神奇!一行代码将Python程序转换为图形界面应用

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Gooey项目支持用一行代码将(几乎)任何Python 2或3控制台程序转换为GUI应用程序。

1.快速开始

请选择以下任一种方式输入命令安装依赖:

1. Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD)。
2. MacOS 环境 打开 Terminal (command+空格输入Terminal)。
3. 如果你用的是 VSCode编辑器 或 Pycharm,可以直接使用界面下方的Terminal.

(方式一)安装Gooey的最简单方法是通过 PIP:

pip install Gooey

(方式二)或者,可以通过将项目克隆到本地目录来安装Gooey

git clone https://github.com/chriskiehl/Gooey.git

如果你的网络不支持从GitHub克隆,请在Python实用宝典上回复:Gooey 下载项目源代码。

解压后进入该文件夹,运行 setup.py:

python setup.py install

2.使用方法

Gooey 通过将一个简单的装饰器附加到主函数上,然后使用GooeyParser可将你所有需要用到的参数可视化为文本框、选择框甚至是文件选择框。

比如在scihub文献下载的文章中,我们需要输入两个参数:1.关键词,2.下载篇数,使用Gooey可以这么改:

from gooey import Gooey, GooeyParser

@Gooey
def main():
    parser = GooeyParser(description="中文环境可用的scihub下载器 - @Python实用宝典") 
    parser.add_argument('path', help="下载路径", widget="DirChooser")
    parser.add_argument('keywords', help="关键词")
    parser.add_argument('limit', help="下载篇数")
    args = parser.parse_args()
    search(args.keywords, int(args.limit), args.path)

GooeyParser 和 ArgumentParser 一样,使用 add_argument 就可以增加输入参数,不同的是 GooeyParser 提供了可视化的选项:

parser.add_argument('path', help="下载路径", widget="DirChooser")

这一行代码,widget 参数给 args.path 变量提供了一个目录选择器(widget="DirChooser"),help参数用于提醒用户该选择器的作用,效果如下:

b34b9dc583a9fb12ea09f0ac4653a33c.png

当你不提供widget参数时,程序默认使用文本输入框。

parser.add_argument('keywords', help="关键词")
parser.add_argument('limit', help="下载篇数")


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Gooey会自动编排你的参数,因此你不需要担心各个文本框或选择框的显示问题。代码中的:

args = parser.parse_args()
search(args.keywords, int(args.limit), args.path)

args = parser.parse_args() 可以将用户输入的所有文本转化为对应对象的变量值,通过 args.var 可以直接提取对应的变量值。

这个简单的可视化程序完整代码及效果如下:

上滑查看更多代码

import asyncio
from scihub import SciHub
from gooey import Gooey, GooeyParser

def search(keywords: str, limit: int, path: str):
    """
    搜索相关论文并下载

    Args:
        keywords (str): 关键词
        limit (int): 篇数
        path (str): 下载路径
    """
    sh = SciHub()
    result = sh.search(keywords, limit=limit)
    print(result)

    loop = asyncio.get_event_loop()
    # 获取所有需要下载的scihub直链
    tasks = [sh.async_get_direct_url(paper["url"]) for paper in result.get("papers", [])]
    all_direct_urls = loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))
    print(all_direct_urls)

    # 下载所有论文
    loop.run_until_complete(sh.async_download(loop, all_direct_urls, path=path))
    loop.close()

@Gooey
def main():
    parser = GooeyParser(description="中文环境可用的scihub下载器 - @Python实用宝典") 
    parser.add_argument('path', help="下载路径", widget="DirChooser")
    parser.add_argument('keywords', help="关键词")
    parser.add_argument('limit', help="下载篇数")
    args = parser.parse_args()
    search(args.keywords, int(args.limit), args.path)

main()


这份代码想要完美地运行起来请结合 你不得不知道的python超级文献批量搜索下载工具 的 scihub.py.

你也完全可以使用自己的程序进行图形界面化,这无关紧要。

效果如下:

0dafd9dac5fbce0aa9ce56b641e65596.png

3.支持的widget组件

所有支持的widget组件如下:

1.勾选框 widget="CheckBox" 

be63f07989d8692a274d59aa343cdcf2.png

2.下拉框 widget="DropDown"

9d1df70b6706e4162f93c16ea0fce4c1.png

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3.互斥选择框 widget="RadioGroup"

ab0e5ed0fcd582dc4d4bdb4903a66e9f.png

4.各种目标类型的选择框

文件选择框 widget="FileChooser"
目录选择框 widget="DirChooser"
多文件选择框 widget="MultiFileChooser"
文件保存目录 widget="FileSaver"

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5.日期/时间选择器 widget="DateChooser/TimeChooser"

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6.密码输入框 wiget="PasswordField"

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7.多选列表框 widget="Listbox"

4caf521d7f20495b6705bb6ed48c88ea.png

8.颜色选择器 widget="ColourChooser"

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9.可过滤的下拉框 widget="FilterableDropdown"

8e1e578811bac02385c5c760c3ee720e.gif

10.滑片 widget="Slider"

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4.打包

在一切都测试完毕后使用正常后,你可以通过 pyinstaller 将这个可视化程序打包成exe可执行文件。

1.编写 PyInstaller buildspec

PyInstaller使用 buildspec 来确定如何捆绑项目。你可以在Python实用宝典后台回复 buildspec下载 build.spec.txt.

下载后你只需要改两行代码:

9ae2645de6c2dc9670f942d8d839cfac.png

如下所示:

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在路径前面带r,可以不用输入两个斜杆 '\' 哦。

2.执行打包命令

为了能够使用 PyInstaller, 我们需要使用pip安装这个模块:

pip install pyinstaller

然后进入 build.spec.text 所在文件夹,执行以下命令打包程序:

pyinstaller build.spec.txt

f17bc5d5e5c494c5e35d09a1dcaa5a65.png


打包完成后会在当前文件夹下生成一个dist文件夹,里面就包含了你打包生成的可执行文件,打包成功。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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前言 近来使用Python开发了一些简单的辅助脚本,发现这真的是一门很有趣的语言;于是乎,便想着使用python来开发一些具有图形可视化界面(GUI)的程序,对于python来说,支持其开发GUI可视化程序的框架非常之多,简直让人眼花燎原,例如Tkinter,wxPython 、PyQt5、Gtk等等;在经过一番查问解惑之后,我最终选择的是wxPython,个人认为wxPythonBuild的图形可视化界面是很不错的,可以快速直观的帮助我们搭建起GUI界面。 一、wxPython简介 wxPython 是一

AfinalStone的专栏 3万+

神奇脑回路之怎样让你的代码可视化?

​ 本文最初发布于 Alex Ellis 的个人博客。 有一天,我正在阅读关于个人电脑和桌面 GUI 发展的内容,我就想,我们都已经非常习惯个人电脑“桌面“这个类比。我们把文件放在文件夹里,并把它们放在桌面上。这个过程有很多物理动作发生。 人类非常善于理解空间,尤其是在记忆物理空间的时候,这让我联想到了我们通常如何将代码可视化。在思考和可视化代码的时候,有没有什么好的方法可以利用这一点? 如何可视化代码? 这让我想到了我往往如何可视化代码,有点难以描述。我认为,它通常以不同...

wdj_yyds的博客 1055

Python GUI: PyCahrm结合Pyqt5开发图形化界面 详细步骤 踩坑!

    1.下载安装pythonPython官网下载地址        注意:1.1 Python版本选择并不是越新越好,后面会提到,我安装的版本是  V3.5.4  64位                 1.2 安装的时候一定要勾选pip和add python to path(自动添加到环境变量)                                          ...

mawei7510的博客 8万+

Python 文本终端 GUI 框架,太酷了

有读者询问:有没有基于文本中终端的 GUI 开发框架?今天笔者就带大家,梳理几个常见的基于文本终端的 UI 框架,一睹为快!首先出场的是 Curses[1]。CurseCurses 是一个能提供基于文本终端窗口功能的动态库,它可以:使用整个屏幕创建和管理一个窗口使用 8 种不同的彩色为程序提供鼠标支持使用键盘上的功能键Curses 可以在任何遵循 ANSI/POSIX 标准的 Unix/Linux 系统上运行。Windows 上也可以运行,不过需要额外安装 库: 上面图片,就是一哥们用 Curses

sixqingfeng的博客 876
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菜鸟学Python
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