


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!

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 sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

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.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

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.

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.
