tkinter入门（7）--Message，Spinbox，PanedWindow，Toplevel1、Message组件2、Message组件使用3、Spinbox组件使用4、PanedWindow组件使用，生成两个可滑动窗格5、PanedWindow组件使用，生成三个可滑动窗格，并显示边框6、Toplevel（顶级窗口）组件使用 1、Message组件 Message组件是Label组件的
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2024-07-19 10:01:33
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事件循环在上一章的最后，我们解释了如何使用进度条向用户提供有关长时间运行的操作的反馈。进度条本身很简单：调用它的start方法，执行您的操作，然后调用它的stop方法。不幸的是，您了解到如果您尝试这样做，您的应用程序很可能会完全冻结。要理解为什么，我们需要重新讨论我们在 Tk 概念一章中对事件处理的讨论。正如我们所见，在我们构建应用程序的初始用户界面后，它进入了 Tk 事件循环。在事件循环中，它不
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2024-04-10 09:55:47
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2 Python GUI借助Python语言的优势，使用Python的界面库开发界面程序，开发周期更短。但因为Python的界面开发库底层实现一般不是Python，只是为Python封装的接口，所以在开发自由度上还是有一些限制，适用于开发辅助工具或者不以用户界面为竞争点的项目中。2.1 界面库的选择比较常用的是Tkinter, PYQT, wxPython三个界面库。都具有
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2023-07-09 09:46:41
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事件（event）：是指点击、按键等操作，在tkinter中，event是一个类，当某个事件发生时，生成一个event对象，不同类型的事件生成具有不同属性的event对象。事件处理（event handler）：是指在捕获到事件后，程序自动执行的操作，是回调函数（recall function）。事件绑定（event binding）：是当一个事件发生时程序能够做出响应。tkinter提供三种绑定
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2023-08-17 10:58:53
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上一篇：Python —（十五）Tkinter窗口组件:OptionMenuThe Tkinter Message Widget##简介Message（消息）组件是Label 组件的变体，用于显示多行文本消息。Message 组件能够自动换行，并调整文本的尺寸使其适应给定的尺寸。##何时使用 Message 组件？Message 组件用于显示简单的文本消息，通常你可以使用 Label 来代替。如果
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2023-12-24 13:35:52
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记录：异步网络框架：twistedRabbitMQ 模块 《消息队列》先说明：python的队列 1：线程 queue 只在同一进程内的线程间交互数据 2：进程 queue 只在同一父进程及子进程间交互数据 只应用于python，无法和其他语言程序通信消息队列有如下几种：（Rabbitmq,ZeroMq,ActiveMq）功能：可以实现，不同程序间的数据交
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2023-06-17 13:07:59
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消息队列：消息队列是在消息传输过程中保存消息的容器。消息队列最经典的用法就是消费者和生产者之间通过消息管道来传递消息，消费者和生产生是不通的进程。生产者往管道中写消息，消费者从管道中读消息。相当于水管，有一个入口和出口，水从入口流入出口流出，这就是一个消息队列线程或进程往队列里面添加数据，出口从队列里面读数据左侧多线程往入口处添加完数据，任务就结束了；右侧只要依次从水管里取数据就行了。异步完成的任
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2023-09-05 20:28:35
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前言 python进程,线程,协程先告一段落,这次学习主要是先学习一下基础内容,等以后用到了,要是想不起来了,再回来研究. 今天记录一下RabbitMQ消息队列的学习.1.RabbitMQ简介 RabbitMQ,消息队列,顾名思义,就是用来存放和传递消息的队列
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2023-09-26 17:12:35
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一.消息队列消息队列：是在消息的传输过程中保存消息的容器。 消息队列最经典的用法就是消费者和生成者之间通过消息管道来传递消息，消费者和生成者是不同的进程。生产者往管道中写消息，消费者从管道中读消息。 操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信 ，multiprocessing模块就提供了Queue和Pipe两种方法来实现。其中P指producer，即生产者；C指consumer，即消费者。中间的红色
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2023-10-10 09:10:05
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已知，我们作为客户端要通过 socket 的方式对接服务端的api，服务端的人给我们提供了api 的代码，于是我们有了以下两个类：Wrapper 类，需要单独在一个线程上跑，接收到服务端发送过来的数据，就会被自动触发调用，这里需要我们重写其 onMessage 方法，完成我们处理数据的逻辑。Client 类，跑在主线程上，提供了向服务端发送数据的方法，注意此方法不会阻塞等待服务端响应，只负责发送消
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2023-10-28 07:40:55
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原标题：Python使用redis的消息队列
Redis 服务
1、安装
yum install redis
2、 python安装支持模块
/opt/python2.7.13/bin/pip install redis
3、 和redis的简单直接交互
In [1]: import redis
In [2]: rc = redis.Redis(host='192.168.8.237',port
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2023-08-09 15:30:55
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"""
消息队列
在内存中建立队列模型，进程通过队列将消息存入，或者从队列取出完成进程间通信
实现步骤:
1.创建队列对象 q = Queue(maxsize=0) 参数：最多存放的消息个数
2.向队列存入消息 q.put(data,[block,timeout])
block:设置是否阻塞false为非阻塞
timeout:超
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2023-07-11 13:04:56
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# Python Tkinter窗口发送消息教程
## 介绍
在Python中，使用Tkinter可以创建图形用户界面（GUI）应用程序。本文将教你如何使用Tkinter创建一个窗口，并在窗口中实现发送消息的功能。
## 整体流程
下面是实现“Python Tkinter窗口发送消息”的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入Tkinter模块 |
|
原创
2023-12-28 08:57:30
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记录：异步网络框架：twistedRabbitMQ 模块 《消息队列》先说明：python的队列 1：线程 queue 只在同一进程内的线程间交互数据 2：进程 queue 只在同一父进程及子进程间交互数据 只应用于python，无法和其他语言程序通信消息队列有如下几种：（Rabbitmq,ZeroMq,ActiveMq）功能：可以实现，不同程序间的数据交互安装： 1：下载安装erlang，因为r
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2024-02-04 14:15:18
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前言最近做的这个项目（基于Django），需要做个功能，实现定时采集车辆定位。这让我想起来几年前那个OneCat项目，当时我用的是Celery这个很重的组件Celery实在是太重了，后来我做公众号采集平台的时候，又接触了Django-RQ和Django-Q这俩，前者是对RQ的封装，让RQ和Django更好的结合在一起；后者是一个全新的「多进程任务队列」组件，相比起celery很轻量，当时使用的时候
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2023-10-07 20:18:37
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1.1 定义Apache Kafka是Apache软件基金会的开源的流处理平台，同时也是基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域应用。2.1 消息队列2.1.1 消息队列应用场景MQ传统应用场景之异步处理使用消息队列的好处 1）解耦 允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。 2）可恢复
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2023-10-10 13:59:20
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前言 经过一段时间后，执行一段代码，各个语言都带有这样的功能，而框架内也有封装好的功能，它们常被称作计时器、定时器、延迟消息等等名称，指的都是一回事！最简单的例子import tkinter
root_window = tkinter.Tk()
my_show = tkinter.Label(root_window, text="Hello World")
my_sh
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2024-06-15 21:20:56
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# Python消息队列的介绍与实践
消息队列（Message Queue）是一种在应用程序之间传递消息的通信方法。它能够提供异步通信的功能，使得不同的应用程序或组件能够在不直接连接的情况下进行通信。Python作为一门流行的编程语言，也拥有丰富的消息队列库，例如RabbitMQ、ZeroMQ和Kafka等。本文将介绍Python消息队列的概念和使用方式，并通过代码示例演示如何在Python中使
原创
2024-05-20 06:25:40
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0.简介RQ (Redis Queue)是一个简单的Python库，用于队列任务并在后台与工人（worker）一起处理它们。它由Redis提供支持，旨在降低入门门槛。它可以轻松集成到您的Web堆栈中。RQ 要求 Redis >= 3.0.0.开始首先，运行Redis服务。你可以使用现有的。将任务放在队列中，你不必执行任何特殊操作，只需定义一般冗长或阻塞的函数：import requests
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2023-11-18 17:45:28
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Python的多进程和消息队列
对于Python这种动态语言而言，多进程是最快提升效率的办法。对于绝大部分项目，实质上多进程加上协程操作已经可以满足常规的并发需求了。由此构建的web服务器也可以满足大部分的需求。我们首先来看多进程和消息队列的示例。
from multiprocessing import Process, Queue
def test1(que):
print('我是子进程1')
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2023-08-09 15:31:03
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