本文实例讲述了python开发之tkinter实现图形随鼠标移动的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
做这个东西的时候,灵感源自于一个js效果:
两个眼睛随鼠标移动而移动
运行效果:
代码部分:
from tkinter import * #1.获取到小圆当前的圆心坐标(x1, y1) #2.获取到小圆移动的圆心坐标(x2, y2) #3.把小圆从坐标(x1, y1)移动到坐标(x2, y2) __author__ = {'name' : 'Hongten', 'mail' : 'hongtenzone@foxmail.com', 'blog' : 'http://blog.csdn.net/', 'QQ': '648719819', 'created' : '2013-09-20'} class Eay(Frame): def createWidgets(self): ## The playing field self.draw = Canvas(self, width=500, height=500) #鼠标位置 self.mouse_x = 450 self.mouse_y = 250 #圆心坐标(x,y) self.oval_zero_x = 250 self.oval_zero_y = 250 #外面大圆半径 self.oval_r = 100 #里面小圆半径 self.oval_R = 30 self.oval_r1 = self.oval_r - self.oval_R + 0.5 self.oval_r2 = self.oval_r - self.oval_R - 0.5 #小圆 self.letter_ball_x1 = 250 self.letter_ball_y1 = 250 # The ball 外面大圆 self.ball = self.draw.create_oval((self.oval_zero_x - self.oval_r), (self.oval_zero_y - self.oval_r), (self.oval_zero_x + self.oval_r), (self.oval_zero_y + self.oval_r), fill="white") self.ball = self.draw.create_oval((self.oval_zero_x - self.oval_r1), (self.oval_zero_y - self.oval_r1), (self.oval_zero_x + self.oval_r1), (self.oval_zero_y + self.oval_r1), fill="blue") self.ball = self.draw.create_oval((self.oval_zero_x - self.oval_r2), (self.oval_zero_y - self.oval_r2), (self.oval_zero_x + self.oval_r2), (self.oval_zero_y + self.oval_r2), fill="white") #里面小圆 self.ball_over = self.draw.create_oval((self.oval_zero_x - self.oval_R), (self.oval_zero_y - self.oval_R), (self.oval_zero_x + self.oval_R), (self.oval_zero_y + self.oval_R), fill="red") self.draw.pack(side=LEFT) def mouseMove(self, event): self.mouse_x = event.x self.mouse_y = event.y if SHOW_LOG: print('#' * 50) print('鼠标的坐标为:({}, {})'.format(self.mouse_x, self.mouse_y)) print('小圆当前坐标为:({}, {})'.format(self.letter_ball_x1, self.letter_ball_y1)) '''获取到小圆移动的圆心坐标(x2, y2)''' ax_x = abs(self.mouse_x - self.oval_zero_x) ax_y = abs(self.mouse_y - self.oval_zero_y) if SHOW_LOG: print('坐标A(oval_zero_x, oval_zero_y)到坐标X(mouse_x, mouse_y)的距离为AX') print('AX中ax_x = {}, ax_y = {}'.format(ax_x, ax_y)) ax_len = ((ax_x ** 2) + (ax_y ** 2))**0.5 if SHOW_LOG: print('AX的长度为:{}'.format(ax_len)) #如果鼠标坐标在(ax_len > |r-R|) if ax_len > abs(self.oval_r - self.oval_R): ac_len = abs(self.oval_r - self.oval_R) if SHOW_LOG: print('AC的产度为:{}'.format(ac_len)) if int(self.mouse_x - self.oval_zero_x) != 0: if int(self.mouse_y - self.oval_zero_y) != 0: #求直线斜率 y = kx + b k = (self.mouse_y - self.oval_zero_y)/(self.mouse_x - self.oval_zero_x) if SHOW_LOG: print('鼠标到大圆圆心的直线的斜率为:{}'.format(k)) b = self.mouse_y - (k * self.mouse_x) ################################################### #小圆移动后的坐标 #这里有三个条件: # 1.小圆的圆心坐标(x1, y1)在直线AC上(y = kx + b) # 2.(r-R)^2 = x1^2 + y1^2 由1,2可以得到 => (r-R)^2 = x1^2 + 2*x1*k*b + b^2 => x1有两个值,通过3判断x1的符号,从而求出y1 # 3.if self.mousex_x > 0: # x1 > 0 #这是一个二元二次方程,方程的解有两组,不过通过鼠标的位置self.mouse_x(self.mouse_y)可以判断圆心坐标x1(y1) letter_ball_x2 = ((ac_len * (abs(self.mouse_x - self.oval_zero_x)))/ax_len) + self.letter_ball_x1 letter_ball_y2 = (letter_ball_x2 * k) + b if SHOW_LOG: print('小圆当前坐标为:({}, {})'.format(self.letter_ball_x1, self.letter_ball_y1)) print('小圆移动后坐标为:({}, {})'.format(letter_ball_x2, letter_ball_y2)) #把小圆从坐标(x1, y1)移动到坐标(x2, y2) self.moved_x2 = letter_ball_x2 - self.letter_ball_x1 self.moved_y2 = letter_ball_y2 - self.letter_ball_y1 if SHOW_LOG: print('需要移动的距离是:({}, {})'.format(int(self.moved_x2), int(self.moved_y2))) self.draw.move(self.ball_over, int(self.moved_x2), int(self.moved_y2)) self.letter_ball_x1 = letter_ball_x2 self.letter_ball_y1 = letter_ball_y2 else: print('鼠标在X轴上') else: print('鼠标在Y轴上') else: if SHOW_LOG: print('小圆的移动后的坐标就是鼠标坐标') #小圆移动后的坐标 letter_ball_x2 = self.mouse_x letter_ball_y2 = self.mouse_y if SHOW_LOG: print('小圆移动后坐标为:({}, {})'.format(letter_ball_x2, letter_ball_y2)) #把小圆从坐标(x1, y1)移动到坐标(x2, y2) self.moved_x2 = letter_ball_x2 - self.letter_ball_x1 self.moved_y2 = letter_ball_y2 - self.letter_ball_y1 if SHOW_LOG: print('需要移动的距离是:({}, {})'.format(int(self.moved_x2), int(self.moved_y2))) self.draw.move(self.ball_over, int(self.moved_x2), int(self.moved_y2)) self.letter_ball_x1 = letter_ball_x2 self.letter_ball_y1 = letter_ball_y2 def move_ball(self, *args): #当鼠标在窗口中按下左键拖动的时候执行 #Widget.bind(self.draw, "<B1-Motion>", self.mouseMove) #当鼠标在大圆内移动的时候执行 self.draw.tag_bind(self.ball, "<Any-Enter>", self.mouseMove) def __init__(self, master=None): global letter_ball_x2 letter_ball_x2 = 0 global letter_ball_y2 letter_ball_y2 = 0 global SHOW_LOG SHOW_LOG = True Frame.__init__(self, master) Pack.config(self) self.createWidgets() self.after(10, self.move_ball) game = Eay() game.mainloop()
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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