


Bagaimanakah Tkinter Menggunakan Pemberat untuk Mengurus Pengagihan Ruang dalam Susun Atur?
Memperluas dengan Pemberat dalam Tkinter
Dalam Tkinter, konsep pemberat mengawal cara ruang yang tersedia dalam susun atur diagihkan antara lajur dan baris . Setiap baris atau lajur mempunyai pilihan grid berat yang menentukan jumlah ia perlu berkembang apabila terdapat ruang tambahan.
Berat Lalai
Secara lalai, semua baris dan lajur mempunyai berat 0, menunjukkan bahawa ia tidak sepatutnya mengembang untuk memenuhi ruang. Ini bermakna bahawa sebarang ruang tambahan akan kekal tidak digunakan.
Menambah Berat
Berat bukan sifar menyebabkan baris atau lajur bertambah jika terdapat ruang tambahan. Nilai berat menentukan berapa banyak ia perlu mengembang berbanding unsur berwajaran lain. Contohnya, berat 1 memperuntukkan dua kali lebih banyak ruang daripada berat 0.5.
Contoh Kod
Pertimbangkan kod berikut:
<code class="python">import tkinter as tk root = tk.Tk() root.geometry("200x100") f1 = tk.Frame(root, background="bisque", width=10, height=100) f2 = tk.Frame(root, background="pink", width=10, height=100) f1.grid(row=0, column=0, sticky="nsew") f2.grid(row=0, column=1, sticky="nsew") root.grid_columnconfigure(0, weight=0) # no extra space for column 0 root.grid_columnconfigure(1, weight=0) # no extra space for column 1 root.mainloop()</code>
Kod ini mencipta tetingkap yang lebih besar daripada bingkai yang terkandung. Oleh kerana tiada satu pun lajur mempunyai berat, ruang tambahan kekal tidak digunakan.
Menggunakan Pemberat untuk Mengembangkan
Menambah berat pada lajur atau baris membolehkan ia berkembang menjadi tambahan angkasa lepas. Contohnya, kod berikut memberikan pemberat 1 hingga lajur 0:
<code class="python">root.grid_columnconfigure(0, weight=1)</code>
Kini, ruang tambahan diperuntukkan kepada lajur 0, menjadikannya lebih luas.
Menimbang Berbilang Elemen
Apabila berbilang lajur atau baris mempunyai pemberat, mereka berkongsi ruang yang tersedia secara berkadar dengan pemberatnya. Sebagai contoh, untuk memperuntukkan 1/4 daripada ruang kepada lajur 0 dan 3/4 kepada lajur 1, anda boleh menggunakan pemberat berikut:
<code class="python">root.grid_columnconfigure(0, weight=1) root.grid_columnconfigure(1, weight=3)</code>
Ini menghasilkan reka letak dengan lajur 0 ialah suku daripada lebar lajur 1.
Kesimpulan
Berat dalam Tkinter menyediakan cara untuk mengawal pengagihan ruang dalam susun atur. Dengan memberikan pemberat pada lajur atau baris, anda boleh menentukan cara ruang yang tersedia digunakan, membolehkan reka letak yang fleksibel dan responsif.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Tkinter Menggunakan Pemberat untuk Mengurus Pengagihan Ruang dalam Susun Atur?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)