


Bagaimanakah Benang Boleh Menghalang Gelung Acara Utama Tkinter Daripada Membeku?
Tkinter: Mencegah Pembekuan Gelung Acara Utama Menggunakan Benang
Apabila bekerja dengan antara muka pengguna grafik (GUI) menggunakan Tkinter, adalah penting untuk mengelakkan gelung acara utama daripada membeku, kerana ia boleh membawa kepada UI yang tidak responsif. Artikel ini bertujuan untuk menangani isu ini dengan meneroka penggunaan urutan untuk memastikan gelung acara utama berjalan lancar.
Dalam konteks kod yang disediakan, gelung acara utama terhenti apabila butang "Mula" diklik kerana kepada proses lama mensimulasikan menunggu 5 saat menggunakan time.sleep(). Untuk mengelakkan perkara ini, kita boleh mencipta urutan berasingan untuk mengendalikan tugas yang memakan masa tanpa menyekat utas utama.
Satu pendekatan adalah untuk mencipta kelas baharu yang mewarisi daripada threading. Benang dan mentakrifkan kaedah run() untuk melaksanakan tugas yang telah lama berjalan. Urutan ini boleh dimulakan apabila butang "Mula" diklik dan ia akan berjalan serentak dengan urutan utama, membolehkan GUI kekal responsif.
Dalam urutan utama, kita boleh membuat baris gilir untuk berkomunikasi dengan benang yang baru dibuat. Apabila utas menyelesaikan tugasnya, ia boleh menggunakan baris gilir untuk menghantar mesej kembali ke GUI yang menunjukkan tugasan telah selesai.
Dalam kelas GUI utama, kita boleh menyemak baris gilir secara berkala menggunakan after() kaedah widget tetingkap utama tkinter. Jika mesej tersedia dalam baris gilir, GUI boleh memaparkan hasil tugasan dan menghentikan bar kemajuan.
Berikut ialah contoh pelaksanaan menggunakan kelas berasingan dan baris gilir komunikasi:
import threading import queue class GUI: def __init__(self, master): # ... def tb_click(self): self.progress() self.prog_bar.start() self.queue = queue.Queue() ThreadedTask(self.queue).start() self.master.after(100, self.process_queue) def process_queue(self): try: msg = self.queue.get_nowait() # Show result of the task if needed self.prog_bar.stop() except queue.Empty: self.master.after(100, self.process_queue) class ThreadedTask(threading.Thread): def __init__(self, queue): super().__init__() self.queue = queue def run(self): time.sleep(5) # Simulate long running process self.queue.put("Task finished")
Dengan menggunakan pendekatan ini, gelung acara utama kekal responsif, dan GUI boleh terus berinteraksi dengan pengguna semasa proses yang berjalan lama dilaksanakan secara berasingan benang.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Benang Boleh Menghalang Gelung Acara Utama Tkinter Daripada Membeku?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

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.

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.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan 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
