Tkinter - 기하학 관리
종종 Tkinter 기하학 관리에 대한 질문은 코딩 오류를 포함하지 않고 오히려 구성 방법에 대한 지침을 구합니다. 그래픽 사용자 인터페이스(GUI). 이 글의 목적은 초보자가 이 주제를 탐색하는 데 도움이 되도록 Tkinter의 기하학 관리에 대한 포괄적인 개요를 제공하는 것입니다.
기하학 관리 이해
Tkinter는 다음 개념을 구현합니다:
기본적으로 최상위 창은 내부적으로 결정된 원래 크기로 화면에 나타납니다. 위젯과 지오메트리 관리자입니다.
최상위 고려 사항
최상위 수준에 대한 다음 질문에 답하는 것으로 시작하세요.
- wm_geometry: 크기 및 위치 지정 screen
- wm_minsize wm_maxsize: 최소 및 최대 크기 경계
- wm_ressible: 사용자의 능력 resize
- wm_attributes: topmost 또는 fullscreen과 같은 속성
- pack_propagate grid_propagate: 요청된 너비와 높이 무시 children
참고: 이러한 질문을 건너뛰고 나중에 프로세스에서 필요한 구성을 결정하도록 할 수 있습니다.
하위 배열
3명의 지오메트리 관리자는 다음과 같습니다. 하위 위젯(하위 위젯) 정렬에 사용 가능:
패커:
- 마스터 창에서 위젯을 나란히 빠르게 정렬하는 데 유용합니다.
- 옵션에는 채우기, 확장, 측면 및 고정이 포함됩니다.
배치기:
- 고정 배치 및 고무 시트 배치 옵션을 제공합니다.
- 옵션에는 relheight, relwidth, relx 및 reli가 포함됩니다.
더 Gridder:
- 마스터 창 내에서 위젯을 행과 열로 정렬합니다.
- 주요 기능: columnsspan, rowspan, Sticky, Grid_remove, Grid_columnconfigure 및 Grid_rowconfigure.
애플리케이션의 레이아웃 요구 사항에 가장 적합한 관리자를 고려하세요. 동일한 마스터 창에서 그리드와 팩을 혼합하는 것은 바람직하지 않습니다.
중요 기능
각 관리자는 해당 키를 이해합니다. 기능:
팩:
- 채우기: 슬레이브를 수평 또는 수직으로 늘이기
- 확장: 노예를 확장하여 추가 소비 space
- side: 슬레이브가 마스터의 어느 쪽에 놓일지 지정
- anchor: 각 슬레이브를 해당 패키지 내에 배치
장소:
- relheight: 마스터를 기준으로 슬레이브의 높이 조정
- relwidth: 마스터를 기준으로 슬레이브의 너비 조정
- relx : 슬레이브의 왼쪽 가장자리를 기준으로 위치를 지정합니다. 마스터
- 신뢰: 마스터를 기준으로 슬레이브의 위쪽 가장자리 위치 지정
그리드:
- columnspan: 여러 점유 columns
- rowspan: 여러 행 점유
- sticky: 셀 내에서 슬레이브 위치 지정 또는 확장
- grid_remove: 나중에 구성 옵션을 기억하세요 사용
- grid_columnconfigure: 열 너비 구성
- grid_rowconfigure: 행 높이 구성
읽기 Docs
공식 Tkinter 문서는 지오메트리 관리에 대한 포괄적인 정보를 제공합니다.
작업 예제
각 지오메트리 관리자의 사용법을 보여주는 작업 예제로 실험해 보세요.
[이미지 다양한 배열의 Tkinter 창 프레임]
결론
기하학 관리의 개념과 각 기하학 관리자의 기능을 이해함으로써 Tkinter GUI를 효과적으로 구성하고 시각적으로 매력적이고 사용자 친화적인 것을 만들 수 있습니다. 응용 프로그램입니다.
위 내용은 Tkinter GUI 디자인에서 형상을 효과적으로 관리하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

파이썬에서 공장 패턴을 구현하면 통합 인터페이스를 만들어 다양한 유형의 객체를 생성 할 수 있습니다. 특정 단계는 다음과 같습니다. 1. 차량, 자동차, 비행기 및 기차와 같은 기본 클래스 및 여러 상속 클래스를 정의하십시오. 2. 공장 클래스 VehicleFactory를 생성하고 Create_vehicle 메소드를 사용하여 유형 매개 변수에 따라 해당 객체 인스턴스를 반환합니다. 3. my_car = factory.create_vehicle ( "car", "tesla")과 같은 공장 클래스를 통해 객체를 인스턴스화하십시오. 이 패턴은 코드의 확장 성과 유지 가능성을 향상 시키지만 복잡성에주의를 기울여야합니다.

Python에서 R 또는 R 접두사는 원래 문자열을 정의하고 모든 탈출 된 문자를 무시하고 문자열을 문자 그대로 해석하게하는 데 사용됩니다. 1) 탈출 캐릭터의 오해를 피하기 위해 정규 표현 및 파일 경로를 처리하는 데 적용됩니다. 2) 라인 브레이크와 같은 탈출 된 캐릭터를 보존 해야하는 경우에는 적용되지 않습니다. 예상치 못한 출력을 방지하기 위해 사용할 때는 신중한 점검이 필요합니다.

파이썬에서 __del__ 방법은 자원을 정리하는 데 사용되는 물체의 소멸자입니다. 1) 불확실한 실행 시간 : 쓰레기 수집 메커니즘에 의존합니다. 2) 순환 참조 : 약점을 사용하여 신속하게 호출을 할 수없고 처리 할 수 없을 수 있습니다. 3) 예외 처리 : __del__에 던져진 예외는 Try-excrect 블록을 사용하여 무시하고 캡처 할 수 있습니다. 4) 자원 관리를위한 모범 사례 : 자원을 관리하기 위해 진술 및 상황 관리자와 함께 사용하는 것이 좋습니다.

POP () 함수는 파이썬에서 사용하여 목록에서 요소를 제거하고 지정된 위치를 반환합니다. 1) 인덱스가 지정되지 않은 경우 POP ()는 기본적으로 목록의 마지막 요소를 제거하고 반환합니다. 2) 인덱스를 지정할 때 POP ()는 인덱스 위치에서 요소를 제거하고 반환합니다. 3) 색인 오류, 성능 문제, 대체 방법 및 사용 시점에주의를 기울이십시오.

Python은 주로 이미지 처리를 위해 두 개의 주요 라이브러리 베개 및 OpenCV를 사용합니다. 베개는 워터 마크 추가와 같은 간단한 이미지 처리에 적합하며 코드는 간단하고 사용하기 쉽습니다. OpenCV는 복잡한 이미지 처리 및 Edge Detection과 같은 컴퓨터 비전에 적합하지만 성능이 뛰어나지 만 메모리 관리에 대한 관심이 필요합니다.

Python에서 PCA 구현은 수동으로 코드를 작성하거나 Scikit-Learn 라이브러리를 사용하여 수행 할 수 있습니다. 수동으로 PCA를 구현하려면 다음 단계가 포함됩니다. 1) 데이터 중앙 집중화, 2) 공분산 매트릭스 계산, 3) 고유 값 및 고유 벡터 계산, 4) 주요 구성 요소를 정렬하고 선택하고 5) 데이터를 새 공간에 투사하십시오. 수동 구현은 알고리즘을 깊이 이해하는 데 도움이되지만 Scikit-Learn은보다 편리한 기능을 제공합니다.

파이썬에서 로그를 계산하는 것은 매우 간단하지만 흥미로운 것입니다. 가장 기본적인 질문부터 시작하겠습니다 : 파이썬에서 로그를 계산하는 방법은 무엇입니까? Python에서 로그를 계산하는 기본 방법 Python의 수학 모듈은 로그를 계산하기위한 기능을 제공합니다. 간단한 예를 들어 보자 : importmath# 자연 로그를 계산한다 (기본은 e) x = 10natural_log = math.log (x) print (f "자연 로그 ({x}) = {natural_log}")# base 10 log_base_10 = math.log10 (x) pri가있는 로그를 계산합니다.

파이썬에서 선형 회귀를 구현하기 위해 여러 관점에서 시작할 수 있습니다. 이것은 단순한 기능 호출 일뿐 만 아니라 통계, 수학적 최적화 및 기계 학습의 포괄적 인 적용을 포함합니다. 이 과정에 깊이있게 다이빙합시다. 파이썬에서 선형 회귀를 구현하는 가장 일반적인 방법은 쉽고 효율적인 도구를 제공하는 Scikit-Learn 라이브러리를 사용하는 것입니다. 그러나 선형 회귀의 원리와 구현 세부 사항에 대해 더 깊이 이해하려면 선형 회귀 알고리즘을 처음부터 작성할 수도 있습니다. Scikit-Learn의 선형 회귀 구현은 Scikit-Learn을 사용하여 선형 회귀의 구현을 캡슐화하여 쉽게 모델링하고 예측할 수 있습니다. 다음은 SC를 사용합니다


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