Python GUI开发必备：七款实用工具库解析

七个Python必备的GUI工具库，这次一定要学会！

这次你必须学的七个Python必备GUI工具库！ 在计算机操作界面中，GUI（图形用户界面）提供了直观、便捷的显示方式，而CUI（命令行用户交互）依赖于命令行操作，对于普通人来说很难使用。
美观而强大的GUI可以显着提高用户体验和效率。
接下来，我们将介绍七个Python必备的GUI工具库，每个库都值得深入学习。
01.PyQt5 PyQt5是RiverbankComputing公司开发的跨平台框架，它基于Qt构建，支持Unix、Windows和MacOS等操作系统。
它不仅是一个 GUI 工具包，还集成了主题、Unicode、正则表达式、SQL 数据库、SVG、OpenGL、XML 和功能齐全的 Web 浏览器，以及丰富的 GUI 小部件集合。
通过pip安装后即可使用。
02.TkinterTkinter是最流行的Python GUI库之一，因其语法简单易学而成为初学者的首选。
它提供了各种小部件，包括标签、按钮、文本字段、复选框和滚动按钮，并支持网格布局，使开发复杂的设计变得简单。
下面我们将使用 Tkinter 设计一个 BMI 计算器，包括输入您的体重和身高，并将 BMI 系数返回到弹出的框中。
03.KivyKivy是一个开源Python库，旨在快速编写移动应用程序，支持Windows、MacOS、Linux、Android、iOS和Raspberry Pi等平台。
它可以在免费的 MIT 许可证下使用，并且很容易上手。
下面是基于 Kivy 的 HelloWorld 窗口的示例。
04.wxPythonwxPython是一个跨平台GUI库，用于轻松创建健壮且稳定的GUI应用程序。
它是用 C++ 编写的，支持 Windows、MacOSX、macOS 和 Linux。
下面是使用 wxPython 创建的基本 GUI 示例。
05.PySimpleGUIP PySimpleGUI 是一个基于 Python 的 GUI 框架，提供了创建自定义 GUI 的简单方法。
它结合了QT、Tkinter、WxPython、Remi等框架的优点，可以实现大部分示例代码，降低学习难度。
下面是使用 PySimpleGUI 创建的一个简单案例。
06.PyGUIP PyGUI是一个以其简单的API而闻名的GUI框架，旨在减少Python应用程序和平台底层GUI之间的代码量。
其轻量级的API可以使应用程序运行更流畅、更快，并且开源代码支持跨平台项目。
它运行在基于 Unix、Windows 和 MacOS 的系统上。
07.PyformsPyforms是一个用于开发GUI应用程序的跨平台框架，它提供了Python2.7/3.x环境，支持桌面、Web和终端应用程序。
它强调模块化和代码重用，可以显着节省开发工作量。
下面是使用 Pyforms 创建的 GUI 应用程序的示例。
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Python常用的10种开发工具

1IDLE：Python IDE工具

DLE（学习环境和开发工具） Integrate

）集成学习开发环境，是Python的集成开发环境

，是纯Python使用Tkinter编写的IDE。

支持的平台：Windows、macOS、Linux

适合：初学者

支持的语言：Python

下载：https:// /www.python.org/downloads/

IDLE提供了一些非常适合初学者的功能，例如：

语法高亮

多门文本编辑器 窗口

p>

动画或程序步骤（指一次执行一行代码）

段落缩进

文章按键控制TABLE

10种常用Python开发工具

2IPython：交互式计算机系统

IPython主要由三个组件组成：附加交互式“Pythonshell”、

解耦的双进程通信模型，一种交互式并行计算的架构。
可以执行并行计算并支持变量自动完成。
使用In[x]和Out[x]表示输入

输出

IPython提供以下交互功能：

颜色代码

变量自动补全和自动缩进

Bashshell命令支持

强大的交互式shell

Human Jupyter

兼容的数据可视化工具 交互式

灵活、可嵌入的解释器

易于使用的高性能并行计算引擎

p>

使用%命令run来运行脚本< /p>

Python常用的10种开发工具

3PyCharm：JetBrains打造的Python IDE

PyCharm是跨平台、功能齐全的Python开发工具PythonIDE（Environment Integrated

development，集成开发环境）由JetBrains创建。
它有两个版本，一个免费的社区版本和一个适合企业开发人员的更高级的专业版本。

Pycharm是程序员常用的开发工具。
它简单、易用，可以设置不同的主题模式。
它还可以与IPythonnotebook集成

并支持Anaconda以及其他科学计算包，例如matplotlib和

NumPy。
同时支持众多第三方Web开发框架，如

Django、Pyramid、web2py、googleappengine、Flask

10种常用Python开发工具使用

3PyCharm ：JetBrains创建的PythonIDE

PyCharm有几个可以帮助开发人员提高效率的工具，例如 智能

代码完成、调试、语法突出显示、项目管理和导航、代码跳转、智能

提示、调试器和绘图仪图形、自动完成、单元测试、版本控制

>

、根据PEP8规范进行代码质量检查、智能重构等。

支持平台：Windows、Mac版本或Linux

下载：PyCharm：专业版PythonIDE

JetBr ains Developer

下载PyCharm社区版

主要功能包括：

代码分析及辅助功能，代码补全，语法高亮及错误提示，支持

支持折叠和分割窗口 代码；

项目和代码导航：专用项目视图、文件结构视图，以及快速跳转到文件、类

、方法和案例使用；

重构：包括重命名、提取方法/超类、导入字段/变量/常量、拉取

、推送等；

p>

支持Web平台：Django、Pyramid、 web2py、google

appengine 和 Flask；

10 个常用的 Python 开发工具

3PyCharm：JetBrains 构建的 Python IDE

内置Python调试器；

集成单元测试，覆盖每一行代码；

Google AppEngine中的Python开发；

集成版本控制系统 统一：为 Mercurial、Git、Subversion、Perforce 和 CVS 提供统一的用户界面，具有编辑和合并功能

PyCharm 包含超过 1,000 个插入程序员也可以编写的功能自己的插件来扩展其功能

10个常用的Python开发工具使用

4Spyder： 开源Python集成开发环境

4Spyder：开源Python集成开发环境

SPYDER

TheScientificPython DevelopmentEnvironment

SpyderPython是一个开源的python集成开发环境，非常适合科学计算。
的python开发流程是用python开发的

软件。
轻量级，遵循 MIT 许可证并且可以免费使用。

支持的平台：Windows、macOS、Linux

适合：数据科学开发人员

下载：Home-SpyderIDE

Spyder 有一个用于编写代码的编辑器和可以评估代码并随时查看结果的仪表板。
，

VariableExplorer（变量管理器）可以查看代码中定义的变量

Spyderpython的基本功能包括：

Editor multilingual：具有针对浏览器的多语言编辑器函数/类、代码分析功能（目前支持pyflakes和pylint）、代码补全、水平分割和垂直< /p>

并转到定义；

10种常用的Python开发工具

4Spyder：开源Python集成开发环境

交互式控制台：Python或具有工作区和调试支持的 IPython 控制台

，以及 Matplotlib 图形集成；

查看文件：显示

文档显示任何类或函数调用 这是在编辑器或控制台中完成的

variableexplorer：浏览执行过程中创建的文件

构造变量

文件搜索：正则表达式支持；

文件管理；

可以作为PyQT的扩展库，可以嵌入到应用程序PyQT中。

10个常用的Python开发工具

5Jupyter：开源IDE，IPython的衍生品

Jupyter是一个开源IDE，IPython的衍生品。
该名称来自

三种语言的组合：Julia、Python 和 R。
主要用于数据科学。

Jupyter家族拥有三款主要产品：JupyterNotebook、JupyterLab和

JupyterHub。
前两个产品是基于Web的交互式计算环境

Hub是一个服务器。
终端应用程序。

支持的浏览器：Chrome、Firefox、Safari 等

适合人群：所有人

下载：ProjectJupyter|Home

JupyterNotebook 本质上一个 Web 应用程序，有助于创建和共享程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和标记。
应用包括：数据清洗和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等。

10种常用开发工具Python

6Anaconda：Python数据科学平台（包管理）

ANACONDA

Anaconda是Python数据科学平台科学平台，安装后默认安装了python、IPython、Spyder集成开发环境以及很多软件包和模块。

Anaconda包含180多个科学软件包 及其依赖包，包括conda和Python，例如：numpy、pandas、TensorFlow、scipy等。

下载：Anaconda|AnacondaDistribution

github上的Anaconda开发平台：Anaconda-Platform·

GitHub

Pyt较常用的10种模型开发工具

8Eclipse+Pydev：跨平台免费集成开发环境

Eclipse是一个非常流行且 Eclipse 与 Pydev 允许开发人员创建交互式网站和有用的应用程序。
Pydev 是一个开源插件，运行在

eclipse 上。
PyDev 是 Eclipse 的用于 Python 开发的 IDE，支持 Python、Jython 和 IronPython 开发。

支持平台：Windows、macOS、Linux

适合：中高级开发者

支持语言：Python

下载：下载、PyDev

PyDev 有很多功能，包括：

Djan 集成

代码自动补全

多语言支持

调试 内置Python

代码分析

示例代码

智能缩进

括号匹配

错误标志< /p>

源代码控制集成

Python学习进阶必备：从新手到高手的100个模块

高级Python编程之路：从初学者到专家的100个关键模块

自从2007年第一次接触Python以来，我已经深入Python 12年了，用Python来解决问题各种发展挑战。
在这篇文章中，我精选了100个在我的工作和学习中不可或缺的，或者是我深入研究的模块。
他们是我个人成长的见证者。
这些模块分为11类：

基础类：如OS、sys、datetime等，处理内核文件操作和环境管理数据库接口类：如sqlite3、PyMySQL等，连接不同的数据库系统网络通信类：例如socket、requests，涉及网络通信和数据传输音视频游戏：例如pygame，用于图形和声音处理GUI类：例如wxpython、 pyqt，实现图形用户界面设计 Web 框架类：如 Django 和 Flask，构建 Web 应用程序 科学计算类的基石：numpy、scipy、用于高级数学运算和计算的 2D/3D 类：如 matplotlib 和 pyopengl，图形可视化工具、计算类：如pandas和scikit-learn，数据分析和机器学习工具：如pip和setup工具，管理和安装Python包 其他：例如unittest，用于单元测试和日志记录

每个模块都有一个推荐指数，从1星到5星，代表其重要性和应用频率。
这些评级基于我的个人经验，仅供参考。

这些模块不仅涵盖了Python的基础知识，还涉及高级内容。
请记住，学习 Python 不是一朝一夕的事情，坚持和实践是关键。
如果您需要更多支持，我们的 Python 学习社区为您提供从头开始到实践教程的教程。
欢迎您加入我们，共同进步！