self.removeAllMeasurementReminder() UserDefaults.standard.setValue(nil, forKey: HW_BLOOD_PRESSURE_MEASUREMENT_BANNER_DATE) 怎么把第一行代码放子线程执行,执行完之后再触发第二行代码

时间: 2024-02-03 19:04:10 浏览: 15
可以使用GCD(Grand Central Dispatch)来实现这个功能。你可以将第一行代码放在一个异步的子线程中执行,然后在子线程中使用DispatchGroup来等待第一行代码执行完毕后再触发第二行代码。具体实现如下: ``` // 创建一个DispatchGroup let group = DispatchGroup() // 将第一行代码放在异步子线程中执行 DispatchQueue.global().async(group: group) { self.removeAllMeasurementReminder() } // 等待第一行代码执行完毕后再触发第二行代码 group.notify(queue: DispatchQueue.main) { UserDefaults.standard.setValue(nil, forKey: HW_BLOOD_PRESSURE_MEASUREMENT_BANNER_DATE) } ``` 这样,当第一行代码执行完毕后,会触发group.notify()中的闭包,从而执行第二行代码。注意,第二行代码要放在主线程中执行,因此在group.notify()中也要指定执行队列为主队列(DispatchQueue.main)。
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可以通过设置self.progress_bar.setValue()的方式实现进度条逐渐增加的效果吗

是的,您可以通过设置`self.progress_bar.setValue()`方法来实现进度条逐渐增加的效果。您可以定义一个计时器,每隔一定时间增加进度条的值,从而实现逐渐增加的效果。 以下是一个示例代码,其中进度条每隔100毫秒增加1%的值: ```python from PyQt5.QtCore import QTimer # 初始化定时器 self.timer = QTimer() self.timer.setInterval(100) # 设置计时器间隔为100毫秒 self.timer.timeout.connect(self.update_progress_bar) # 更新进度条的方法 def update_progress_bar(self): value = self.progress_bar.value() # 获取当前进度条的值 if value < 100: self.progress_bar.setValue(value + 1) # 增加进度条的值 else: self.timer.stop() # 进度条已经完成,停止计时器 ``` 您可以根据需要自定义计时器的间隔时间和进度条增加的值。

用Python写,class Person: def __init__(self): self.__name = '' self.__sex = '' def SetValue(self, n, s): self.__name = n self.__sex = s def Display(self): print("姓名:", self.__name) print("性别:", self.__sex) # 测试代码 r = Person() r.SetValue('张三', '男') r.Display()

这段代码定义了一个名为 Person 的类,该类包含一个构造函数 __init__ 和两个方法 SetValue 和 Display。构造函数初始化了两个私有变量 __name 和 __sex,SetValue 方法用于设置两个私有变量的值,而 Display 方法用于打印出两个私有变量的值。 在测试代码中,首先创建了一个 Person 类的实例 r,然后调用 SetValue 方法设置了 r 对象的 __name 和 __sex 变量的值,最后调用 Display 方法打印出 __name 和 __sex 的值,输出结果为: 姓名: 张三 性别: 男

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修改以下代码使其能够输出模型预测结果: def open_image(self): file_dialog = QFileDialog() file_paths, _ = file_dialog.getOpenFileNames(self, "选择图片", "", "Image Files (*.png *.jpg *.jpeg)") if file_paths: self.display_images(file_paths) def preprocess_images(self, image_paths): data_transform = transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(150), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ]) self.current_image_paths = [] images = [] for image_path in image_paths: image = Image.open(image_path) image = data_transform(image) image = torch.unsqueeze(image, dim=0) images.append(image) self.current_image_paths.append(image_path) return images def predict_images(self): if not self.current_image_paths: return for i, image_path in enumerate(self.current_image_paths): image = self.preprocess_image(image_path) output = self.model(image) predicted_class = self.class_dict[output.argmax().item()] self.result_labels[i].setText(f"Predicted Class: {predicted_class}") self.progress_bar.setValue((i+1)*20) def display_images(self, image_paths): for i, image_path in enumerate(image_paths): image = QImage(image_path) image = image.scaled(300, 300, Qt.KeepAspectRatio) if i == 0: self.image_label_1.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 1: self.image_label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 2: self.image_label_3.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 3: self.image_label_4.setPixmap(QPixmap.fromImage(image)) elif i == 4: self.image_label_5.setPixmap(QPixmap.fromImage(image))

下面这串代码什么作用self.det_thread = DetThread() self.model_type = self.comboBox.currentText() self.det_thread.weights = "./pt/%s" % self.model_type self.det_thread.source = '0' self.det_thread.percent_length = self.progressBar.maximum() self.det_thread.send_raw.connect(lambda x: self.show_image(x, self.raw_video)) self.det_thread.send_img.connect(lambda x: self.show_image(x, self.out_video)) self.det_thread.send_statistic.connect(self.show_statistic) self.det_thread.send_msg.connect(lambda x: self.show_msg(x)) self.det_thread.send_percent.connect(lambda x: self.progressBar.setValue(x)) self.det_thread.send_fps.connect(lambda x: self.fps_label.setText(x)) self.fileButton.clicked.connect(self.open_file) self.cameraButton.clicked.connect(self.chose_cam) self.rtspButton.clicked.connect(self.chose_rtsp) self.runButton.clicked.connect(self.run_or_continue) self.stopButton.clicked.connect(self.stop) self.comboBox.currentTextChanged.connect(self.change_model) self.confSpinBox.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'confSpinBox')) self.confSlider.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'confSlider')) self.iouSpinBox.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'iouSpinBox')) self.iouSlider.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'iouSlider')) self.rateSpinBox.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'rateSpinBox')) self.rateSlider.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'rateSlider')) self.checkBox.clicked.connect(self.checkrate) self.saveCheckBox.clicked.connect(self.is_save) self.load_setting()

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