‘壹’ python怎么安装tkinter
tkinter是python自带的,无需安装
Tkinter 是使用 python 进行窗口视窗设计的模块。Tkinter模块("Tk 接口")是Python的标准Tk GUI工具包的接口。作为 python 特定的GUI界面,是一个图像的窗口,tkinter是python 自带的,可以编辑的GUI界面,我们可以用GUI 实现很多直观的功能,比如想开发一个计算器,如果只是一个程序输入,输出窗口的话,是没用用户体验的。所有开发一个图像化的小窗口,就是必要的。
对于稍有GUI编程经验的人来说,Python的Tkinter界面库是非常简单的。python的GUI库非常多,选择Tkinter,一是最为简单,二是自带库,不需下载安装,随时使用,三则是从需求出发,Python作为一种脚本语言,一种胶水语言,一般不会用它来开发复杂的桌面应用,它并不具备这方面的优势,使用Python,可以把它作为一个灵活的工具,而不是作为主要开发语言,那么在工作中,需要制作一个小工具,肯定是需要有界面的,不仅自己用,也能分享别人使用,在这种需求下,Tkinter是足够胜任的!
‘贰’ Python如何进行GUI桌面开发有哪些不错的库可以推荐
Python进行GUI开发的库其实很多,下面我简单介绍几个不错的库,感兴趣的朋友可以自己尝试一下,实验环境win10+python3.6+pycharm5.0,主要内容如下:
tkinter
这个就不用多说了,python自带的GUI开发标准库,对于开发小型简单的应用来说,完全可以了,开源、跨平台,使用起来非常方便,下面我简单测试一下,主要代码如下:
点击运行程序,效果如下,一个窗口一个Label标签:
easygui
这个是基于tkinter的一个窗口GUI库,可以快速创建窗口对话框,包括常见的登陆对话框、注册对话框等,下面我简单介绍一下这个库的安装和使用:
1.首先,安装easygui,这个直接在cmd窗口输入安装命令“pip install easygui”就行,如下:
2.安装完成后,我们就可以直接编写代码进行测试了,主要代码如下,非常简单:
点击运行这个程序,效果如下:
kivy
这是一个跨平台的GUI应用程序开发库,可以用来开发安卓、苹果应用,一套程序,可以处处运行,下面我简单介绍一下这个库的安装和使用:
1.首先,安装kivy,这个直接按官方教程安装就行,如下:
2.安装完成后,就可以直接编写代码进行测试了,主要代码如下,非常简单:
点击运行程序,效果如下,这里你可以将其打包为手机应用,安装到手机上:
wxpython
这也是一个免费、跨平台的Python GUI开发库,相比较前面的tkinter来说,功能更为强大,控件也更多,下面我简单介绍一下这个库的安装和使用:
1.首先,安装wxpython,这个也直接在cmd窗口输入命令“pip install wxpython”就行,如下:
2.安装完成后,我们就可以直接编写相关代码进行测试了,主要代码如下,非常简单,一个简单的文本编辑器:
点击运行这个程序,效果如下:
pyqt
这个Qt的一个Python接口库,借助于Qt强大的用户界面,Python也可以快速开发出GUI程序,组件更多,也更方便,只要你有一定的Qt基础,很快就能掌握这个库的使用,下面我简单介绍一下这个库的安装和使用:
1.首先,安装pyqt,这个直接在cmd窗口输入安装命令“pip install pyqt5”就行,如下,安装需要稍微等待一会儿:
2.安装完成后,我们就可以直接编写代码进行测试了,如下,一个简单的计算器:
点击运行这个程序,效果如下:
至此,我们就介绍完了这5个Python GUI库。总的来说,这5个库使用起来都非常不错,如果你的应用界面比较简单,功能要求不高,可以选择tkinter和easygui,如果界面比较复杂,功能要求比较复杂,可以考虑使用wxpython或pyqt,当然,你也可以使用其他GUI库,像pygame等,根据实际项目需求而定,网上也有相关资料和教程,感兴趣的话,可以搜一下,希望以上分享的内容能对你有所帮助吧,也欢迎大家评论、留言。
python简单的GUI界面化的有内置的模块tkinter相对来说简单,但是做出来的界面也简单。目前市场上用的多的还是QT吧!python有的QT是pyqt5当前使用比较多。如果用的pycharm开发工具也可以进行配置进行开发,最好的用eric专门开发PYQT的软件。
‘叁’ python有哪些库
Python中6个最重要的库:
第一、NumPy
NumPy是Numerical
Python的简写,是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容:
①快速、高效的多维数组对象ndarray
②基于元素的数组计算或数组间数学操作函数
③用于读写硬盘中基于数组的数据集的工具
④线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成
除了NumPy赋予Python的快速数组处理能力之外,NumPy的另一个主要用途是在算法和库之间作为数据传递的数据容器。对于数值数据,NumPy数组能够比Python内建数据结构更为高效地存储和操作数据。
第二、pandas
pandas提供了高级数据结构和函数,这些数据结构和函数的设计使得利用结构化、表格化数据的工作快速、简单、有表现力。它出现于2010年,帮助Python成为强大、高效的数据分析环境。常用的pandas对象是DataFrame,它是用于实现表格化、面向列、使用行列标签的数据结构;以及Series,一种一维标签数组对象。
pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理念相结合。它提供复杂的索引函数,使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。由于数据操作、预处理、清洗在数据分析中是重要的技能,pandas将是重要主题。
第三、matplotlib
matplotlib是最流行的用于制图及其他二维数据可视化的Python库,它由John D.
Hunter创建,目前由一个大型开发者团队维护。matplotlib被设计为适合出版的制图工具。
对于Python编程者来说也有其他可视化库,但matplotlib依然使用最为广泛,并且与生态系统的其他库良好整合。
第四、IPython
IPython项目开始于2001年,由Fernando
Pérez发起,旨在开发一个更具交互性的Python解释器。在过去的16年中,它成为Python数据技术栈中最重要的工具之一。
尽管它本身并不提供任何计算或数据分析工具,它的设计侧重于在交互计算和软件开发两方面将生产力最大化。它使用了一种执行-探索工作流来替代其他语言中典型的编辑-编译-运行工作流。它还提供了针对操作系统命令行和文件系统的易用接口。由于数据分析编码工作包含大量的探索、试验、试错和遍历,IPython可以使你更快速地完成工作。
第五、SciPy
SciPy是科学计算领域针对不同标准问题域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包:
①scipy.integrate数值积分例程和微分方程求解器
②scipy.linalg线性代数例程和基于numpy.linalg的矩阵分解
③scipy.optimize函数优化器和求根算法
④scipy.signal信号处理工具
⑤scipy.sparse稀疏矩阵与稀疏线性系统求解器
SciPy与Numpy一起为很多传统科学计算应用提供了一个合理、完整、成熟的计算基础。
第六、scikit-learn
scikit-learn项目诞生于2010年,目前已成为Python编程者首选的机器学习工具包。仅仅七年,scikit-learn就拥有了全世界1500位代码贡献者。其中包含以下子模块:
①分类:SVM、最近邻、随机森林、逻辑回归等
②回归:Lasso、岭回归等
③聚类:K-means、谱聚类等
④降维:PCA、特征选择、矩阵分解等
⑤模型选择:网格搜索、交叉验证、指标矩阵
⑥预处理:特征提取、正态化
scikit-learn与pandas、statsmodels、IPython一起使Python成为高效的数据科学编程语言。
‘肆’ python哪些gui库比较好用呢
tk和qt
tk自带的 简单
qt第三方的 强大 跨平台
‘伍’ Python GUI库大汇总
所有程序都是基于命令行的,这些程序可能只有一些“专业”的计算机人士才会使用。例如前面编写的五子棋等程序,恐怕只有程序员自己才愿意玩这么“糟糕”的游戏,很少有最终用户愿意对着黑乎乎的命令行界面敲命令。
相反,如果为程序提供直观的图形用户界面(Graphics User Interface, GUI),最终用户通过拖动鼠标、单击等动作就可以操作整个应用,这样的应用程序就会很受政迎(实际上,Windows 之所以广为人知,其最初的吸引力就是来自它所提供的图形用户界面)。
作为一个程序设计者,必须优先考虑用户的感受,一定要让用户感到“爽”,程序才会被需要、被使用,这样的程序才有价值。
在真正开始介绍 Python 图形界面编程之前,首先简单介绍一下 Python 的图形用户界面库。
1) PyGObject
PyGObject 库为基于 GObject 的 C 函数库提供了内省绑定,这些库可以支持 GTK+3 图形界面工具集,因此时 GObject 提供了丰富的图形界面组件。
2) PyGTK
PyGTK 基于老版本的 GTK+2 的库提供绑定,借助于底层 GTK+2 所提供的各种可视化元素和组件,同样可以开发出在 GNOME 桌面系统上运行的软件,因此它主要适用于 Linux/UNIX 系统。PyGTK 对 GTK+2 的 C 语言进行了简单封装,提供了面向对象的编程接口。其官方网址是http://www.pygtk.org/。
3) PyQt
PyQt 是 Python 编程语言和 Qt 库的成功融合。Qt 本身是一个扩展的 C++ GUI 应用开发框架,Qt 可以在 UNIX、Windows 和 Mac OS X 上完美运行,因此 PyQt 是建立在 Qt 基础上的 Python 包装。所以 PyQt 也能跨平台使用。
4) PySide
PySide 是由 Nokia 提供的对 Qt 工具集的新的包装库,目前成熟度不如 PyQt。
5) wxPython
wxPython 是一个跨平台的 GUI 工具集,wxPython 以流行的 wxWidgets(原名 wxWindows)为基础,提供了良好的跨平台外观。简单来说,wxPython 在 Windows上调用 Windows 的本地组件、在 Mac OS 上调用 Mac OS X 的本地组件、在 Linux 上调用 Linux 的本地组件,这样可以让 GUI 程序在不同的平台上显示平台对应的风格。wxPython 是一个非常流行的跨平台的 GUI 库。
如果读者有需要,则完全可以选择上面这些 Python GUI 库来开发图形用户界面。如果考虑开发跨平台的图形用户界面,则推荐使用 PyQt 或 wsPython。
‘陆’ Python调用函数问题
content是个Response对象的属性 (有点类似变量), 而decode是bytes的一个方法
方法在使用(调用/执行)的时候是需要加括号的, 如果不加括号就会返回这个方法本身(类似函数指针), 而变量/成员字段/属性是不能加括号的(除非它实现了__call__()方法)
‘柒’ 关于Python的GUI开发库的选择
wxpython和pyqt都可以,pyqt的设计工具相对好一点,但打包出来的东西要大一点点。其实也就大个几MB。
如果用pyqt的话推荐你去试试eric4这个IDE。
如果用wxpython可以去试试Boa Constructor这个IDE
界面不是太复杂的话两个都差不多,看个人喜好了。
程序完成后用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,看你用了多少模块而定。
python的版本在windows上推荐用2.5的,2.6的打包要用到vc++2005的运行库。
‘捌’ 除了tkinter之外,还有哪些基于python的gui界面库,查询网络资料
1) 基于qt的PyQt;
2) 基于跨平台GUI库wxWidgets的wxPython(本人用过wx, 界面比较朴素,但是还是觉得不多的)
3) 对于简单的UI,可以采用Enthought公司推出的Traits/TraitsUI。
‘玖’ 有哪些基于python的gui界面库
自带tkinter 其他还有pyqt pyGTK wxpython这些
‘拾’ python常用到哪些库
Python作为一个设计优秀的程序语言,现在已广泛应用于各种领域,依靠其强大的第三方类库,Python在各个领域都能发挥巨大的作用。
下面我们就来看一下python中常用到的库:
数值计算库:
1. NumPy
支持多维数组与矩阵运算,也针对数组运算提供大量的数学函数库。通常与SciPy和Matplotlib一起使用,支持比Python更多种类的数值类型,其中定义的最重要的对象是称为ndarray的n维数组类型,用于描述相同类型的元素集合,可以使用基于0的索引访问集合中元素。
2. SciPy
在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学及工程计算中常用的库函数,如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等,可进行插值处理、信号滤波,以及使用C语言加速计算。
3. Pandas
基于NumPy的一种工具,为解决数据分析任务而生。纳入大量库和一些标准的数据模型,提供高效地操作大型数据集所需的工具及大量的能快速便捷处理数据的函数和方法,为时间序列分析提供很好的支持,提供多种数据结构,如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。
数据可视化库:
4. Matplotlib
第一个Python可视化库,有许多别的程序库都是建立在其基础上或者直接调用该库,可以很方便地得到数据的大致信息,功能非常强大,但也非常复杂。
5. Seaborn
利用了Matplotlib,用简洁的代码来制作好看的图表。与Matplotlib最大的区别为默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。
6. ggplot
基于R的一个作图库ggplot2,同时利用了源于《图像语法》(The Grammar of Graphics)中的概念,允许叠加不同的图层来完成一幅图,并不适用于制作非常个性化的图像,为操作的简洁度而牺牲了图像的复杂度。
7. Bokeh
跟ggplot一样,Bokeh也基于《图形语法》的概念。与ggplot不同之处为它完全基于Python而不是从R处引用。长处在于能用于制作可交互、可直接用于网络的图表。图表可以输出为JSON对象、HTML文档或者可交互的网络应用。
8. Plotly
可以通过Python notebook使用,与Bokeh一样致力于交互图表的制作,但提供在别的库中几乎没有的几种图表类型,如等值线图、树形图和三维图表。
9. pygal
与Bokeh和Plotly一样,提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。与其他两者的主要区别在于可将图表输出为SVG格式,所有的图表都被封装成方法,且默认的风格也很漂亮,用几行代码就可以很容易地制作出漂亮的图表。
10. geoplotlib
用于制作地图和地理相关数据的工具箱。可用来制作多种地图,比如等值区域图、热度图、点密度图。必须安装Pyglet(一个面向对象编程接口)方可使用。
11. missingno
用图像的方式快速评估数据缺失的情况,可根据数据的完整度对数据进行排序或过滤,或者根据热度图或树状图对数据进行修正。
web开发库:
12. Django
一个高级的Python Web框架,支持快速开发,提供从模板引擎到ORM所需的一切东西,使用该库构建App时,必须遵循Django的方式。
13. Socket
一个套接字通讯底层库,用于在服务器和客户端间建立TCP或UDP连接,通过连接发送请求与响应。
14. Flask
一个基于Werkzeug、Jinja 2的Python轻量级框架(microframework),默认配备Jinja模板引擎,也包含其他模板引擎或ORM供选择,适合用来编写API服务(RESTful rervices)。
15. Twisted
一个使用Python实现的基于事件驱动的网络引擎框架,建立在deferred object之上,一个通过异步架构实现的高性能的引擎,不适用于编写常规的Web Apps,更适用于底层网络。
数据库管理:
16. MySQL-python
又称MySQLdb,是Python连接MySQL最流行的一个驱动,很多框架也基于此库进行开发。只支持Python 2.x,且安装时有许多前置条件。由于该库基于C语言开发,在Windows平台上的安装非常不友好,经常出现失败的情况,现在基本不推荐使用,取代品为衍生版本。
17. mysqlclient
完全兼容MySQLdb,同时支持Python 3.x,是Django ORM的依赖工具,可使用原生SQL来操作数据库,安装方式与MySQLdb一致。
18. PyMySQL
纯Python实现的驱动,速度比MySQLdb慢,最大的特点为安装方式简洁,同时也兼容MySQL-python。
19. SQLAlchemy
一种既支持原生SQL,又支持ORM的工具。ORM是Python对象与数据库关系表的一种映射关系,可有效提高写代码的速度,同时兼容多种数据库系统,如SQLite、MySQL、PostgreSQL,代价为性能上的一些损失。
自动化运维:
20. jumpsever跳板机
一种由Python编写的开源跳板机(堡垒机)系统,实现了跳板机的基本功能,包含认证、授权和审计,集成了Ansible、批量命令等。
支持WebTerminal Bootstrap编写,界面美观,自动收集硬件信息,支持录像回放、命令搜索、实时监控、批量上传下载等功能,基于SSH协议进行管理,客户端无须安装agent。主要用于解决可视化安全管理,因完全开源,容易再次开发。
21. Mage分布式监控系统
一种用Python开发的自动化监控系统,可监控常用系统服务、应用、网络设备,可在一台主机上监控多个不同服务,不同服务的监控间隔可以不同,同一个服务在不同主机上的监控间隔、报警阈值可以不同,并提供数据可视化界面。
22. Mage的CMDB
一种用Python开发的硬件管理系统,包含采集硬件数据、API、页面管理3部分功能,主要用于自动化管理笔记本、路由器等常见设备的日常使用。由服务器的客户端采集硬件数据,将硬件信息发送至API,API负责将获取的数据保存至数据库中,后台管理程序负责对服务器信息进行配置和展示。
23. 任务调度系统
一种由Python开发的任务调度系统,主要用于自动化地将一个服务进程分布到其他多个机器的多个进程中,一个服务进程可作为调度者依靠网络通信完成这一工作。
24. Python运维流程系统
一种使用Python语言编写的调度和监控工作流的平台,内部用于创建、监控和调整数据管道。允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流,包括了如数据存储、增长分析、Email发送、A/B测试等诸多跨多部门的用例。
GUI编程:
25. Tkinter
一个Python的标准GUI库,可以快速地创建GUI应用程序,可以在大多数的UNIX平台下使用,同样可以应用在Windows和Macintosh系统中,Tkinter 8.0的后续版本可以实现本地窗口风格,并良好地运行在绝大多数平台中。
26. wxPython
一款开源软件跨平台GUI库wxWidgets的Python封装和Python模块,是Python语言的一套优秀的GUI图形库,允许程序员很方便地创建完整的、功能健全的GUI用户界面。
27. PyQt
一个创建GUI应用程序的工具库,是Python编程语言和Qt的成功融合,可以运行在所有主要操作系统上,包括UNIX、Windows和Mac。PyQt采用双许可证,开发人员可以选择GPL和商业许可,从PyQt的版本4开始,GPL许可证可用于所有支持的平台。
28. PySide
一个跨平台的应用程式框架Qt的Python绑定版本,提供与PyQt类似的功能,并相容API,但与PyQt不同处为其使用LGPL授权。
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