当前位置: 首页 > ops >正文

【qml-7】qml与c++交互(自动补全提示)

背景:

【qml-5】qml与c++交互(类型单例)

之前记录过qml与c++交互的方式,目前为止我使用的是“类型单例”方式。这些名字是我自己起的,只为说明问题,严谨的还是以手册为准。

“类型单例”方式时提到过自动补全提示问题,就如前置声明和头文件一样,需要注册类型,所以以前我是这样做的:

    qmlRegisterType<CppGrid>("CppGrid", 1, 0, "CppGrid");qmlRegisterSingletonInstance("CppGrid", 1, 0, "CppGrid", CppGrid::instance());

最早的时候我每写一个类,都会给它注册一个单独的uri,用于qml的import。后来发现有时候即使注册了类型也不能补全提示。

我的初衷是,要心情愉悦地写qml,就一定要解决自动补全提示的问题,每次在类型名后面打点必须给出提示。网上搜了一堆,一个比一个麻烦,我就是要简洁,不修改cmake,不用qmldir和目录,除了简单加极少代码其它一概不用,只改涉及一处,好维护好理解。

所以开始研究。

URI:

这个用于qml import的uri,后来我想干脆都用一个算了,因为目前的项目规模有限,分太细没必要,书写繁琐,所以后来都用“Cpp”取代了。

注册函数:

以前像上面那样使用注册函数,初衷就是为了简洁好管理。

但终归发现注册类型和单例同时存在会有问题,因为使用了同一个模块(uri),又用同一个类型名,它就有可能不稳定。总之就是不建议一起用。

所以查询了AI和手册,最终确定了更简洁的用法:

    qmlRegisterSingletonType<CppGrid>("CppSingleton", 1, 0, "CppGrid",[](QQmlEngine*, QJSEngine*) { return CppGrid::instance(); });

凡是需要单例注册的,就这样一行即可。导入时只需要import CppSingleton,再使用CppGrid打点时,一定会出现补全提示。

项目中我还做了一个分页组件,需要qml和c++协作,所以它专属的CppPage类型,我没有使用单例,而是类型注册,因为需要每个调用它的ui有独立的信号槽,就必须每个ui实例化。所以目前只有这个是使用类型注册的。

    qmlRegisterType<CppPage>("CppType", 1, 0, "CppPage");

uri就用“CppType”吧,以后有其它需要类型注册的,也用这个名字,不分太细了,累。

总结:

本次记录的目的,就是因为曾遇到了补全提示不正常的情况,一定要搞定它,写qml才舒服。

本文完。

http://www.xdnf.cn/news/18890.html

相关文章:

  • [n8n] 全文检索(FTS)集成 | Mermaid图表生成
  • Android 使用MediaMuxer+MediaCodec编码MP4视频
  • 辅助驾驶出海、具身智能落地,稀缺的3D数据从哪里来?
  • 介绍智慧城管十大核心功能之一:风险预警系统
  • 架构评审:构建稳定、高效、可扩展的技术架构(下)
  • Java8-21的核心特性以及用法
  • 揭开.NET Core 中 ToList () 与 ToArray () 的面纱:从原理到抉择
  • ⸢ 贰 ⸥ ⤳ 安全架构:数字银行安全体系规划
  • 上海控安:GB 44495-2024《汽车整车信息安全技术要求》标准解读和测试方案
  • 修改win11任务栏时间字体和小图标颜色
  • vue实现表格轮播
  • 力扣18:四数之和
  • Python 实现冒泡排序:从原理到代码
  • PDFMathTranslate:让科学PDF翻译不再难——技术原理与实践指南
  • 2024中山大学研保研上机真题
  • (附源码)基于Spring Boot公务员考试信息管理系统设计与实现
  • 2025年渗透测试面试题总结-36(题目+回答)
  • 数据结构Java--8
  • Linux基础优化(Ubuntu、Kylin)
  • vue2实现背景颜色渐变
  • Java基础 8.27
  • 神经网络|(十六)概率论基础知识-伽马函数·上
  • Linux系统性能优化全攻略:从CPU到网络的全方位监控与诊断
  • 软考-系统架构设计师 业务处理系统(TPS)详细讲解
  • Python异步编程:从理论到实战的完整指南
  • 集成电路学习:什么是SSD单发多框检测器
  • 20250827的学习笔记
  • # 快递单号查询系统:一个现代化的物流跟踪解决方案
  • [后端快速搭建]基于 Django+DeepSeek API 快速搭建智能问答后端
  • PyTorch闪电入门:张量操作与自动微分实战