


Abfrage zu Bindtags in Tkinter: Ausführliche Erklärung
Das Konzept der Bindtags in Tkinter ist für die Ereignisbehandlung von entscheidender Bedeutung. Im Kontext eines gegebenen Beispiels wurde festgestellt, dass die Verwendung von Standard-Bindtags die Sichtbarkeit von Ereigniswerten innerhalb von Funktionsdefinitionen beeinträchtigen könnte. Dieses Problem entsteht aufgrund der Reihenfolge der Bindtag-Verarbeitung.
Beim Binden eines Ereignisses an ein Widget ordnet Tkinter die Bindung einem Bindtag zu. Das Widget verfügt standardmäßig über eine bestimmte Reihenfolge von Bindtags. Wenn ein Ereignis auftritt, analysiert Tkinter jedes Bindtag in der vordefinierten Reihenfolge:
- Widget-Bindtag: Zuerst überprüft Tkinter das Bindtag des Widgets selbst. Wenn für dieses Tag eine Bindung vorhanden ist und das Ereignis übereinstimmt, wird die Bindung ausgeführt. Allerdings ist der Ereigniswert möglicherweise nicht innerhalb der Funktionsdefinition verfügbar, wenn eine andere Bindung Änderungen am Inhalt des Widgets initiiert hat.
- Klassen-Bindtag: Wenn keine Bindung auf dem Bindtag des Widgets gefunden wird, fährt Tkinter fort zum Bindtag der Widget-Klasse. Diese Bindung kann durch Ändern der Klasse mit bind_class festgelegt werden. Im bereitgestellten Beispiel ist die Klassenbindung mit dem Post-Class-Bindings-Tag verknüpft.
- Globale Bindtags: Nach der Überprüfung der Widget- und Klassen-Bindtags untersucht Tkinter die verbleibenden globalen Bindtags Schließen Sie die ., all und alle zusätzlich definierten Tags ein.
Im ersten Fall war die Standard-Bindtag-Reihenfolge: (.entry1', 'Eintrag', '.', 'all'). Tkinter überprüft zunächst den Bindtag für das Widget selbst, „.entry1“. Da keine spezifische Bindung für dieses Tag besteht, wird mit dem zweiten Tag „Entry“ fortgefahren, der Klasse „bindtag“. Allerdings gibt es auch für dieses Tag keine Klassenbindung. Daher geht Tkinter zu den globalen Bindtags über, aber keines stimmt mit dem Ereignis überein. Infolgedessen wird keine Bindung aufgerufen und der Ereigniswert wird nicht in der Funktionsdefinition erfasst.
Im Gegensatz dazu ändert der zweite Fall die Bindtag-Reihenfolge in: ('.entry1', 'Entry', ' post-class-bindings‘, ‚.‘, ‚all‘). Dadurch wird sichergestellt, dass der Klassen-Bindtag vor allen globalen Bindtags überprüft wird. Wenn ein Ereignis auftritt, überprüft Tkinter wie im ersten Fall zuerst den Widget-Bindtag. Da es für dieses Tag keine spezifische Bindung gibt, wird mit dem Klassenbindungstag „post-class-bindings“ fortgefahren. Die Klassenbindung in diesem Beispiel ist so eingestellt, dass das Zeichen aus dem Ereignis in das Widget kopiert wird, sodass es auf dem Bildschirm angezeigt wird. Nachdem diese Bindung ausgeführt wurde, ist der Ereigniswert in der Funktionsdefinition verfügbar, da das Zeichen bereits in das Widget eingefügt wurde.
Durch das Verständnis der Bindtag-Verarbeitungsreihenfolge und der Rolle von Klassenbindungen können Sie die Ereignisbehandlung optimieren Ihre Tkinter-Anwendungen, um sicherzustellen, dass Ereigniswerte bei Bedarf verfügbar sind.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie wirken sich die Bindtags von Tkinter auf die Verfügbarkeit von Ereigniswerten in Funktionsdefinitionen aus?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Lösung für Erlaubnisprobleme beim Betrachten der Python -Version in Linux Terminal Wenn Sie versuchen, die Python -Version in Linux Terminal anzuzeigen, geben Sie Python ein ...

In diesem Artikel wird erklärt, wie man schöne Suppe, eine Python -Bibliothek, verwendet, um HTML zu analysieren. Es beschreibt gemeinsame Methoden wie find (), find_all (), select () und get_text () für die Datenextraktion, die Behandlung verschiedener HTML -Strukturen und -Anternativen (SEL)

Serialisierung und Deserialisierung von Python-Objekten sind Schlüsselaspekte eines nicht trivialen Programms. Wenn Sie etwas in einer Python -Datei speichern, führen Sie eine Objektserialisierung und Deserialisierung durch, wenn Sie die Konfigurationsdatei lesen oder auf eine HTTP -Anforderung antworten. In gewisser Weise sind Serialisierung und Deserialisierung die langweiligsten Dinge der Welt. Wen kümmert sich um all diese Formate und Protokolle? Sie möchten einige Python -Objekte bestehen oder streamen und sie zu einem späteren Zeitpunkt vollständig abrufen. Dies ist eine großartige Möglichkeit, die Welt auf konzeptioneller Ebene zu sehen. Auf praktischer Ebene können das von Ihnen ausgewählte Serialisierungsschema, Format oder Protokoll jedoch die Geschwindigkeit, Sicherheit, den Status der Wartungsfreiheit und andere Aspekte des Programms bestimmen

Dieser Artikel vergleicht TensorFlow und Pytorch für Deep Learning. Es beschreibt die beteiligten Schritte: Datenvorbereitung, Modellbildung, Schulung, Bewertung und Bereitstellung. Wichtige Unterschiede zwischen den Frameworks, insbesondere bezüglich des rechnerischen Graps

Das Statistikmodul von Python bietet leistungsstarke Datenstatistikanalysefunktionen, mit denen wir die allgemeinen Merkmale von Daten wie Biostatistik und Geschäftsanalyse schnell verstehen können. Anstatt Datenpunkte nacheinander zu betrachten, schauen Sie sich nur Statistiken wie Mittelwert oder Varianz an, um Trends und Merkmale in den ursprünglichen Daten zu ermitteln, die möglicherweise ignoriert werden, und vergleichen Sie große Datensätze einfacher und effektiv. In diesem Tutorial wird erläutert, wie der Mittelwert berechnet und den Grad der Dispersion des Datensatzes gemessen wird. Sofern nicht anders angegeben, unterstützen alle Funktionen in diesem Modul die Berechnung der Mittelwert () -Funktion, anstatt einfach den Durchschnitt zu summieren. Es können auch schwimmende Punktzahlen verwendet werden. zufällig importieren Statistiken importieren Aus Fracti

Dieses Tutorial baut auf der vorherigen Einführung in die schöne Suppe auf und konzentriert sich auf DOM -Manipulation über die einfache Baumnavigation hinaus. Wir werden effiziente Suchmethoden und -techniken zur Änderung der HTML -Struktur untersuchen. Eine gemeinsame DOM -Suchmethode ist Ex

In dem Artikel werden beliebte Python-Bibliotheken wie Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, TensorFlow, Django, Flask und Anfragen erörtert, die ihre Verwendung in wissenschaftlichen Computing, Datenanalyse, Visualisierung, maschinellem Lernen, Webentwicklung und h beschreiben

Dieser Artikel führt die Python-Entwickler in den Bauen von CLIS-Zeilen-Schnittstellen (CLIS). Es werden mit Bibliotheken wie Typer, Click und ArgParse beschrieben, die Eingabe-/Ausgabemedelung betonen und benutzerfreundliche Designmuster für eine verbesserte CLI-Usabilität fördern.


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

SublimeText3 Englische Version
Empfohlen: Win-Version, unterstützt Code-Eingabeaufforderungen!

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors
Der beliebteste Open-Source-Editor

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows
Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.

Dreamweaver Mac
Visuelle Webentwicklungstools