用Python制作一个打字训练小工具

用Python制作一个打字训练小工具

一、写在前面

说道程序员，你会想到什么呢？有人认为程序员象征着高薪，有人认为程序员都是死肥宅，还有人想到的则是996和 ICU。

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用Python制作一个打字训练小工具

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别人眼中的程序员：飞快的敲击键盘、酷炫的切换屏幕、各种看不懂的字符代码。

然而现实中的程序员呢？对于很多程序员来说，没有百度和 Google 解决不了的问题，也没有 ctrl + c 和 ctrl + v 实现不了的功能。

用Python制作一个打字训练小工具

那么身为一个程序员，要怎么让自己看起来更加“专业”呢？答案就是加快自己的打字速度了，敲的代码可能是错的，但这个13却是必须装的！

然而还是有不少人打字不那么快的，可能就需要训练下了，但是既然身为程序员，为何不自己写一个训练打字的小工具出来呢？

二、基本思路

使用 PyQT5 开发 GUI，实现显示句子并让用户输入，然后将输入的内容和给出的句子进行比对，同时记录所用的时间，最后将正确率输出来。为了能够持续打字输入，还需要做一个“下一句”的功能。在实现了这两个基本的功能后，一个简单的打字训练小工具就做出来了。

三、界面设计

1.环境配置

PyQT5 的开发环境配置在上一篇博客中已经说过了，因而这里不再赘述，如果不清楚的可以点这里查看。

2.界面设计

要进行界面设计，得先打开 QtDesigner，然后新建项目，选择 Widget：

用Python制作一个打字训练小工具

然后就往里面拖控件就好了，这还是很方便的，主要用的控件包括 Label、Text Edit、Push Button等，双击控件之后可以在右侧修改控件的各种属性。最终设计出的界面如下：

用Python制作一个打字训练小工具

3.生成 Python 代码

在设计完界面之后，将生成的结果保存下来，会得到一个 .ui 为后缀的文件。这个文件我们还是无法直接使用的，需要转变成 Python 代码才行。此时就需要使用 pyuic5 命令了，不懂的可以点这里查看我的上篇博客。

四、槽函数

1.槽函数简介

要进行功能设计，就得先知道槽函数。槽是普通的 C++ 成员函数，槽在 Qt 开发软件中是一个很重要的概念，在 Qt 里与信号连接的就是槽，我们一般称之为槽函数。

在使用信号的时候，有四个参数：

1）sender：发出信号的对象；

2）signal：发送对象发出的信号；

3）receiver：接收信号的对象；

4）slot：接收对象在接收到信号之后所需要调用的函数（槽函数）。

2.使用方法

（1）第一种方法

第一步，在 QtDesigner 中点击 “Edit Signals/Slots”，然后左键点击按钮后将鼠标拖到另一个 Label 上：

用Python制作一个打字训练小工具

第二步，在弹出的设置框中选择具体的方法及功能。

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这样做很简单，但是也有缺陷，问题在于不能自定义方法，只能使用给定的方法。

（2）第二种方法

在右下角找到 “Signal/Slot Editor” 并点击，然后就可以点击 “+” 创建信号了。

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这种方法能够让我们自定义了，但是也不算方便，尤其是当你不知道具体要实现什么方法的时候。

（3）第三种方法

使用 connect() 方法，传入的参数为一个方法名称。例如：

btn.clicked.connect(func)

五、功能实现

1.继承函数

使用 pyuic5 生成 py 文件中定义了一个 Ui_Form 类，其中包含了对各种控件的定义等，如果我们要增加其他功能，且直接在这个 py 文件中修改的话，那么之后要更新界面之类的就不会不方便了，所以最好的方法是继承 Ui_Form 类，然后在继承类中添加修改。参考代码如下：

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2.隐藏显示控件

有时候我们可能会需要将某些控件隐藏起来，这里简单介绍几种方法。

1）setHidden(bool) 设置控件是否隐藏；

2）hide() 隐藏控件；

这两种隐藏的方法会完全隐藏控件，即不保留控件所占的位置。但如果要保留位置的话，可以使用下面这种方法：

# 将透明度设置为0，达到隐藏且保留位置的目的
op = QtWidgets.QGraphicsOpacityEffect()
op.setOpacity(0)
self.lable.setGraphicsEffect(op)

3.判断输入内容

这一功能的实现需要在点击“提交”按钮时获取输入框中的内容，再和给出的文本进行对比，最后将结果返回显示出来。

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对于我这种懒人来说，点击按钮这种操作都是费力的，所以最好加入一个快捷键，这样就方便多了，可以使用如下方法设置：

# 设置快捷键
self.submit_btn.setShortcut('ctrl+e')

六、运行结果

最终运行结果的截图如下：

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提交之后还可以点击下一句继续训练：

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