GUI를 구성하기 위해 Tkinter에서 형상을 효과적으로 관리하려면 어떻게 해야 합니까?
Tkinter - 형상 관리 기초
Tkinter에 대한 많은 질문은 오류에 관한 것이 아니라 그래픽 사용자 인터페이스를 구성하는 방법에 대해 묻습니다( GUI). 이 기사의 목적은 Tkinter의 기하학 관리에 대한 기초적인 이해를 제공하고 초보자에게 GUI 구성을 안내하는 것입니다.
최상위 창 구성
- wm_geometry : 기본 창의 크기와 위치를 지정합니다. screen.
- wm_minsize, wm_maxsize: 최소 또는 최대 크기 제한을 설정합니다.
- wm_ressible: 사용자 크기 조정을 활성화 또는 비활성화합니다.
- wm_attributes: 다음과 같은 속성을 구성합니다. topmost 또는 fullscreen.
- pack_propagate, Grid_propagate: 하위 위젯의 요청된 너비와 높이를 무시합니다.
하위 항목 정렬
Tkinter는 하위 위젯을 정렬하기 위해 세 가지 주요 기하학 관리자를 제공합니다. 최상위 레벨 내:
- The Packer: 상위 위젯의 가장자리 주위에 위젯을 정렬합니다.
- The Placer: 위젯의 정확한 수정 상위 내의 크기와 위치.
- 그리드더: 상위 위젯 내의 행과 열에 위젯을 배치합니다.
관리자별 기능
각 관리자는 고유한 기능을 제공합니다. 기능:
패커:
- 채우기: 위젯을 가로, 세로 또는 두 방향으로 늘립니다.
- expand: 사용 가능한 공간을 채웁니다. parent.
- side: 위젯이 정렬되는 상위의 측면을 제어합니다.
- anchor: 위젯을 해당 위젯 내에 배치합니다. space.
Placer:
- relheight, relwidth: 상위 항목을 기준으로 위젯 크기를 지정합니다.
- relx, reli: 부모 위젯을 기준으로 위젯 위치 지정 center.
Gridder:
- columnspan, rowspan: 여러 열이나 행에 걸쳐 위젯을 확장합니다.
- sticky: 위젯을 위젯 내에 배치합니다. cells.
- grid_remove: 구성을 잃지 않고 위젯을 제거합니다.
사용 예
다음을 고려하세요. 세 가지를 사용하는 방법을 보여주는 예 관리자:
import tkinter as tk root = tk.Tk() holderframe = tk.Frame(root, bg='red') holderframe.pack() display = tk.Frame(holderframe, width=600, height=25, bg='green') display2 = tk.Frame(holderframe, width=300, height=145, bg='orange') display3 = tk.Frame(holderframe, width=300, height=300, bg='black') display4 = tk.Frame(holderframe, width=300, height=20, bg='yellow') display5 = tk.Frame(holderframe, bg='purple') # Arrange using Pack within `display` display.pack() b = tk.Button(display, width=10, text='b') b1 = tk.Button(display, width=10, text='b1') l = tk.Label(display, text='My_Layout', bg='grey') b.pack(side='left') b1.pack(side='left') l.pack(fill='both', expand=1) # Arrange using Grid within `display2` display2.grid(column=0, row=1, sticky='n') lab = tk.Label(display2, text='test2') lab.grid(column=0, row=0) # ... additional labels arranged in rows and columns using grid() # Arrange using Place for `display5` display5.place(x=0, y=170, relwidth=0.5, height=20) root.mainloop()
결론
Tkinter의 기하학 관리의 기본과 각 관리자의 기능을 이해함으로써 하위 위젯을 효과적으로 구성하고 배치할 수 있습니다. 기능적이고 미학적으로 만족스러운 GUI를 만드세요.
위 내용은 GUI를 구성하기 위해 Tkinter에서 형상을 효과적으로 관리하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.
