PyinstallerパッケージTKINTERプログラムとWAVリソースの読み込みの問題のソリューション
多くのTKINTERアプリケーションは、ユーザーエクスペリエンスを強化するためにオーディオファイル(WAVなど)に依存しています。ただし、PyinStallerを使用してこれらのプログラムをパッケージ化する場合、WAVリソースを正しくロードできないという問題に遭遇することがよくあります。この記事は、効果的なソリューションを提供します。
問題:pyinstallerがパッケージ化された後、WAVファイルをロードできません
たとえ--add-data "a.wav;."
パラメーターが使用されます。パッケージ化されたTKINTERプログラムは、WAVオーディオファイルを見つけて再生できない場合があります。
解決策:WAVリソースが正しくロードされていることを確認するための2張りのアプローチ
この問題を解決するには、2つのステップが必要です。
pyinstallerパッケージパラメーターを調整し
--add-data
--add-binary
--add-binary
パラメーターにより、より確実にバイナリファイル(WAVなど)を実行可能ファイルに追加できます。コードで動的にリソースパスを取得します。TKINTERプログラムでは、次のコードスニペットを使用して、WAVファイルのパスを動的に見つけます。
sysをインポートします OSをインポートします 試す: base_path = sys._meipass#例外を除いて、パッケージング後に実行可能ファイルへのパスを取得します。 base_path = os.path.abspath( "。")#現在のワーキングディレクトリを使用wav_path = os.path.join(base_path、 "a.wav")
wav_path
変数は、プログラムがパッケージ化されているかどうかに関係なく、WAVファイルの正しい場所を指します。オーディオ再生コードがwav_path
を使用してオーディオファイルをロードしていることを確認してください。
上記の手順を通じて、PyinStallerがTKINTERプログラムをパッケージ化するときのWAVリソースの読み込み障害により、アプリケーションが正常にオーディオを再生できるようにします。
以上がPyinstallerを使用してTKINTERプログラムをパッケージ化する場合のWAVリソースロードの問題を解決する方法は?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。

inpython、youappendelementStoalistusingtheappend()method.1)useappend()forsingleelements:my_list.append(4).2)useextend()or = formultipleElements:my_list.extend(another_list)ormy_list = [4,5,6] .3)forspecificpositions:my_list.insert(1,5).beaware

シェバンの問題をデバッグする方法には次のものがあります。1。シバン行をチェックして、それがスクリプトの最初の行であり、接頭辞スペースがないことを確認します。 2.通訳パスが正しいかどうかを確認します。 3.通訳を直接呼び出してスクリプトを実行して、シェバンの問題を分離します。 4. StraceまたはTrustsを使用して、システムコールを追跡します。 5.シバンに対する環境変数の影響を確認してください。

pythonlistscanbemanipulatedsingseveralmethodstoremoveElements:1)theremove()methodremovesthefirstoccurrenceofaspecifiedValue.2)thepop()methop()methodremovessanelementatagivenindex.3)thedelstatementementementementementementementementementemoritemoricedex.4)

Integers、strings、floats、booleans、otherlists、anddictionaryを含むpythonlistscanstoreanydatype

PythonListsSupportNumersoperations:1)AddingElementSwithAppend()、Extend()、Andinert()

Numpyを使用して多次元配列を作成すると、次の手順を通じて実現できます。1)numpy.array()関数を使用して、np.array([[1,2,3]、[4,5,6]])などの配列を作成して2D配列を作成します。 2)np.zeros()、np.ones()、np.random.random()およびその他の関数を使用して、特定の値で満たされた配列を作成します。 3)アレイの形状とサイズの特性を理解して、サブアレイの長さが一貫していることを確認し、エラーを回避します。 4)np.reshape()関数を使用して、配列の形状を変更します。 5)コードが明確で効率的であることを確認するために、メモリの使用に注意してください。

BroadcastinginNumPyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.Itsimplifiescode,enhancesreadability,andboostsperformance.Here'showitworks:1)Smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2)Compatibledimensionsare

Forpythondatastorage、chooseLists forfficability withmixeddatypes、array.arrayformemory-efficienthogeneousnumericaldata、およびnumpyArrays foradvancednumericalcomputing.listSareversatilebuteficient efficient forlargeNumericaldatates;


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

AtomエディタMac版ダウンロード
最も人気のあるオープンソースエディター

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード
Microsoft によって発売された無料で強力な IDE エディター

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

SublimeText3 英語版
推奨: Win バージョン、コードプロンプトをサポート!

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

ホットトピック









