宣言時のボタン パラメーター "コマンド" の実行: 解決済み
tkinter では、ボタン ウィジェットの "command" パラメーターは、ボタンがオンになったときにコールバックを実行することを目的としています。押した。ただし、ボタンをクリックしたときではなく、コールバック関数が宣言と同時に実行される理由は不可解です。
鍵は、インスタンス作成時のパラメータの評価にあります。関数を「コマンド」パラメーターとして渡す場合、Python は最初に関数を評価し、括弧内に渡された引数を使用してその関数を呼び出します。たとえば、次のコードでは:
<code class="python">def Hello(): print("Hi there!") hi = Button(frame, text="Hello", command=Hello())</code>
このコードは Hello 関数を呼び出し、return ステートメントがないため None 値を返し、この None 値を「command」パラメータとしてボタン。その結果、ボタンがクリックされたときにコールバックは実行されず、初期評価では「こんにちは!」が出力されます。
この問題を修正し、ボタンがクリックされたときにのみコールバックが実行されるようにするには、次の関数を渡します。
<code class="python">hi = Button(frame, text="Hello", command=Hello)</code>
この変更により、Hello 関数が呼び出し可能オブジェクトとして保存され、ボタンのクリック時に呼び出されます。
関数オブジェクトとその戻り値の基本的な違いを理解するこの文脈では重要です。関数オブジェクトは function_name によって参照され、 function_name() は戻り値を表します。前者は呼び出し可能ですが、後者は関数を呼び出した結果です。
本質的に、ボタンの「コマンド」パラメータを定義するときは、時期尚早を避けるために、戻り値ではなく関数オブジェクトを渡すことが不可欠です。実行。この区別により、ボタンクリック時のシームレスなコールバック機能への道が開かれます。
以上がTkinter ボタンの「Command」パラメータが宣言時に実行されるのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonListsareimplementedasdynamicarrays、notlinkedlists.1)they restorediguourmemoryblocks、それはパフォーマンスに影響を与えることに影響を与えます

pythonoffersfourmainmethodstoremoveelements fromalist:1)removesthefirstoccurrenceofavalue、2)pop(index(index(index)removes regvess returnsaspecifiedindex、3)delstatementremoveselementselementsbyindexorseLice、および4)clear()

toresolvea "許可denided" errors whenrunningascript、sofflowthesesteps:1)checkandadaddadaddadadaddaddadadadaddadaddadaddadaddaddaddaddaddadaddadaddaddaddaddadaddaddaddadadaddadaddadaddadadisionsisingmod xmyscript.shtomakeitexexutable.2)

ArraySarecrucialinpythonimageprocessing asheyenable efficientmanipulation analysisofimagedata.1)画像anverttonumpyArrays、with grayscaleimagesasas2darraysandcolorimagesas.

ArsareSareBetterElement-WiseOperationsduetof of ActassandoptimizedImplementations.1)ArrayshaveContigUousMoryFordiRectAccess.2)ListSareFlexibleButSlowerDueTopotentialDynamicresizizizizing.3)

Numpyの配列全体の数学的操作は、ベクトル化された操作を通じて効率的に実装できます。 1)追加(arr 2)などの簡単な演算子を使用して、配列で操作を実行します。 2)Numpyは、基礎となるC言語ライブラリを使用して、コンピューティング速度を向上させます。 3)乗算、分割、指数などの複雑な操作を実行できます。 4)放送操作に注意して、配列の形状が互換性があることを確認します。 5)np.sum()などのnumpy関数を使用すると、パフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。

Pythonでは、要素をリストに挿入するための2つの主要な方法があります。1)挿入(インデックス、値)メソッドを使用して、指定されたインデックスに要素を挿入できますが、大きなリストの先頭に挿入することは非効率的です。 2)Append(Value)メソッドを使用して、リストの最後に要素を追加します。これは非常に効率的です。大規模なリストの場合、append()を使用するか、dequeまたはnumpy配列を使用してパフォーマンスを最適化することを検討することをお勧めします。


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