使用Python開發windows桌面程序
一、開發前期準備
1. boa-constructor-0.6.1.bin.setup.exe
############################' #一個wxWidges的整合開發環境,簡單如Delphi,可以直接拖曳控件,並且和其他集成環境不一樣, #它不與集成開發環境的MainLoop衝突,用pythonwin,pyScripter都會衝突,典型報錯就是運行第二次#程式的時候,直接導致整合開發環境的強制退出,因為MainLoop衝突了###### 2. wxPython2.8-win32-unicode-2.8.10.1-py26.exe ####### #wxPython函式庫,提供了用C++寫的windows元件庫wx###### 3. py2exe-0.6.9.win32-py2.6.exe ######## #打包發布工具,且將python寫的windows程式或控制台程式直接打包成exe執行文件,供使用者使用###### 上述三個軟體都是基於python2.6的,軟體版本一定要配對,因為他們預設的安裝路徑和python版本有關係,否則會找不到相關函式庫的存在。 ###### 二、開發###### 軟體安裝完以後,打開BOA,哇塞,拖控件真簡單,而且屬性啥的和Dephi差不多,你只要改改屬性,代碼會自動生成,它生成的控件很漂亮,記得以前用 ###### C++6.0開發軟體的時候,那個控件真醜,都需要我重新用控件庫去綁定優化,現在不用了,BOA生成的控件,視覺效果相當好,開發軟體速度相當快,再也## #### 不用為了軟體介面而寫太多程式碼,也不用為了產生一個小程式而產生了很多的文件,python開發的程序,沒有多餘的文件,而且文件很小。 ###### 三、發布###### 很多人都想在自己的軟體程式寫好以後,發布給其他人使用,一方面不希望自己的程式碼洩露,一方面以此顯出一點成就感,呵呵,可以使用py2exe將你的#### ## windows程式打包發佈了!當然,首先你得寫個如下的setup.py檔:###from distutils.core import setup import py2exe includes = ["encodings", "encodings.*"] options = {"py2exe": { "compressed": 1, "optimize": 2, "includes": includes, "bundle_files": 1 } } setup( version = "0.1.0", description = "windows program", name = "winsetup", options = options, zipfile=None, windows=[{"script": "myscript.py", "icon_resources": [(1, "PyCrust.ico")] }], )
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PHP主要是過程式編程,但也支持面向對象編程(OOP);Python支持多種範式,包括OOP、函數式和過程式編程。 PHP適合web開發,Python適用於多種應用,如數據分析和機器學習。

PHP適合網頁開發和快速原型開發,Python適用於數據科學和機器學習。 1.PHP用於動態網頁開發,語法簡單,適合快速開發。 2.Python語法簡潔,適用於多領域,庫生態系統強大。

Python更適合初學者,學習曲線平緩,語法簡潔;JavaScript適合前端開發,學習曲線較陡,語法靈活。 1.Python語法直觀,適用於數據科學和後端開發。 2.JavaScript靈活,廣泛用於前端和服務器端編程。

PHP起源於1994年,由RasmusLerdorf開發,最初用於跟踪網站訪問者,逐漸演變為服務器端腳本語言,廣泛應用於網頁開發。 Python由GuidovanRossum於1980年代末開發,1991年首次發布,強調代碼可讀性和簡潔性,適用於科學計算、數據分析等領域。

在 Notepad 中運行 Python 代碼需要安裝 Python 可執行文件和 NppExec 插件。安裝 Python 並為其添加 PATH 後,在 NppExec 插件中配置命令為“python”、參數為“{CURRENT_DIRECTORY}{FILE_NAME}”,即可在 Notepad 中通過快捷鍵“F6”運行 Python 代碼。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Golang在性能和可擴展性方面優於Python。 1)Golang的編譯型特性和高效並發模型使其在高並發場景下表現出色。 2)Python作為解釋型語言,執行速度較慢,但通過工具如Cython可優化性能。

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