


Wie kann man eine träge Schildkröten-Windmühlen-Animation in Python reparieren?
Langsame Turtle-Animation in Python: Lösung des Geschwindigkeitsproblems
Im Bereich der Python-Programmierung hat sich die Turtle-Bibliothek als Favorit etabliert Werkzeug zum Erstellen ansprechender Grafiken. Allerdings kann es gelegentlich vorkommen, dass mit Turtle gerenderte Animationen nicht die gewünschte Geschwindigkeit erreichen, was dazu führt, dass sie sich entweder zu schnell oder zu langsam bewegen. Dieser Artikel befasst sich mit einem bestimmten Szenario, in dem eine mit Turtle erstellte Windmühlenanimation eine ungewöhnliche Geschwindigkeit aufweist, und bietet eine umfassende Lösung zur Behebung dieses Problems.
Der in der Frage bereitgestellte Codeausschnitt zeigt eine Windmühlenanimation, die mit zwei Instanzen von erstellt wurde Schildkrötenklasse. Während sich der kleinere Kreis (t2) mit angemessener Geschwindigkeit bewegt, führt das Hauptrechteck (t) seine Bewegungen mit überaus hoher Geschwindigkeit aus. Um dieses Problem anzugehen, besteht die grundlegende Anforderung darin, die Geschwindigkeit der Animation zu moderieren.
Eine einfache Manipulation des Geschwindigkeitsattributs der Turtle-Objekte erweist sich jedoch als unwirksam bei der Lösung des Problems. Dies liegt vor allem an der asynchronen Natur der Python-Ereignisbehandlung. Insbesondere die Verwendung einer Endlosschleife (z. B. while True:) in Verbindung mit screen.update() führt zu einer Situation, in der die Animation mit der vom System unterstützten Höchstgeschwindigkeit läuft, was zu der beobachteten schnellen Bewegung führt.
Um dieses Problem zu umgehen, ist eine Abkehr vom Continuous-Loop-Ansatz notwendig. Die Lösung liegt in der Verwendung eines Turtle-Timer-Ereignisses, das eine kontrolliertere und konsistentere Animationsmethode bietet. Der folgende Code zeigt, wie dieser Ansatz implementiert wird:
<code class="python">import turtle def rectangle(t): t.pendown() for _ in range(2): t.forward(10) t.right(90) t.forward(120) t.right(90) t.penup() def windmill(t): for _ in range(4): rectangle(t) t.goto(0, 0) screen = turtle.Screen() screen.tracer(0) turtle = turtle.Turtle() turtle.setheading(90) def rotate(): turtle.clear() windmill(turtle) screen.update() turtle.left(1) screen.ontimer(rotate, 40) # adjust speed via second argument rotate() screen.mainloop()</code>
In diesem aktualisierten Code wird die kontinuierliche Schleife durch ein Turtle-Timer-Ereignis, screen.ontimer(), ersetzt, das die Ausführung einer Funktion bei ermöglicht ein bestimmtes Intervall. Das in Millisekunden gemessene Intervall kann angepasst werden, um die Geschwindigkeit der Animation zu steuern. In diesem Beispiel wird der Wert 40 verwendet, was 40 Millisekunden oder 25 Bildern pro Sekunde entspricht. Durch Anpassen dieses Werts wird die Animationsgeschwindigkeit entsprechend geändert.
Durch die Verwendung dieses Ansatzes wird die Animation verfeinert und optisch ansprechender, da sich die Windmühle in einem Tempo dreht, das es dem Betrachter ermöglicht, ihre Bewegung vollständig zu erkennen .
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann man eine träge Schildkröten-Windmühlen-Animation in Python reparieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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