tkinter에서 다른 클래스의 변수에 액세스하는 방법은 무엇입니까?
다른 페이지의 데이터에 액세스
tkinter의 다른 페이지에서 데이터에 액세스할 때 필수입니다. 타겟팅하는 특정 페이지에 대한 참조를 갖습니다. 귀하의 경우 PageTwo는 PageOne에서 self.v 변수를 검색해야 합니다.
Tkinter는 이를 위한 간단한 메커니즘을 제공합니다. 컨트롤러 객체에 대한 액세스를 제공하는 self.controller 속성을 각 페이지의 생성자에 추가합니다. 컨트롤러는 모든 페이지에 대한 참조를 보유하므로 모든 페이지의 참조를 검색할 수 있습니다.
self.controller 속성을 설정하려면 각 페이지의 생성자에 다음 줄을 추가하세요.
self.controller = controller
다음으로 추가 SampleApp 클래스에 대한 get_page 메소드를 사용하여 페이지 참조를 검색합니다.
class SampleApp(tk.Tk): ... def get_page(self, page_class): return self.frames[page_class] ...
이제 모든 페이지 내에서 다른 페이지의 객체에 액세스할 수 있습니다. 컨트롤러의 get_page 메소드를 사용합니다. 예를 들어, PageTwo에서는 다음과 같이 PageOne의 v 변수에 액세스할 수 있습니다.
page1 = self.controller.get_page(PageOne) page1.v.set("Hello, world")
공유 데이터 사용
더 세련된 솔루션은 모든 페이지에서 액세스할 수 있는 공유 데이터를 생성하는 것입니다. SampleApp 클래스에서 사전을 초기화하고 컨트롤러를 통해 각 페이지 액세스 권한을 부여합니다.
class SampleApp(tk.Tk): def __init__(self, *args, **kwargs): tk.Tk.__init__(self, *args, **kwargs) self.shared_data = { "username": tk.StringVar(), "password": tk.StringVar(), ... }
그런 다음 페이지는 컨트롤러를 통해 공유 데이터에 액세스할 수 있습니다.
entry1 = tk.Entry(self, textvariable=self.controller.shared_data["username"]) username = self.controller.shared_data["username"].get()
공유 데이터를 활용하면 느슨해짐이 촉진됩니다. 결합하여 다른 페이지에 영향을 주지 않고 페이지 수정을 더 쉽게 만듭니다. 컨트롤러는 중앙 참조 지점 역할을 하여 페이지 간의 종속성을 줄여줍니다.
위 내용은 Tkinter 애플리케이션에서 서로 다른 클래스 간에 데이터를 공유하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

PythonArraysareCreatedusingThearrayModule, Notbuilt-inlikelists.1) importThearrayModule.2) SpecifyTyPeCode (예 : 'forIntegers.3) 초기에 초기화 성과의 공동체 정보가없는 사람들이 플렉스리스트.

Shebang 라인 외에도 Python 통역사를 지정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 명령 줄에서 직접 Python 명령을 사용하십시오. 2. 배치 파일 또는 쉘 스크립트를 사용하십시오. 3. Make 또는 Cmake와 같은 빌드 도구를 사용하십시오. 4. Invoke와 같은 작업 러너를 사용하십시오. 각 방법에는 장점과 단점이 있으며 프로젝트의 요구에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.


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