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Como fechar a janela principal de uma aplicação PyQt ao clicar em um botão QPushButtonQuantidade de visualizações: 660 vezes |
Nesta dica mostrarei como podemos detectar o evento clicked de um botão QPushButton para fechar a janela principal da nossa aplicação Python PyQt. Note que aqui eu criei a janela principal como sub-classe da classe QWidget. Veja também como usamos a função connect() para conectar o evento clicked do botão ao método close() da classe QWidget. Eis o código Python completo para o exemplo: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- # vamos importar os módulos necessários import sys from PyQt6.QtCore import * from PyQt6.QtGui import * from PyQt6.QtWidgets import * # uma classe JanelaPrincipal que extende QWidget class JanelaPrincipal(QWidget): # construtor da classe def __init__(self): # chama o construtor da super classe super().__init__() # define o tamanho da janela self.resize(500, 300) #define o título da janela self.setWindowTitle("Cadastro de Clientes") # criamos um botão QPushButton botao = QPushButton("Fechar", self) # fazemos a conexão com a função que fecha a aplicação botao.clicked.connect(self.close) # e definimos a posição do botão na janela botao.move(10, 10) if __name__== "__main__": # criamos a aplicação PyQt app = QApplication(sys.argv) # criamos a janela principal janela_principal = JanelaPrincipal() # tornamos a janela visível janela_principal.show() # e executamos a aplicação sys.exit(app.exec()) |
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Python ::: Dicas & Truques ::: Arquivos e Diretórios |
Como criar um diretório em Python usando a função mkdir() do módulo osQuantidade de visualizações: 3095 vezes |
Podemos usar a função mkdir() do módulo os da linguagem Python para criarmos diretórios. Em sua versão mais simples, este método pede somente o nome e caminho do diretório a ser criado. Se o caminho for omitido, o novo diretório será criado no diretório atual, ou seja, o diretório da aplicação Python. Veja um exemplo no qual criamos um diretório chamado "app" no diretório "C:\estudos_python": ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- # importa o módulo os import os # método principal def main(): # nome do diretório diretorio = "C:\\estudos_python\\app" # vamos criar o diretório os.mkdir(diretorio) # mostramos o resultado print('O diretório foi criado com sucesso.') if __name__== "__main__": main() Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado: c:\estudos_python>python estudos.py O diretório foi criado com sucesso. Note que um erro do tipo FileExistsError será exibido se o diretório já existir: Traceback (most recent call last): File "c:\estudos_python\estudos.py", line 16, in <module> main() File "c:\estudos_python\estudos.py", line 10, in main os.mkdir(diretorio) FileExistsError: [WinError 183] Não é possível criar um arquivo já existente: 'C:\\estudos_python\\app' Uma forma de evitar este erro é verificar se o diretório já existe ou usar uma construção try...except. Veja: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- # importa o módulo os import os # método principal def main(): # nome do diretório diretorio = "C:\\estudos_python\\app" try: # vamos criar o diretório os.mkdir(diretorio) # mostramos o resultado print('O diretório foi criado com sucesso.') except os.error as error_msg: print("Houve um erro: %s" % str(error_msg)) if __name__== "__main__": main() Execute o código novamente e veja como o tratamento de erro ficou mais elegante. |
Python ::: NumPy Python Library (Biblioteca Python NumPy) ::: Arrays e Matrix (Vetores e Matrizes) |
Como criar arrays (vetores e matrizes) usando o objeto ndarray da biblioteca Numpy do PythonQuantidade de visualizações: 3034 vezes |
O objeto ndarray é a parte mais importante da biblioteca Numpy do Python. É por meio dele que criamos vetores e matrizes. Quando falamos vetores, estamos nos referindo às matrizes de apenas uma dimensão, ou seja, uma linha e várias colunas. A forma mais comum de se criar arrays na Numpy é usando funções presentes na biblioteca. Veja: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- # importamos a bibliteca NumPy import numpy as np def main(): # vamos usar o método arange() para construir um # vetor de 10 elementos, começando de 0 até 9 vetor = np.arange(10) # vamos mostrar o vetor gerado print(vetor) if __name__== "__main__": main() Ao executar este código nós teremos o seguinte resultado: [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] Depois que criamos o vetor, seus elementos individuais podem ser acessados usando-se o nome da variável usada para representar todo o valor e o índice do elemento que queremos acessar (começando em 0). Veja: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- # importamos a bibliteca NumPy import numpy as np def main(): # vamos usar o método arange() para construir um vetor de # 10 elementos, começando de 0 até 9 vetor = np.arange(10) # vamos mostrar o vetor inteiro print("Vetor gerado: ", vetor) # vamos mostrar o valor do terceiro elemento print("Terceiro elemento: ", vetor[2]) if __name__== "__main__": main() Este código produzirá o seguinte resultado: Vetor gerado: [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] Terceiro elemento: 2 Uma outra forma de criarmos vetores usando a Numpy, é fornecendo os elementos do vetor como uma list. Veja: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- # importamos a bibliteca NumPy import numpy as np def main(): # vamos criar um vetor passando uma list valores = np.array([4, 12, 50, 8, 32]) # vamos mostrar o resultado print("Elementos no vetor:", valores) if __name__== "__main__": main() Este código vai gerar o seguinte resultado: Elementos no vetor: [ 4 12 50 8 32] Agora vamos usar essa mesma abordagem para criar uma matriz de duas dimensões (bidimensional): ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- # importamos a bibliteca NumPy import numpy as np def main(): # vamos criar uma matriz bidimensional passando # duas lists dentro de uma list valores = np.array([(4, 12, 50), (5, 3, 1)]) # vamos mostrar o resultado print("Elementos no vetor:", valores) if __name__== "__main__": main() Veja o resultado da execução desse código: Elementos no vetor: [[12 12 50] [ 5 3 1]] Em mais dicas dessa seção você aprenderá mais sobre as funções de criação e manipulação de vetores e matrizes usando a biblioteca NumPy do Python. |
Python ::: Dicas & Truques ::: Matemática e Estatística |
Como obter a série de Fibonacci recursivamente usando Python - Como calcular a sequência de Fibonacci em PythonQuantidade de visualizações: 15813 vezes |
Na matemática, os números de Fibonacci são uma sequência ou sucessão definida como recursiva pela fórmula: Fn = Fn - 1 + Fn - 2 Os primeiros números de Fibonacci são: 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987, 1597, 2584, 4181, 6765, ... Esta sequência foi descrita primeiramente por Leonardo de Pisa, também conhecido como Fibonacci, para descrever o crescimento de uma população de coelhos. Veja um techo de código que mostra como calcular e mostrar a sequência de Fibonacci de forma recursiva: ---------------------------------------------------------------------- Se precisar de ajuda com o código abaixo, pode me chamar no WhatsApp +55 (62) 98553-6711 (Osmar) ---------------------------------------------------------------------- # método recursivo para calcular o Fibonacci de um # número def fibonacci(num): if num < 0: print("Não é possível obter o fibonacci de um numero negativo.") if ((num == 0) or (num == 1)): return num else: return fibonacci(num - 1) + fibonacci(num - 2) def main(): # vamos ler a entrada do usuário numero = int(input("Informe um inteiro: ")) # vamos obter o resultado res = fibonacci(numero) print("Fibonacci(%d) = %d" % (numero, res)) if __name__== "__main__": main() Ao executarmos este código nós teremos um resultado parecido com: Informe um inteiro: 7 Fibonacci(7) = 13 E agora saindo um pouco de Python: Leonardo Pisa (1175-1240) publicou a sequência de Fibonacci no seu livro Liber Abaci (Livro do Ábaco, em português), o qual data de 1202. Porém, comenta-se que os indianos já haviam descrito essa série antes dele. Se pegarmos um número da série de Fibonacci e o dividirmos pelo seu antecessor (por exemplo: 55 dividido por 34), teremos quase sempre o valor 1,618. Este valor é aplicado com muita frequência em análises financeiras e na informática. Leonardo Da Vinci, que chamou essa sequência de Divina Proporção, a usou para fazer desenhos perfeitos. De fato, se observarmos atentamente, perceberemos a sequência de Fibonacci também na natureza. São exemplos disso as folhas das árvores, as pétalas das rosas, os frutos, como o abacaxi, as conchas espiraladas dos caracóis ou as galáxias. |
Desafios, Exercícios e Algoritmos Resolvidos de Python |
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