『壹』 python怎麼安裝tkinter
tkinter是python自帶的,無需安裝
Tkinter 是使用 python 進行窗口視窗設計的模塊。Tkinter模塊("Tk 介面")是Python的標准Tk GUI工具包的介面。作為 python 特定的GUI界面,是一個圖像的窗口,tkinter是python 自帶的,可以編輯的GUI界面,我們可以用GUI 實現很多直觀的功能,比如想開發一個計算器,如果只是一個程序輸入,輸出窗口的話,是沒用用戶體驗的。所有開發一個圖像化的小窗口,就是必要的。
對於稍有GUI編程經驗的人來說,Python的Tkinter界面庫是非常簡單的。python的GUI庫非常多,選擇Tkinter,一是最為簡單,二是自帶庫,不需下載安裝,隨時使用,三則是從需求出發,Python作為一種腳本語言,一種膠水語言,一般不會用它來開發復雜的桌面應用,它並不具備這方面的優勢,使用Python,可以把它作為一個靈活的工具,而不是作為主要開發語言,那麼在工作中,需要製作一個小工具,肯定是需要有界面的,不僅自己用,也能分享別人使用,在這種需求下,Tkinter是足夠勝任的!
『貳』 Python如何進行GUI桌面開發有哪些不錯的庫可以推薦
Python進行GUI開發的庫其實很多,下面我簡單介紹幾個不錯的庫,感興趣的朋友可以自己嘗試一下,實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0,主要內容如下:
tkinter
這個就不用多說了,python自帶的GUI開發標准庫,對於開發小型簡單的應用來說,完全可以了,開源、跨平台,使用起來非常方便,下面我簡單測試一下,主要代碼如下:
點擊運行程序,效果如下,一個窗口一個Label標簽:
easygui
這個是基於tkinter的一個窗口GUI庫,可以快速創建窗口對話框,包括常見的登陸對話框、注冊對話框等,下面我簡單介紹一下這個庫的安裝和使用:
1.首先,安裝easygui,這個直接在cmd窗口輸入安裝命令「pip install easygui」就行,如下:
2.安裝完成後,我們就可以直接編寫代碼進行測試了,主要代碼如下,非常簡單:
點擊運行這個程序,效果如下:
kivy
這是一個跨平台的GUI應用程序開發庫,可以用來開發安卓、蘋果應用,一套程序,可以處處運行,下面我簡單介紹一下這個庫的安裝和使用:
1.首先,安裝kivy,這個直接按官方教程安裝就行,如下:
2.安裝完成後,就可以直接編寫代碼進行測試了,主要代碼如下,非常簡單:
點擊運行程序,效果如下,這里你可以將其打包為手機應用,安裝到手機上:
wxpython
這也是一個免費、跨平台的Python GUI開發庫,相比較前面的tkinter來說,功能更為強大,控制項也更多,下面我簡單介紹一下這個庫的安裝和使用:
1.首先,安裝wxpython,這個也直接在cmd窗口輸入命令「pip install wxpython」就行,如下:
2.安裝完成後,我們就可以直接編寫相關代碼進行測試了,主要代碼如下,非常簡單,一個簡單的文本編輯器:
點擊運行這個程序,效果如下:
pyqt
這個Qt的一個Python介面庫,藉助於Qt強大的用戶界面,Python也可以快速開發出GUI程序,組件更多,也更方便,只要你有一定的Qt基礎,很快就能掌握這個庫的使用,下面我簡單介紹一下這個庫的安裝和使用:
1.首先,安裝pyqt,這個直接在cmd窗口輸入安裝命令「pip install pyqt5」就行,如下,安裝需要稍微等待一會兒:
2.安裝完成後,我們就可以直接編寫代碼進行測試了,如下,一個簡單的計算器:
點擊運行這個程序,效果如下:
至此,我們就介紹完了這5個Python GUI庫。總的來說,這5個庫使用起來都非常不錯,如果你的應用界面比較簡單,功能要求不高,可以選擇tkinter和easygui,如果界面比較復雜,功能要求比較復雜,可以考慮使用wxpython或pyqt,當然,你也可以使用其他GUI庫,像pygame等,根據實際項目需求而定,網上也有相關資料和教程,感興趣的話,可以搜一下,希望以上分享的內容能對你有所幫助吧,也歡迎大家評論、留言。
python簡單的GUI界面化的有內置的模塊tkinter相對來說簡單,但是做出來的界面也簡單。目前市場上用的多的還是QT吧!python有的QT是pyqt5當前使用比較多。如果用的pycharm開發工具也可以進行配置進行開發,最好的用eric專門開發PYQT的軟體。
『叄』 python有哪些庫
Python中6個最重要的庫:
第一、NumPy
NumPy是Numerical
Python的簡寫,是Python數值計算的基石。它提供多種數據結構、演算法以及大部分涉及Python數值計算所需的介面。NumPy還包括其他內容:
①快速、高效的多維數組對象ndarray
②基於元素的數組計算或數組間數學操作函數
③用於讀寫硬碟中基於數組的數據集的工具
④線性代數操作、傅里葉變換以及隨機數生成
除了NumPy賦予Python的快速數組處理能力之外,NumPy的另一個主要用途是在演算法和庫之間作為數據傳遞的數據容器。對於數值數據,NumPy數組能夠比Python內建數據結構更為高效地存儲和操作數據。
第二、pandas
pandas提供了高級數據結構和函數,這些數據結構和函數的設計使得利用結構化、表格化數據的工作快速、簡單、有表現力。它出現於2010年,幫助Python成為強大、高效的數據分析環境。常用的pandas對象是DataFrame,它是用於實現表格化、面向列、使用行列標簽的數據結構;以及Series,一種一維標簽數組對象。
pandas將表格和關系型資料庫的靈活數據操作能力與Numpy的高性能數組計算的理念相結合。它提供復雜的索引函數,使得數據的重組、切塊、切片、聚合、子集選擇更為簡單。由於數據操作、預處理、清洗在數據分析中是重要的技能,pandas將是重要主題。
第三、matplotlib
matplotlib是最流行的用於制圖及其他二維數據可視化的Python庫,它由John D.
Hunter創建,目前由一個大型開發者團隊維護。matplotlib被設計為適合出版的制圖工具。
對於Python編程者來說也有其他可視化庫,但matplotlib依然使用最為廣泛,並且與生態系統的其他庫良好整合。
第四、IPython
IPython項目開始於2001年,由Fernando
Pérez發起,旨在開發一個更具交互性的Python解釋器。在過去的16年中,它成為Python數據技術棧中最重要的工具之一。
盡管它本身並不提供任何計算或數據分析工具,它的設計側重於在交互計算和軟體開發兩方面將生產力最大化。它使用了一種執行-探索工作流來替代其他語言中典型的編輯-編譯-運行工作流。它還提供了針對操作系統命令行和文件系統的易用介面。由於數據分析編碼工作包含大量的探索、試驗、試錯和遍歷,IPython可以使你更快速地完成工作。
第五、SciPy
SciPy是科學計算領域針對不同標准問題域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包:
①scipy.integrate數值積分常式和微分方程求解器
②scipy.linalg線性代數常式和基於numpy.linalg的矩陣分解
③scipy.optimize函數優化器和求根演算法
④scipy.signal信號處理工具
⑤scipy.sparse稀疏矩陣與稀疏線性系統求解器
SciPy與Numpy一起為很多傳統科學計算應用提供了一個合理、完整、成熟的計算基礎。
第六、scikit-learn
scikit-learn項目誕生於2010年,目前已成為Python編程者首選的機器學習工具包。僅僅七年,scikit-learn就擁有了全世界1500位代碼貢獻者。其中包含以下子模塊:
①分類:SVM、最近鄰、隨機森林、邏輯回歸等
②回歸:Lasso、嶺回歸等
③聚類:K-means、譜聚類等
④降維:PCA、特徵選擇、矩陣分解等
⑤模型選擇:網格搜索、交叉驗證、指標矩陣
⑥預處理:特徵提取、正態化
scikit-learn與pandas、statsmodels、IPython一起使Python成為高效的數據科學編程語言。
『肆』 python哪些gui庫比較好用呢
tk和qt
tk自帶的 簡單
qt第三方的 強大 跨平台
『伍』 Python GUI庫大匯總
所有程序都是基於命令行的,這些程序可能只有一些「專業」的計算機人士才會使用。例如前面編寫的五子棋等程序,恐怕只有程序員自己才願意玩這么「糟糕」的游戲,很少有最終用戶願意對著黑乎乎的命令行界面敲命令。
相反,如果為程序提供直觀的圖形用戶界面(Graphics User Interface, GUI),最終用戶通過拖動滑鼠、單擊等動作就可以操作整個應用,這樣的應用程序就會很受政迎(實際上,Windows 之所以廣為人知,其最初的吸引力就是來自它所提供的圖形用戶界面)。
作為一個程序設計者,必須優先考慮用戶的感受,一定要讓用戶感到「爽」,程序才會被需要、被使用,這樣的程序才有價值。
在真正開始介紹 Python 圖形界面編程之前,首先簡單介紹一下 Python 的圖形用戶界面庫。
1) PyGObject
PyGObject 庫為基於 GObject 的 C 函數庫提供了內省綁定,這些庫可以支持 GTK+3 圖形界面工具集,因此時 GObject 提供了豐富的圖形界面組件。
2) PyGTK
PyGTK 基於老版本的 GTK+2 的庫提供綁定,藉助於底層 GTK+2 所提供的各種可視化元素和組件,同樣可以開發出在 GNOME 桌面系統上運行的軟體,因此它主要適用於 Linux/UNIX 系統。PyGTK 對 GTK+2 的 C 語言進行了簡單封裝,提供了面向對象的編程介面。其官方網址是http://www.pygtk.org/。
3) PyQt
PyQt 是 Python 編程語言和 Qt 庫的成功融合。Qt 本身是一個擴展的 C++ GUI 應用開發框架,Qt 可以在 UNIX、Windows 和 Mac OS X 上完美運行,因此 PyQt 是建立在 Qt 基礎上的 Python 包裝。所以 PyQt 也能跨平台使用。
4) PySide
PySide 是由 Nokia 提供的對 Qt 工具集的新的包裝庫,目前成熟度不如 PyQt。
5) wxPython
wxPython 是一個跨平台的 GUI 工具集,wxPython 以流行的 wxWidgets(原名 wxWindows)為基礎,提供了良好的跨平台外觀。簡單來說,wxPython 在 Windows上調用 Windows 的本地組件、在 Mac OS 上調用 Mac OS X 的本地組件、在 Linux 上調用 Linux 的本地組件,這樣可以讓 GUI 程序在不同的平台上顯示平台對應的風格。wxPython 是一個非常流行的跨平台的 GUI 庫。
如果讀者有需要,則完全可以選擇上面這些 Python GUI 庫來開發圖形用戶界面。如果考慮開發跨平台的圖形用戶界面,則推薦使用 PyQt 或 wsPython。
『陸』 Python調用函數問題
content是個Response對象的屬性 (有點類似變數), 而decode是bytes的一個方法
方法在使用(調用/執行)的時候是需要加括弧的, 如果不加括弧就會返回這個方法本身(類似函數指針), 而變數/成員欄位/屬性是不能加括弧的(除非它實現了__call__()方法)
『柒』 關於Python的GUI開發庫的選擇
wxpython和pyqt都可以,pyqt的設計工具相對好一點,但打包出來的東西要大一點點。其實也就大個幾MB。
如果用pyqt的話推薦你去試試eric4這個IDE。
如果用wxpython可以去試試Boa Constructor這個IDE
界面不是太復雜的話兩個都差不多,看個人喜好了。
程序完成後用py2exe可以打包成exe文件,wxpython打包好的文件大概在8MB到10MB左右吧,看你用了多少模塊而定。
python的版本在windows上推薦用2.5的,2.6的打包要用到vc++2005的運行庫。
『捌』 除了tkinter之外,還有哪些基於python的gui界面庫,查詢網路資料
1) 基於qt的PyQt;
2) 基於跨平台GUI庫wxWidgets的wxPython(本人用過wx, 界面比較樸素,但是還是覺得不多的)
3) 對於簡單的UI,可以採用Enthought公司推出的Traits/TraitsUI。
『玖』 有哪些基於python的gui界面庫
自帶tkinter 其他還有pyqt pyGTK wxpython這些
『拾』 python常用到哪些庫
Python作為一個設計優秀的程序語言,現在已廣泛應用於各種領域,依靠其強大的第三方類庫,Python在各個領域都能發揮巨大的作用。
下面我們就來看一下python中常用到的庫:
數值計算庫:
1. NumPy
支持多維數組與矩陣運算,也針對數組運算提供大量的數學函數庫。通常與SciPy和Matplotlib一起使用,支持比Python更多種類的數值類型,其中定義的最重要的對象是稱為ndarray的n維數組類型,用於描述相同類型的元素集合,可以使用基於0的索引訪問集合中元素。
2. SciPy
在NumPy庫的基礎上增加了眾多的數學、科學及工程計算中常用的庫函數,如線性代數、常微分方程數值求解、信號處理、圖像處理、稀疏矩陣等,可進行插值處理、信號濾波,以及使用C語言加速計算。
3. Pandas
基於NumPy的一種工具,為解決數據分析任務而生。納入大量庫和一些標準的數據模型,提供高效地操作大型數據集所需的工具及大量的能快速便捷處理數據的函數和方法,為時間序列分析提供很好的支持,提供多種數據結構,如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。
數據可視化庫:
4. Matplotlib
第一個Python可視化庫,有許多別的程序庫都是建立在其基礎上或者直接調用該庫,可以很方便地得到數據的大致信息,功能非常強大,但也非常復雜。
5. Seaborn
利用了Matplotlib,用簡潔的代碼來製作好看的圖表。與Matplotlib最大的區別為默認繪圖風格和色彩搭配都具有現代美感。
6. ggplot
基於R的一個作圖庫ggplot2,同時利用了源於《圖像語法》(The Grammar of Graphics)中的概念,允許疊加不同的圖層來完成一幅圖,並不適用於製作非常個性化的圖像,為操作的簡潔度而犧牲了圖像的復雜度。
7. Bokeh
跟ggplot一樣,Bokeh也基於《圖形語法》的概念。與ggplot不同之處為它完全基於Python而不是從R處引用。長處在於能用於製作可交互、可直接用於網路的圖表。圖表可以輸出為JSON對象、HTML文檔或者可交互的網路應用。
8. Plotly
可以通過Python notebook使用,與Bokeh一樣致力於交互圖表的製作,但提供在別的庫中幾乎沒有的幾種圖表類型,如等值線圖、樹形圖和三維圖表。
9. pygal
與Bokeh和Plotly一樣,提供可直接嵌入網路瀏覽器的可交互圖像。與其他兩者的主要區別在於可將圖表輸出為SVG格式,所有的圖表都被封裝成方法,且默認的風格也很漂亮,用幾行代碼就可以很容易地製作出漂亮的圖表。
10. geoplotlib
用於製作地圖和地理相關數據的工具箱。可用來製作多種地圖,比如等值區域圖、熱度圖、點密度圖。必須安裝Pyglet(一個面向對象編程介面)方可使用。
11. missingno
用圖像的方式快速評估數據缺失的情況,可根據數據的完整度對數據進行排序或過濾,或者根據熱度圖或樹狀圖對數據進行修正。
web開發庫:
12. Django
一個高級的Python Web框架,支持快速開發,提供從模板引擎到ORM所需的一切東西,使用該庫構建App時,必須遵循Django的方式。
13. Socket
一個套接字通訊底層庫,用於在伺服器和客戶端間建立TCP或UDP連接,通過連接發送請求與響應。
14. Flask
一個基於Werkzeug、Jinja 2的Python輕量級框架(microframework),默認配備Jinja模板引擎,也包含其他模板引擎或ORM供選擇,適合用來編寫API服務(RESTful rervices)。
15. Twisted
一個使用Python實現的基於事件驅動的網路引擎框架,建立在deferred object之上,一個通過非同步架構實現的高性能的引擎,不適用於編寫常規的Web Apps,更適用於底層網路。
資料庫管理:
16. MySQL-python
又稱MySQLdb,是Python連接MySQL最流行的一個驅動,很多框架也基於此庫進行開發。只支持Python 2.x,且安裝時有許多前置條件。由於該庫基於C語言開發,在Windows平台上的安裝非常不友好,經常出現失敗的情況,現在基本不推薦使用,取代品為衍生版本。
17. mysqlclient
完全兼容MySQLdb,同時支持Python 3.x,是Django ORM的依賴工具,可使用原生SQL來操作資料庫,安裝方式與MySQLdb一致。
18. PyMySQL
純Python實現的驅動,速度比MySQLdb慢,最大的特點為安裝方式簡潔,同時也兼容MySQL-python。
19. SQLAlchemy
一種既支持原生SQL,又支持ORM的工具。ORM是Python對象與資料庫關系表的一種映射關系,可有效提高寫代碼的速度,同時兼容多種資料庫系統,如SQLite、MySQL、PostgreSQL,代價為性能上的一些損失。
自動化運維:
20. jumpsever跳板機
一種由Python編寫的開源跳板機(堡壘機)系統,實現了跳板機的基本功能,包含認證、授權和審計,集成了Ansible、批量命令等。
支持WebTerminal Bootstrap編寫,界面美觀,自動收集硬體信息,支持錄像回放、命令搜索、實時監控、批量上傳下載等功能,基於SSH協議進行管理,客戶端無須安裝agent。主要用於解決可視化安全管理,因完全開源,容易再次開發。
21. Mage分布式監控系統
一種用Python開發的自動化監控系統,可監控常用系統服務、應用、網路設備,可在一台主機上監控多個不同服務,不同服務的監控間隔可以不同,同一個服務在不同主機上的監控間隔、報警閾值可以不同,並提供數據可視化界面。
22. Mage的CMDB
一種用Python開發的硬體管理系統,包含採集硬體數據、API、頁面管理3部分功能,主要用於自動化管理筆記本、路由器等常見設備的日常使用。由伺服器的客戶端採集硬體數據,將硬體信息發送至API,API負責將獲取的數據保存至資料庫中,後台管理程序負責對伺服器信息進行配置和展示。
23. 任務調度系統
一種由Python開發的任務調度系統,主要用於自動化地將一個服務進程分布到其他多個機器的多個進程中,一個服務進程可作為調度者依靠網路通信完成這一工作。
24. Python運維流程系統
一種使用Python語言編寫的調度和監控工作流的平台,內部用於創建、監控和調整數據管道。允許工作流開發人員輕松創建、維護和周期性地調度運行工作流,包括了如數據存儲、增長分析、Email發送、A/B測試等諸多跨多部門的用例。
GUI編程:
25. Tkinter
一個Python的標准GUI庫,可以快速地創建GUI應用程序,可以在大多數的UNIX平台下使用,同樣可以應用在Windows和Macintosh系統中,Tkinter 8.0的後續版本可以實現本地窗口風格,並良好地運行在絕大多數平台中。
26. wxPython
一款開源軟體跨平台GUI庫wxWidgets的Python封裝和Python模塊,是Python語言的一套優秀的GUI圖形庫,允許程序員很方便地創建完整的、功能健全的GUI用戶界面。
27. PyQt
一個創建GUI應用程序的工具庫,是Python編程語言和Qt的成功融合,可以運行在所有主要操作系統上,包括UNIX、Windows和Mac。PyQt採用雙許可證,開發人員可以選擇GPL和商業許可,從PyQt的版本4開始,GPL許可證可用於所有支持的平台。
28. PySide
一個跨平台的應用程式框架Qt的Python綁定版本,提供與PyQt類似的功能,並相容API,但與PyQt不同處為其使用LGPL授權。
更多Python知識請關注Python自學網。