Python の最大の特徴は、迅速な開発機能です。 Python は接着言語として、プログラミング プロセスのほぼすべての分野に浸透できます。ここでは、Python を使用した GUI 開発のオプションをいくつか簡単に紹介します。
これら 3 つは、Python で一般的に使用される GUI 開発ライブラリです。
Tkinter: Tkinter モジュール (Tk Interface) は、Python の標準 Tk GUI ツールキットのインターフェイスです。Tk と Tkinter は、ほとんどの Unix プラットフォームだけでなく、Windows や Macintosh システムでも使用できます。 Tk8.0 のそれ以降のバージョンでは、ローカル ウィンドウ スタイルを実装でき、ほとんどのプラットフォームで適切に動作します。
wxPython: wxPython は、オープン ソース ソフトウェアであり、Python 言語用の優れた GUI グラフィック ライブラリであり、Python プログラマーが完全かつ完全に機能する GUI ユーザー インターフェイスを簡単に作成できるようにします。
Jython: Jython プログラムは Java とシームレスに統合できます。いくつかの標準モジュールに加えて、Jython は Java モジュールを使用します。 Jython には、C 言語に依存しない標準 Python のモジュールがほぼすべて含まれています。たとえば、Jython のユーザー インターフェイスは Swing、AWT、または SWT を使用します。 Jython は、動的または静的に Java バイトコードにコンパイルできます。
Tkinter は、Python のグラフィカル インターフェイス GUI の実装方法を単純に練習するためにここで使用されています。 Tkinter は、Python の標準 GUI ライブラリです。 Python は Tkinter を使用して GUI アプリケーションを迅速に作成します。
Tkinter は Python のインストール パッケージに組み込まれているため、Python のインストール後に Tkinter ライブラリをインポートでき、IDLE も Tkinter で記述されているため、Tkinter はシンプルなグラフィカル インターフェイスを簡単に操作できます。
注: Python3.x バージョンで使用されるライブラリ名は tkinter です。つまり、最初の文字 T が小文字です。
import tkinter ''' 创建一个GUI程序 1、导入 Tkinter 模块 2、创建控件 3、指定这个控件的 master, 即这个控件属于哪一个 4、告诉 GM(geometry manager) 有一个控件产生了。 ''' #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import Tkinter top = Tkinter.Tk() # 进入消息循环 top.mainloop()
ここでは、多くのオプションを備えた Python の豊富な 3 番目のライブラリを紹介します。
1. Tkinter
Tkinter は tcl 言語と同時に開発されたインターフェイス ライブラリのようです。 TkinterはPythonを搭載した標準GUIライブラリであり、こちらもオープンソースの製品です。 Tkinter は Windows/Linux/unix/macintosh オペレーティング システムで使用でき、表示スタイルはローカライズされています。 Tkinter は非常に使いやすく、Python に付属する IDLE はそれを使って書かれています。さらに、tkinter の拡張セット pmw と Tix はそれよりも強力ですが、tkinter が最も基本的です。 tkinter は Python を使って GUI 開発を行う際の最も基礎的な知識だと思うので、このリンクを学習する必要があります。今後の開発では tkinter を頻繁に使用することはなくなるかもしれませんが、小規模なアプリケーションには依然として非常に役立ち、開発速度も非常に速いです。
2. WxPython
WxWidgets は、近年比較的人気のある GUI クロスプラットフォーム開発テクノロジと見なされるべきです。 wxWidgets には c バージョンや Basic バージョンなど、さまざまなバージョンがあり、現在は Python でより適切な移植が行われています。 wxpython は tkinter よりも強力な機能を備えており、200 を超えるクラス、オブジェクト指向プログラミング スタイル、MFC に似た設計のフレームワークを提供します。大規模な GUI アプリケーションの場合、wxPython には依然として大きな利点があります。 boa コンストラクターは、wxwidgets インターフェースを迅速かつ視覚的に構築するのに役立ちます。
3. PyQT
Qt もオープン ソースの GUI ライブラリであり、Qt には 300 以上のクラス ライブラリと 5,700 以上の関数があります。 Qt は大規模なアプリケーションにも適しており、独自の Qt デザイナーを使用してインターフェイス要素を簡単に構築できます。
4. pyGtk
Gtk は、Linux 上の Gnome のコア開発ライブラリです。機能は非常に充実しています。 Windows プラットフォームでの gtk の表示スタイルは特にローカライズされていないことに注意してください。しかし、彼が連れてきた Glade インターフェイス デザイナーを使えば、多くの問題を解決できます。
5. Jython
Python を使用して Java クラス ライブラリにアクセスしてみましたか? それから、jython を使用してください。 Jython は実際には Java をベースにした別の Python 開発環境と考えることができますが、ほとんどの CPython 呼び出しは引き続き jython で実行できます。 Java を使用するのと同じように、jython 環境で Python 構文を通じて Java 言語を呼び出すことができます。これは非常に優れています。
6、MFC
Windows Pywin32 を使用すると、PYTHON を使用して VC と同じ形式で win32 アプリケーションを開発できます。コーディング スタイルは win32 SDK または MFC に似たものにすることができ、選択は自由です。それでも Python の vc と同じコード処理を諦めないのであれば、これは良い選択です。
7. PythonCard
PythonCard は、実際には wxPython の再パッケージです。ただし、カプセル化はより単純であり、wxPython よりも直感的で使いやすいと感じられます。
8. Dabo
はまだ wxpython をベースにした再パッケージ化ライブラリですが、私はそれを使用したことがなく、それについてあまり知りません。データベース アクセス、ビジネス ロジック、およびユーザー インターフェイスを提供します。
9. AnyGui
tkinter、wxpython、qt などの基盤となる API を介して他のツール セットにアクセスします。私はあまり使用していません。
10、WPY
MFC スタイル Gui 開発ライブラリ、コード スタイルも MFC に似ていますが、プラットフォームの移植を心配することなく、このライブラリを使用して GUI アプリケーションを開発できます。これはクロスプラットフォーム ライブラリでもあります。
11、アイアンパイソン
.net でアプリケーションを開発したい場合は、IronPython が最適です。これは jython に似ています。標準の Python モジュールもサポートしていますが、.net ライブラリのサポートも追加されています。別の Python 開発環境として理解することもできます。 Python 構文を使用すると、.net アプリケーションを非常に簡単に開発できます。これは非常に興味深いですね。
以上がPythonでグラフィカルインターフェースGUIを書く方法の詳細内容です。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。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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