Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как обрабатывать сигналы в подклассе Qt?

Как обработать сигнал в подклассе? Допустим, мой подкласс является производным от QTextEdit и заинтересован в сигнале textChanged. Кажется глупым связывать объект сам с собой, я должен иметь возможность просто переопределить метод textChange, но это не virtual.

Каков принятый способ сделать это?


Ответы:


1

Вы не можете реализовать/переопределить сигнал, поэтому единственный способ — создать новый слот и подключить его к textChanged():

connect( this, SIGNAL(textChanged(QString)), this, SLOT(slotTextChanged(QString)) );
09.06.2010

2

Возможно, это покажется глупым, но я так и сделал: подключил производный класс к сигналу, испускаемому родительским классом.

Но мне интересно, есть ли другие решения!

09.06.2010

3

Вполне нормально подключить сигнал к слоту того же класса. Так что реализуйте свой слот и подключите его к textChanged(QString)

09.06.2010
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..