Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

ширина и высота виджета внутри метода __init__

Я хочу создать собственный виджет для игры в кости. Я устанавливаю число NumericProperty, которое будет иметь значения от 1 до 6. Я хочу, чтобы виджет рисовался в соответствии с этим свойством. Я рисовал прямоугольник в файле kivy, используя min(self.width, self.height) для стороны, и он работает нормально. Но поскольку точки требуют дополнительной обработки, я решил сделать это в файле python внутри метода __init__. Проблема в том, что когда я пытаюсь использовать ширину и высоту виджета для правильного позиционирования точек, я получаю 100 пикселей для ширины и высоты независимо от размера окна. (Мой виджет является корневым). Я читал документацию, и там объясняется, что 100 пикселей — это размер виджета по умолчанию и что внутри «init» он еще не обновлен до размера родителя. Теперь я хотел бы знать, есть ли другое место, где я могу рисовать точки, и размер виджета уже обновлен. Я видел, что в файле kivy я получаю желаемое поведение, но я не могу использовать файл .kv для рисования точек, потому что я не очень разбираюсь в языке kivy. Кто-нибудь может помочь?

# main.py
import random
from kivy.app import App
from kivy.uix.widget import Widget
from kivy.properties import NumericProperty
from kivy.graphics import Line

class DiceWidget(Widget):
    number = NumericProperty(random.randint(1, 6))
    d_width = NumericProperty()
    dots_map = {
        1: ('c'),
        2: ('bl', 'tr'),
        3: ('bl', 'c', 'tr'),
        4: ('bl', 'br', 'tl', 'tr'),
        5: ('bl', 'br', 'c', 'tl', 'tr'),
        6: ('bl', 'br', 'cl', 'cr', 'tl', 'tr'),
    }

    def __init__(self, **kwargs):
        Widget.__init__(self, **kwargs)
        self.d_width = min(self.width, self.height)
        self.dots_pos = {
            'tl': (self.d_width*0.2, self.d_width*0.8),
            'tr': (self.d_width*0.8, self.d_width*0.8),
            'cl': (self.d_width*0.2, self.d_width*0.5),
            'c' : (self.d_width*0.5, self.d_width*0.5),
            'cr': (self.d_width*0.8, self.d_width*0.5),
            'bl': (self.d_width*0.2, self.d_width*0.2),
            'br': (self.d_width*0.8, self.d_width*0.2),
        }
        self.draw_dots()

    def draw_dots(self):
        positions = self.dots_map[self.number]
        with self.canvas:
            for position in positions:
                x, y = self.dots_pos[position]
                Line(circle=(x, y, 8))

    def roll(self):
        number.set(random.randint(1,6))

class DiceApp(App):
    def build(self):
        return DiceWidget()

if __name__ == '__main__':
    DiceApp().run()



# dice.kv
<DiceWidget>:
    canvas:
        Line:
            rectangle:
                [self.x, self.y, min(self.width, self.height), 
                                 min(self.width, self.height)]
30.05.2017

Ответы:


1

Вы можете дождаться событий on_width и/или on_height внутри вашего класса, но, поскольку вы хотите оба, просто дождитесь on_size, например.

class DiceWidget(Widget):
    def __init__(self, **kwargs):
        # elided

    def on_size(self, sender, value):
        width = value[0]
        height = value[1]
11.08.2017
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..