size: 14px; padding: 10px; border: 1px solid #ccc;")  
        layout.addWidget(self.input_text)  
  
        self.mean_label = QLabel("平均值：", self)  
        self.mean_label.setStyleSheet("font-size: 16px; color: #333;")  
        layout.addWidget(self.mean_label)  
  
        self.variance_label = QLabel("方差：", self)  
        self.variance_label.setStyleSheet("font-size: 16px; color: #333;")  
        layout.addWidget(self.variance_label)  
  
        self.std_dev_label = QLabel("标准差：", self)  
        self.std_dev_label.setStyleSheet("font-size: 16px; color: #333;")  
        layout.addWidget(self.std_dev_label)  
  
        self.reliability_label = QLabel("重复性：", self)  
        self.reliability_label.setStyleSheet("font-size: 16px; color: #333;")  
        layout.addWidget(self.reliability_label)  
  
        process_button = QPushButton("计算标准差", self)  
        process_button.setStyleSheet(  
            "background-color: #4CAF50; color: white; font-size: 14px; padding: 10px; border: none; border-radius: 5px;")  
        process_button.clicked.connect(self.calculate_std_dev)  
        layout.addWidget(process_button)  
  
        reliability_button = QPushButton("计算重复性", self)  
        reliability_button.setStyleSheet(  
            "background-color: #2196F3; color: white; font-size: 14px; padding: 10px; border: none; border-radius: 5px;")  
        reliability_button.clicked.connect(self.calculate_reliability)  
        layout.addWidget(reliability_button)  
  
        self.history_text = QTextEdit(self)  
        self.history_text.setPlaceholderText("历史记录")  
        self.history_text.setReadOnly(True)  
        self.history_text.setStyleSheet("font-size: 14px; padding: 10px; border: 1px solid #ccc;")  
        layout.addWidget(self.history_text)  
  
        self.setLayout(layout)  
        self.setWindowTitle("数据处理程序")  
        self.setGeometry(100, 100, 500, 400)  
        self.setFont(QFont('Arial', 12))  
  
    def calculate_std_dev(self):  
        data = self.input_text.toPlainText().strip()  
        try:  
            numbers = [float(x) for x in data.split() if x.replace('.', '', 1).isdigit()]  
            if numbers:  
                std_dev = self.processor.calculate_std_dev(numbers)  
                mean, variance, std_dev, _ = self.processor.calculate_reliability(numbers)  
                self.mean_label.setText(f"平均值：{mean:.6f}")  
                self.variance_label.setText(f"方差：{variance:.6f}")  
                self.std_dev_label.setText(f"标准差：{std_dev:.6f}")  
            else:  
                self.std_dev_label.setText("标准差：无效数据")  
                self.mean_label.setText("平均值：无效数据")  
                self.variance_label.setText("方差：无效数据")  
            history = self.history_text.toPlainText()  
            new_entry = f"数据：{', '.join(map(str, numbers))} | 标准差：{std_dev:.6f} | 平均值：{mean:.6f} | 方差：{variance:.6f}\n"  
            self.history_text.setText(history + new_entry)  
        except Exception as e:  
            self.std_dev_label.setText(f"错误：{e}")  
            self.mean_label.setText("平均值：无效数据")  
            self.variance_label.setText("方差：无效数据")  
  
    def calculate_reliability(self):  
        data = self.input_text.toPlainText().strip()  
        try:  
            numbers = [float(x) for x in data.split() if x.replace('.', '', 1).isdigit()]  
            if numbers:  
                mean, variance, std_dev, reliability = self.processor.calculate_reliability(numbers)  
                self.mean_label.setText(f"平均值：{mean:.6f}")  
                self.variance_label.setText(f"方差：{variance:.6f}")  
                self.std_dev_label.setText(f"标准差：{std_dev:.6f}")  
                self.reliability_label.setText(f"重复性：{reliability:.6f}")  
            else:  
                self.reliability_label.setText("重复性：无效数据")  
                self.mean_label.setText("平均值：无效数据")  
                self.variance_label.setText("方差：无效数据")  
                self.std_dev_label.setText("标准差：无效数据")  
            history = self.history_text.toPlainText()  
            new_entry = f"数据：{', '.join(map(str, numbers))} | 标准差：{std_dev:.6f} | 重复性：{reliability:.6f} | 平均值：{mean:.6f} | 方差：{variance:.6f}\n"  
            self.history_text.setText(history + new_entry)  
        except Exception as e:  
            self.reliability_label.setText(f"错误：{e}")  
            self.mean_label.setText("平均值：无效数据")  
            self.variance_label.setText("方差：无效数据")  
            self.std_dev_label.setText("标准差：无效数据")

数据处理

processor.py

import numpy as np

class DataProcessor:
    def calculate_std_dev(self, numbers):
        return np.std(numbers, ddof=1)

    def calculate_reliability(self, numbers):
        mean = np.mean(numbers)
        variance = np.var(numbers, ddof=1)
        std_dev = np.sqrt(variance)
        reliability = std_dev / mean
        return mean, variance, std_dev, reliability

Step 4 打包程序

想要将整个程序打包成 exe 文件，这样方便在没有 python 环境时依然可以运行，步骤如下：

安装 PyInstaller 包（可以直接在 powershell 中安装）
使用 PyInstaller 打包脚本

1、在 PowerShell 中，运行如下命令

1	pip install pyinstaller

注意：前面已经安装了 python 程序，应该是可以使用 pip 命令了的。可输入 pip --version 命令查看。若该命令无法使用，很可能是没有将 python 解释器添加到环境变量中，可进行如下操作：

1 2	C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python312\ C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Scripts\

这里的路径请替换为实际安装 Python 的路径

2、运行 pyinstaller 命令打包程序

1	pyinstaller --onefile --windowed your_script.py

--onefile：将所有内容打包成一个单独的 .exe 文件。
--windowed：用于创建一个没有命令行窗口的图形界面应用。

打包完成后，会生成几个文件夹：

dist 中包含生成的 exe 文件
build 中包含构建过程中的临时文件，可以删除。
your_script.spec 文件是 PyInstaller 的配置文件，可以根据需要进行修改。

.gif

恭喜你，得到了一款简易的小程序：）

续

明明程序实现的功能很简单，为什么生成的程序还那么大呢，例如生成上面的这个 exe 文件就有 50M。因为软件将一些必要的程序包（如 numpy 模块）都打包进去了，若之后再增加一些计算相关的各种功能进去，程序体积可能也只会大一丢丢吧

另外，打包时如何优化资源，排除掉一些不必要的模块还值得学学。不过，尽管文件体积大点，功能总算是实现了，还是蛮有成就感的