데스크탑 런처 구축
저는 QuickSilver를 대체하려는 여러 가지 노력에도 불구하고 여전히 Mac에서 QuickSilver를 사용하고 있습니다. Gnome Do라는 Linux용 제품이 있었지만 결국 개발이 중단되었습니다. Gnome Shell에 내장된 런처로 만족하다가 이 구성으로 잠시 rofi로 넘어갔습니다.
Quicksilver에서 제가 가장 마음에 들었던 점 중 하나는 작업 결과를 다른 작업으로 "파이프"할 수 있다는 점입니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
Quicksilver의 "파이핑" 실행
예를 들어 DSCF8200.jpg 파일을 찾은 다음 다음으로 열기 작업을 선택한 다음 애플리케이션 미리 보기를 선택하면 됩니다. 이는 rofi와 Gnome Shell에서는 얻을 수 없는 유연성입니다.
게다가 웨이랜드 세션에서는 로피를 뛰게도 못했어요.
구직은 여전히 긴 과정처럼 보입니다(예, 여기에서는 여전히 #OpenToWork). 주의를 분산시키기 위해 결국 사용하게 될 간단한 런처 작업을 시작하기로 결정했습니다. 이번에는 GUI 애플리케이션을 실제로 구축하는 방법도 배워보는 기회를 가져보겠습니다.
저는 Python이 가장 쉽다고 생각하여 tkinter부터 시작합니다. 그러나 저는 작게 시작하여 CLI 명령으로 실험을 시작하겠습니다. 명령의 작성은 런처의 청사진 역할을 합니다.
RapidCopper는 이렇게 시작되었습니다(상상력 없는 이름이라 죄송합니다).
그렇습니다. 현재로서는 tkinter GUI 애플리케이션이 Wayland에서 작동하지 않는다는 사실을 알고 있습니다.
아직 초기 단계이고, 프로토타입을 만드는 중이고, 런처의 사양을 파악하는 중입니다. 그러나 지금은 내가 원하는 작업을 수행합니다.
애플리케이션은 여전히 다음과 같은 설정을 기대합니다
rc rebuild-index
$HOME/.config/rapidcopper에 구성을 설정하고 sqlite3 데이터베이스를 인덱스로 사용하고 플러그인 폴더를 설정합니다.
do 하위 명령은 해당 작업을 수행하는 부분입니다. 애플리케이션을 실행할 수 있습니다
rc do fire
그리고 옵션 목록이 나옵니다
0 app: /home/jeffrey04/.local/share/applications/userapp-Firefox Developer Edition-EPEGV2.desktop - Custom definition for Firefox Developer Edition Firefox Developer Edition 1 app: /home/jeffrey04/.local/share/applications/firefox-developer.desktop - Firefox Aurora with Developer tools Firefox Developer Edition 2 app: /home/jeffrey04/.local/share/applications/userapp-Firefox Developer Edition-8CCQV2.desktop - Custom definition for Firefox Developer Edition Firefox Developer Edition Enter choice: :
숫자를 입력하고 Enter를 누르면 해당 애플리케이션이 실행됩니다(gtk-launcher를 통해, 예, 이 스크립트는 이식 가능하지 않습니다).
퀵실버의 UX를 어느 정도 재현하고 싶어서 파이프 문자 |를 인지하게 만들었으나 실제로는 보기 흉합니다.
rc do echo lorem ipsum dolor sit amet "|" clipboard
지정된 텍스트 lorem ipsum dolor sit amet이 클립보드에 복사됩니다. 안타깝게도 파이프 문자를 따옴표로 묶어야 셸에서 리디렉션으로 처리되지 않습니다.
아직 UX와 사양을 파악하는 중이지만 현재로서는 애플리케이션을 실행하려는 주요 작업을 완료했습니다. 시간을 좀 보낸 후 웹 프런트 엔드 개발과 유사한 경험을 제공하는 Textual이 생각났습니다. 현재 TUI는 아직 개발 중이지만 CLI와 비슷하게 작동하는 것 같습니다.
현재 차기작을 알아보면서 임시 아르바이트를 준비하고 있어서 기대하는 바가 무엇인지 말씀드리기 어렵습니다. 그러면 프로젝트에 남은 시간과 에너지가 크게 줄어들 것입니다. 런처는 현재 매우 기본적인 플러그인 지원을 제공하지만 API는 변경될 수 있습니다.
위 내용은 데스크탑 런처 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

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 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

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.

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.
