


Comprendre tk.mainloop() dans Tkinter
Tkinter est une bibliothèque GUI populaire pour Python, et tk.mainloop() joue un rôle crucial dans l'affichage de vos widgets et gestion des boucles d'événements. Voyons comment cela fonctionne.
Comportement bloquant ou non bloquant
En Python, les fonctions « bloquantes » arrêtent l'exécution de votre programme jusqu'à ce qu'elles soient terminées. D'un autre côté, les fonctions "non bloquantes" permettent à d'autres tâches de continuer à s'exécuter pendant leur exécution.
Rôle de tk.mainloop()
tk.mainloop() est une fonction bloquante qui :
- Initie la boucle d'événements Tkinter, qui écoute les interactions de l'utilisateur (par exemple, clics de souris, saisie au clavier) et répond en conséquence.
- Affiche tous les widgets créés à l'aide de Tkinter.
Si vous appelez tk.mainloop() dans votre programme, l'exécution s'arrêtera jusqu'à ce que l'utilisateur ferme la fenêtre du programme. Cela garantit que vos widgets restent visibles et interactifs.
tk.mainloop() contre tk.update_idletasks() et tk.update()
tk.update_idletasks() et tk.update( ) sont des fonctions non bloquantes that :
- tk.update_idletasks() : traite uniquement les "tâches inactives", qui sont des événements pré-programmés comme le redessinage d'un widget.
- tk .update() : traite à la fois les tâches inactives et les tâches déclenchées par des événements (par exemple, saisie au clavier, souris clics).
En utilisant ces fonctions, vous pouvez simuler le comportement de blocage de tk.mainloop() à travers une boucle :
while True: tk.update_idletasks() tk.update() time.sleep(0.01)
Devriez-vous utiliser tk.mainloop(), tk.update_idletasks(), ou tk.update()?
Cela dépend du souhait behavior :
- Si vous souhaitez bloquer l'exécution et afficher vos widgets immédiatement, utilisez tk.mainloop().
- Si vous souhaitez conserver l'interactivité de l'interface graphique lors de l'exécution de tâches non bloquantes (par exemple, une animation), utilisez tk.update_idletasks() et tk.update() dans une boucle.
Éviter les boucles infinies
Dans les interfaces graphiques Tkinter, il est crucial d'éviter de créer des boucles infinies qui bloquent la boucle d'événement. Pensez à utiliser la méthode after() de Tkinter pour planifier des tâches à intervalles réguliers sans blocage.
Voici un exemple :
canvas.after(1, ball.draw)
Cela planifie l'exécution de la méthode draw() après 1 milliseconde. Cela évite de bloquer la boucle de l'événement tout en mettant à jour en permanence la position de la balle.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Ce tutoriel montre comment utiliser Python pour traiter le concept statistique de la loi de Zipf et démontre l'efficacité de la lecture et du tri de Python de gros fichiers texte lors du traitement de la loi. Vous vous demandez peut-être ce que signifie le terme distribution ZIPF. Pour comprendre ce terme, nous devons d'abord définir la loi de Zipf. Ne vous inquiétez pas, je vais essayer de simplifier les instructions. La loi de Zipf La loi de Zipf signifie simplement: dans un grand corpus en langage naturel, les mots les plus fréquents apparaissent environ deux fois plus fréquemment que les deuxième mots fréquents, trois fois comme les troisième mots fréquents, quatre fois comme quatrième mots fréquents, etc. Regardons un exemple. Si vous regardez le corpus brun en anglais américain, vous remarquerez que le mot le plus fréquent est "th

Traiter avec des images bruyantes est un problème courant, en particulier avec des photos de téléphones portables ou de caméras basse résolution. Ce tutoriel explore les techniques de filtrage d'images dans Python à l'aide d'OpenCV pour résoudre ce problème. Filtrage d'image: un outil puissant Filtre d'image

Cet article explique comment utiliser la belle soupe, une bibliothèque Python, pour analyser HTML. Il détaille des méthodes courantes comme find (), find_all (), select () et get_text () pour l'extraction des données, la gestion de diverses structures et erreurs HTML et alternatives (Sel

Python, un favori pour la science et le traitement des données, propose un écosystème riche pour l'informatique haute performance. Cependant, la programmation parallèle dans Python présente des défis uniques. Ce tutoriel explore ces défis, en se concentrant sur l'interprète mondial

Cet article compare TensorFlow et Pytorch pour l'apprentissage en profondeur. Il détaille les étapes impliquées: préparation des données, construction de modèles, formation, évaluation et déploiement. Différences clés entre les cadres, en particulier en ce qui concerne le raisin informatique

Ce didacticiel montre la création d'une structure de données de pipeline personnalisée dans Python 3, en tirant parti des classes et de la surcharge de l'opérateur pour une fonctionnalité améliorée. La flexibilité du pipeline réside dans sa capacité à appliquer une série de fonctions à un ensemble de données, GE

La sérialisation et la désérialisation des objets Python sont des aspects clés de tout programme non trivial. Si vous enregistrez quelque chose dans un fichier Python, vous effectuez une sérialisation d'objets et une désérialisation si vous lisez le fichier de configuration, ou si vous répondez à une demande HTTP. Dans un sens, la sérialisation et la désérialisation sont les choses les plus ennuyeuses du monde. Qui se soucie de tous ces formats et protocoles? Vous voulez persister ou diffuser des objets Python et les récupérer dans son intégralité plus tard. C'est un excellent moyen de voir le monde à un niveau conceptuel. Cependant, à un niveau pratique, le schéma de sérialisation, le format ou le protocole que vous choisissez peut déterminer la vitesse, la sécurité, le statut de liberté de maintenance et d'autres aspects du programme

Le module statistique de Python fournit de puissantes capacités d'analyse statistique de données pour nous aider à comprendre rapidement les caractéristiques globales des données, telles que la biostatistique et l'analyse commerciale. Au lieu de regarder les points de données un par un, regardez simplement des statistiques telles que la moyenne ou la variance pour découvrir les tendances et les fonctionnalités des données d'origine qui peuvent être ignorées et comparer les grands ensembles de données plus facilement et efficacement. Ce tutoriel expliquera comment calculer la moyenne et mesurer le degré de dispersion de l'ensemble de données. Sauf indication contraire, toutes les fonctions de ce module prennent en charge le calcul de la fonction moyenne () au lieu de simplement additionner la moyenne. Les nombres de points flottants peuvent également être utilisés. Importer au hasard Statistiques d'importation de fracTI


Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Version crackée d'EditPlus en chinois
Petite taille, coloration syntaxique, ne prend pas en charge la fonction d'invite de code

SublimeText3 version anglaise
Recommandé : version Win, prend en charge les invites de code !

ZendStudio 13.5.1 Mac
Puissant environnement de développement intégré PHP
