如何防止两个相互更新的小部件的无限循环？

Question

我正在尝试使用Jupyter Widgets，看看是否可以制作更好的this 版本，但显然即使更改不是来自用户，观察处理程序也会触发，因此它会创建一个小部件的无限循环改变另一个。最小的例子：

import ipywidgets as widgets

a = widgets.FloatText(description='a:')
b = widgets.FloatText(description='b:')


def on_a_change(change):
    b.value = change['new'] + 1
    
a.observe(on_a_change, names='value')


def on_b_change(change):
    a.value = change['new'] + 1

b.observe(on_b_change, names='value')


display(a)
display(b)

有没有办法只触发用户发起的更改？换句话说，用户更新了一个文本框，然后其他文本框也随之更新，但这些更新不会触发更多更新。

Answer 1

您也可以在更改值时unobserve一个函数，然后再将其重置。

def on_a_change(change):
    b.unobserve(on_b_change, names='value')
    b.value = change['new'] + 1
    b.observe(on_b_change, names='value')

Answer 2

不确定我是否理解要求，但如果是“多更新一个”，那么您可以尝试以下操作

import ipywidgets as widgets

a = widgets.FloatText(description='a:')
b = widgets.FloatText(description='b:')

def update_one(x):
    return x + 1

widgets.link((a, 'value'), (b, 'value'), (update_one, update_one))

display(a)
display(b)

widgets.link 似乎可以解决问题，如果您使用widgets.link.__doc__，您可以查看文档并且它接受第三个参数。

>>> print(widgets.link.__doc__)
Link traits from different objects together so they remain in sync.

    Parameters
    ----------
    source : (object / attribute name) pair
    target : (object / attribute name) pair
    transform: iterable with two callables (optional)
        Data transformation between source and target and target and source.

所以我添加了一个可迭代的可调用对象，并使其返回 1 超过您输入的值。