Delphi7从入门到精通 原作者:Marco Cantù 译 者:老汉山人,cwxiao888@163.com

cwxiao888AToutlook 2003-12-23 05:54:22


IDE概述当你在一种可视化开发环境工作时,你的时间花费在应用的两个不同的部分:可视化设计器和代码编辑器。 设计器让你在可视化级别上操作组件(诸如你将一个按钮放置在一个窗体上),或者在一个非可视化级别上工作(诸如当你放置一个DataSet组件在一个数据模块上时)。你能在图表1.1中的操作中中看见一个窗体和一个数据模块。在这两种情况中,设计器允许你选择你需要的组件且设置它们的属性的初始值。
图表1.1在 Delphi 7 IDE中的一个窗体和一个数据模块 代码编辑器是你写代码的地方。在可视化环境中写代码最明显的方式是包括对事件作出反应,事件由程序用户执行的操作开始,诸如单击一个按钮或者选择一个列表框的一个选项。你能使用同样的方式来处理内部事件,诸如涉及数据库变化的事件或来自操作系统的通知。
当程序员对Delphi熟知时,他们经常以主要编写事件处理(event-handling)代码为始发端,然后转移到撰写他们自己的类和组件,最后花费大部分时间在编辑器中。 因为本书涵盖的内容远远超过可视化编程,试图帮助你把握Delphi的整个力量,随着行文的深入,你将看见更多的代码,更少的窗体。适用于两个类库的一个IDE一种重要的变化首次在Delphi 6中出现。IDE现在允许你在两个不同的可视化类库上工作: VCL (Visual Component Library,可视化组件库)和CLX (跨平台组件库,Component Library for Cross-Platform)。 当你创建一个新项目时,你可以很简单地从两个类库中选择你想要使用的一个,这样开始:通过File ® New ® Application命令,建立一个典型的基于VCL的Windows程序;通过File ® New ® CLX Application 命令建立一个新的基于CLX的可移植(portable)应用程序。 注释CLX是Delphi的跨平台库,它允许你用Kylix重新编译你的代码以运行在Linux下。 你可以在第5章,“可视化控件”,读到关于CLX和VCL的更多内容。在Delphi 7中使用CLX更有趣,因为Kylix的Delphi语言版与Windows产品一起发售。当你建立一个新项目或者打开现有的一个时,组件板被安排了只显示与当前库(虽然大多数控件是共享的)有关的控件。 当时你操作一个非可视化的设计器时(诸如一个数据模块),可视化组件的组件板标签隐藏起来了,不可见。桌面设置
程序员能够以各种方式定制IDE— 典型的,打开许多窗口的,安排它们的,相互停靠的。 然而,你经常需要在在设计时打开一套窗口的设置,而在调试时又打开另一套不同的窗口设置。 同样地,你可能在操作窗体时需要一种布局,而在仅使用编辑器编写组件或者低级代码时又需要一个完全不同的布局。 为了每个这样的需要重新整理IDE是一件非常乏味的工作。 由于这个原因,Delphi允许你以一个名称保存特定的IDE窗口(称为桌面desktop,或者Global Desktop,以区别于项目桌面Project Desktop)很并且容易恢复它。 你也可以保存你的缺省调试设置中的一个,当你开始调试程序时它将自动被恢复。 所有这些特性可从Desktops toolbar得到。 你也能使用View ® Desktops菜单操作桌面设置。 桌面设置信息被保存在DST文件中(储存在Delphi的bin目录中),它们是伪装的INI文件。 被保存的设置包括主要的窗口,Project Manager,Alignment Palette,Object Inspector (包括它的 property category settings) ,editor windows (Code Explorer 和Message View的状态),还有许多其它的位置,加上各种窗口的停靠状态。这是从一个DST文件中摘录的一小段,它应该是很容易读的:[Main Window]Create=1
Visible=1
State=0
Left=0
Top=0
Width=1024
Height=105
ClientWidth=1016
ClientHeight=78
  
[ProjectManager]
Create=1
Visible=0
State=0
...
Dockable=1
  
[AlignmentPalette]
Create=1
Visible=0
...
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ZhQ_China 2003-12-23
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楼主不需要用这种方式来挣分数吧?
可恶
这个是完整源码 python实现 大数据 Spark pyspark 可视化大屏+Kafka+FastAPI+Vue3 【大数据毕业设计】基于Spark实时电商用户行为分析与预测(Python版本+pyspark+可视化大屏+Kafka+FastAPI+Vue3) 源码+论文 完整版 数据库Mysql 随着电子商务规模持续扩大,用户在浏览、加购、收藏与购买等环节产生的行为数据呈现高并发、高吞吐与强时效特征。传统离线批处理分析难以满足运营决策对实时性的要求。本文设计并实现了一套基于 Spark 的实时电商用户行为分析与预测系统,围绕“数据采集—流式计算—指标落库—可视化展示—销售预测”的完整链路展开研究与工程实践。 系统采用前后端分离架构:前端基于 Vue3、Element Plus 与 ECharts 构建管理端与数据大屏;后端采用 Python FastAPI 提供 RESTful 接口,并结合 JWT 完成管理员身份认证;实时链路以 Kafka 作为消息中间件承接行为事件,以 Spark Structured Streaming 完成按小时窗口的 PV、UV、加购、收藏、购买与销售额聚合;预测模块基于 Spark ML 线性回归对销售额序列进行建模,并输出 RMSE、MAE、MAPE 等误差指标。数据持久化采用 MySQL,数据库名为 db_ecommerce,核心业务表均以 t_ 前缀命名。 测试结果表明,系统能够稳定完成管理员登录、个人中心维护、行为与商品管理、实时统计展示、销售预测对比及流水线状态监控等功能,具备较好的可扩展性与教学示范价值,可为电商运营提供实时洞察与辅助决策支持。 本文的主要工作包括:完成系统需求分析与总体架构设计;绘制实体属性图与实体关系图并完成八张核心业务表设计;实现基于 Kafka 与 Spark 的实时统计及销售预测链路;完成 Vue

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