def show_query1_result(self): # 查询数据 db = pymysql.connect(host='39.99.214.172', user='root', password='Solotion.123', db='jj_tset') cursor = db.cursor() db_sql = """ """ cursor.execute(db_sql) result = cursor.fetchall() db.close() # 清空表格 self.query1_window.table_widget.setRowCount(0) self.query1_window.table_widget.setColumnCount(len(result[0])) # 添加数据到表格 for row_num, row_data in enumerate(result): self.query1_window.table_widget.insertRow(row_num) for col_num, col_data in enumerate(row_data): self.query1_window.table_widget.setItem(row_num, col_num, QTableWidgetItem(str(col_data))) # 显示窗口 self.query1_window.show()数据展示页面怎么设置筛选器按ID筛选结果并展示

时间: 2023-07-16 20:16:06 浏览: 44
你可以添加一个筛选器控件,例如QComboBox,让用户选择要按哪个字段进行筛选。然后在查询按钮的槽函数中,根据用户选择的字段构建SQL语句,再执行查询操作,并将结果展示在表格中。 以下是示例代码: ```python from PyQt5.QtWidgets import QComboBox class Query1Window(QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.table_widget = QTableWidget(self) self.filter_combo = QComboBox(self) self.filter_combo.addItems(['ID', 'Name', 'Age']) # 添加筛选器选项 self.query_btn = QPushButton('Query', self) self.query_btn.clicked.connect(self.show_result) def show_result(self): # 获取用户选择的筛选字段和筛选值 filter_field = self.filter_combo.currentText() filter_value = self.filter_line_edit.text() # 构建SQL语句 db_sql = f"SELECT * FROM jj_tset WHERE {filter_field}='{filter_value}'" # 执行查询操作 db = pymysql.connect(host='39.99.214.172', user='root', password='Solotion.123', db='jj_tset') cursor = db.cursor() cursor.execute(db_sql) result = cursor.fetchall() db.close() # 清空表格 self.table_widget.setRowCount(0) self.table_widget.setColumnCount(len(result[0])) # 添加数据到表格 for row_num, row_data in enumerate(result): self.table_widget.insertRow(row_num) for col_num, col_data in enumerate(row_data): self.table_widget.setItem(row_num, col_num, QTableWidgetItem(str(col_data))) # 显示窗口 self.show() ``` 需要注意的是,上述代码并没有添加筛选值的输入控件,你可以根据需要自行添加。另外,由于SQL注入等安全问题,建议使用参数化查询来构建SQL语句。

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class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setFixedSize(800, 600) main_layout = QVBoxLayout() central_widget = QWidget() central_widget.setLayout(main_layout) self.setCentralWidget(central_widget) button_layout = QVBoxLayout() button1 = QPushButton('当日员工工资') button1.setFixedSize(200, 50) button1.clicked.connect(self.show_query1_result) button_layout.addStretch() button_layout.addWidget(button1) button_layout.addStretch() layout = QHBoxLayout() layout.addStretch() layout.addLayout(button_layout) layout.addStretch() widget = QWidget() widget.setLayout(layout) self.setCentralWidget(widget) main_layout.addLayout(button_layout) self.query1_window = QueryResultWindow() def show_query1_result(self): db = pymysql.connect(host='39.99.214.172', user='root', password='Solotion.123', db='jj_tset') cursor = db.cursor() db_sql = """ """ cursor.execute(db_sql) result = cursor.fetchall() db.close() if len(result) == 0: QMessageBox.information(self, "提示", "今日无员工工资记录") return self.query1_window.table_widget.setRowCount(0) self.query1_window.table_widget.setColumnCount(len(result[0])) self.query1_window.table_widget.setHorizontalHeaderLabels( ["员工ID", "员工姓名", "日期", "领取鸡爪重量(KG)", "效率(每小时KG)", "出成率", "基础工资", "重量奖励", "当日总工资"]) for row_num, row_data in enumerate(result): self.query1_window.table_widget.insertRow(row_num) for col_num, col_data in enumerate(row_data): self.query1_window.table_widget.setItem(row_num, col_num, QTableWidgetItem(str(col_data))) self.query1_window.show() class QueryResultWindow(QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.setFixedSize(800, 600) self.table_widget = QTableWidget() self.table_widget.setEditTriggers(QTableWidget.NoEditTriggers) self.table_widget.setSelectionBehavior(QTableWidget.SelectRows) layout = QVBoxLayout() layout.addWidget(self.table_widget) self.setLayout(layout) if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) loginWindow = LoginWindow() loginWindow.show() sys.exit(app.exec_()))数据展示页面怎么设置筛选器按ID筛选结果并展示

self.query4_window = QueryResultWindow() # 当日员工工资 def show_query1_result(self): # 查询数据 db = pymysql.connect(host='39.99.214.172', user='root', password='Solotion.123', db='jj_tset') cursor = db.cursor() db_sql = """ SELECT *,salary + weight_reward total_salary from ( SELECT a.user_id,user_name,get_time,get_kg,efficiency,CONCAT(ROUND(ROUND(yield_rate,4) * 100,2),'%') yield_rate,ROUND(get_kg * 2 * price,1) salary,CASE WHEN yield_rate > 0.64 and get_kg < 40 THEN kg1_price WHEN yield_rate > 0.64 and get_kg < 50 THEN kg2_price WHEN yield_rate > 0.64 and get_kg >= 50 THEN kg3_price WHEN yield_rate < 0.64 THEN 0 END as weight_reward FROM (SELECT user_id, DATE_FORMAT(get_time,'%Y-%m-%d') get_time, SUM(get_kg) get_kg,round(SUM(get_kg)/(SUM(duration_time)/3600),2) efficiency,AVG(yield_rate) yield_rate FROM em_salary WHERE DATE_FORMAT(get_time,'%Y-%m-%d') = DATE_FORMAT(DATE_SUB(NOW(),INTERVAL 0 DAY),'%Y-%m-%d') and recycle_kg IS NOT NULL GROUP BY user_id, DATE_FORMAT(get_time,'%Y-%m-%d')) a LEFT JOIN (SELECT user_id,name as user_name,price,kg1_price,kg2_price,kg3_price,yield_price FROM employee_table CROSS JOIN price_data ) d on a.user_id = d.user_id ) T ORDER BY get_time DESC """ cursor.execute(db_sql) result = cursor.fetchall() db.close() if len(result) == 0: QMessageBox.information(self, "提示", "今日无员工工资记录") return # 清空表格 self.query1_window.table_widget.setRowCount(0) self.query1_window.table_widget.setColumnCount(len(result[0])) self.query1_window.table_widget.setHorizontalHeaderLabels( ["员工ID", "员工姓名", "日期", "领取鸡爪重量(KG)", "效率(每小时KG)", "出成率", "基础工资", "重量奖励", "当日总工资"]) # 添加数据到表格 for row_num, row_data in enumerate(result): self.query1_window.table_widget.insertRow(row_num) for col_num, col_data in enumerate(row_data): self.query1_window.table_widget.setItem(row_num, col_num, QTableWidgetItem(str(col_data))) # 显示窗口 self.query1_window.show()怎么改为按ID查询数据

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VR(Virtual Reality)即虚拟现实,是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机技术。它利用计算机生成一种模拟环境,是一种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真,使用户沉浸到该环境中。VR技术通过模拟人的视觉、听觉、触觉等感觉器官功能,使人能够沉浸在计算机生成的虚拟境界中,并能够通过语言、手势等自然的方式与之进行实时交互,创建了一种适人化的多维信息空间。 VR技术具有以下主要特点: 沉浸感:用户感到作为主角存在于模拟环境中的真实程度。理想的模拟环境应该使用户难以分辨真假,使用户全身心地投入到计算机创建的三维虚拟环境中,该环境中的一切看上去是真的,听上去是真的,动起来是真的,甚至闻起来、尝起来等一切感觉都是真的,如同在现实世界中的感觉一样。 交互性:用户对模拟环境内物体的可操作程度和从环境得到反馈的自然程度(包括实时性)。例如,用户可以用手去直接抓取模拟环境中虚拟的物体,这时手有握着东西的感觉,并可以感觉物体的重量,视野中被抓的物体也能立刻随着手的移动而移动。 构想性:也称想象性,指用户沉浸在多维信息空间中,依靠自己的感知和认知能力获取知识,发挥主观能动性,寻求解答,形成新的概念。此概念不仅是指观念上或语言上的创意,而且可以是指对某些客观存在事物的创造性设想和安排。 VR技术可以应用于各个领域,如游戏、娱乐、教育、医疗、军事、房地产、工业仿真等。随着VR技术的不断发展,它正在改变人们的生活和工作方式,为人们带来全新的体验。
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基于GPT-SoVITS的视频剪辑快捷配音工具 GPT, 通常指的是“Generative Pre-trained Transformer”(生成式预训练转换器),是一个在自然语言处理(NLP)领域非常流行的深度学习模型架构。GPT模型由OpenAI公司开发,并在多个NLP任务上取得了显著的性能提升。 GPT模型的核心是一个多层Transformer解码器结构,它通过在海量的文本数据上进行预训练来学习语言的规律。这种预训练方式使得GPT模型能够捕捉到丰富的上下文信息,并生成流畅、自然的文本。 GPT模型的训练过程可以分为两个阶段: 预训练阶段:在这个阶段,模型会接触到大量的文本数据,并通过无监督学习的方式学习语言的结构和规律。具体来说,模型会尝试预测文本序列中的下一个词或短语,从而学习到语言的语法、语义和上下文信息。 微调阶段(也称为下游任务训练):在预训练完成后,模型会被应用到具体的NLP任务中,如文本分类、机器翻译、问答系统等。在这个阶段,模型会使用有标签的数据进行微调,以适应特定任务的需求。通过微调,模型能够学习到与任务相关的特定知识,并进一步提高在该任务上的性能。 GPT模型的优势在于其强大的生成能力和对上下文信息的捕捉能力。这使得GPT模型在自然语言生成、文本摘要、对话系统等领域具有广泛的应用前景。同时,GPT模型也面临一些挑战,如计算资源消耗大、训练时间长等问题。为了解决这些问题,研究人员不断提出新的优化方法和扩展模型架构,如GPT-2、GPT-3等,以进一步提高模型的性能和效率。

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