Tkinter — 시간에 따른 함수 실행
이벤트 중심 프로그래밍에서 애플리케이션은 지정된 시간에 함수가 실행되도록 예약할 수 있습니다. Tkinter 위젯에는 특정 밀리초가 지난 후 함수를 실행하는 데 사용할 수 있는 after 메소드가 있습니다.
사각형을 세 번 깜박이게 하려면 직사각형의 채우기 색상과 색상을 변경하는 함수를 작성해야 합니다. 1초 간격으로 세 번 실행되도록 예약합니다. 방법은 다음과 같습니다.
import tkinter as tk from time import sleep def blink(rect, canvas): for i in range(3): canvas.itemconfigure(rect, fill="red") sleep(1) canvas.itemconfigure(rect, fill="white") sleep(1) root = tk.Tk() fr = tk.Frame(root) fr.pack() canv = tk.Canvas(fr, height=100, width=100) canv.pack() rect = canv.create_rectangle(25, 25, 75, 75, fill="white") # Schedule blink function to run canv.after(1000, blink, rect, canv) canv.after(2000, blink, rect, canv) canv.after(3000, blink, rect, canv) root.mainloop()
이 코드는 직사각형을 생성하고 1초 간격으로 3번 채우기 색상을 흰색에서 빨간색으로, 그 반대로 변경하도록 예약합니다.
After 메소드는 지정된 밀리초 후에 함수가 실행되도록 예약하는 데 사용할 수도 있고, 지정된 간격으로 반복적으로 실행되도록 함수를 예약하는 데 사용할 수도 있습니다. 이는 애니메이션을 제작하거나 정기적으로 새 데이터를 확인하는 데 유용할 수 있습니다.
위 내용은 간단한 애니메이션을 만들기 위해 Tkinter의 `after` 메소드를 어떻게 사용할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

pythonlistsareimplementedesdynamicarrays, notlinkedlists.1) thearestoredIntIguousUousUousUousUousUousUousUousUousUousInSeripendExeDaccess, LeadingSpyTHOCESS, ImpactingEperformance

PythonoffersfourmainmethodstoremoveElementsfromalist : 1) 제거 (값) 제거 (값) removesthefirstoccurrencefavalue, 2) pop (index) 제거 elementatAspecifiedIndex, 3) delstatemeveselementsByindexorSlice, 4) RemovesAllestemsfromTheChmetho

Toresolvea "permissionDenied"오류가 발생할 때 오류가 발생합니다.

arraysarecrucialinpythonimageProcessingAstheyenableantureficient -manipulationand analysysofimagedata.1) ImagesAreconTortonumpyArrays, withGrayScaleImages2DarraysAndColorImagesS3darrays.2) arraysallowforvectorizedoperations, inablingastAdmentments bri

ArraysareSareSareStificerTanlistSforoperationsbenefitingfrom DirectMemoryAccessandfixed-sizestructures.1) AccessingElements : ArraysprovideConstant-timeaccessduetocontiguousUousUousSougues.2) 반복 : ArraysleAgeCachelocalityFasterItertion.3) Mem

ArraysareBetterForElement-WiseOperationsDuetOfasterAcccessandoptimizedimmentations.1) ArraysHaveCecontIguousMemoryFordirectAccess, 향상

Numpy에서 전체 배열의 수학적 작업은 벡터화 된 작업을 통해 효율적으로 구현 될 수 있습니다. 1) 추가 (ARR 2)와 같은 간단한 연산자를 사용하여 배열에서 작업을 수행하십시오. 2) Numpy는 기본 C 언어 라이브러리를 사용하여 컴퓨팅 속도를 향상시킵니다. 3) 곱셈, 분할 및 지수와 같은 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 4) 배열 모양이 호환되도록 방송 작업에주의를 기울이십시오. 5) NP.Sum ()과 같은 Numpy 함수를 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Python에는 요소를 목록에 삽입하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 삽입 (인덱스, 값) 메소드를 사용하여 지정된 인덱스에 요소를 삽입 할 수 있지만 큰 목록의 시작 부분에서 삽입하는 것은 비효율적입니다. 2) Append (value) 메소드를 사용하여 목록 끝에 요소를 추가하여 매우 효율적입니다. 대형 목록의 경우 Append ()를 사용하거나 Deque 또는 Numpy Array를 사용하여 성능을 최적화하는 것이 좋습니다.


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