2025年，这5个Python GUI 库让我眼前一亮！

转载于 2025-12-03 10:00:02 发布

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：https://www.cnblogs.com/jinjiangongzuoshi/p/19300277

文章标签：

#it

还记得当年用 Python 写界面的 “痛点” 吗？要么是 Tkinter 的 “丑到爆的颜值”，要么是 PyQt 的 “陡峭学习曲线”，想做个跨平台又好看的应用，总要在各种框架里反复踩坑。

2025年，Python 的 GUI（图形用户界面）开发生态依然在快速发展，涌现出许多令人惊艳的库。无论是 跨平台兼容性、现代化UI设计，还是开发效率，这些 GUI 库都带来了新的可能性。

今天，我就来分享 2025年最让我眼前一亮的5个Python GUI库，它们有的 轻量级易上手，有的功能强大支持Web技术，有的甚至能直接打包成原生App。

无论是开发小工具、企业级应用还是跨端产品，都能找到 “趁手兵器”。

1. Flet

如果你既想要 Flutter 的 “像素级精美 UI”，又不想学 Dart，那 Flet 绝对是 2025 年的 “黑马首选”。这个基于 Flutter 的 GUI 库，能让你用纯 Python 代码，一键生成支持桌面、Web、手机的跨平台应用，甚至还能实时热重载，开发体验直接拉满。

为什么推荐它？

跨端无妥协：一套代码跑遍 Windows、macOS、Linux、iOS、Android，还能在浏览器打开，某大厂用它开发的数据仪表盘，手机端加载延迟不到 200ms，比 Electron 启动快 3 倍。
颜值即正义：继承 Flutter 的设计基因，按钮、卡片、图表自带现代感，支持自定义主题，不用写一行 CSS 就能做出媲美原生应用的界面。
小白友好：API 设计极简，没有复杂的布局概念，新手 30 分钟就能写出带交互的应用。

示例：30 行代码做个问候工具

/* by 01022.hk - online tools website : 01022.hk/zh/sql2java.html */
import flet as ft

def main(page: ft.Page):
    # 页面基础设置
    page.title = "Flet问候工具"
    page.vertical_alignment = ft.MainAxisAlignment.CENTER  # 垂直居中
    page.horizontal_alignment = ft.CrossAxisAlignment.CENTER  # 水平居中

    # 创建输入框和显示文本
    name_input = ft.TextField(
        label="请输入你的名字", 
        width=300, 
        text_align=ft.TextAlign.LEFT
    )
    greeting_text = ft.Text(size=18)

    # 按钮点击事件
    def on_click(e):
        greeting_text.value = f"你好，{name_input.value}！2025年一起加油～"
        page.update()  # 刷新页面

    # 添加控件到页面
    page.add(
        name_input,
        ft.ElevatedButton("生成问候", on_click=on_click),
        greeting_text
    )

# 启动应用（桌面端），想转Web加view=ft.WEB_BROWSER
ft.app(target=main)

适合场景：
产品原型、数据可视化工具、轻量级跨端应用，尤其适合不想学前端又追求颜值的开发者。

2. DearPyGui

如果你的项目需要处理海量数据（比如实时渲染 10 万条日志、高频刷新图表），普通 GUI 库卡到崩溃的场景，DearPyGui 能给你 “游戏引擎级” 的流畅体验。它采用 GPU 渲染 + 即时模式设计，实测在 i7-13700H 电脑上，渲染 1000 个按钮仅需 0.1 秒，内存占用还比 Tkinter 低。

为什么推荐它？

性能炸裂：GPU 加速渲染，支持 1000Hz 高刷新率，工业控制、科学可视化场景无压力。
轻量灵活：启动内存仅 42MB（比 PyQt6 的 65MB 少 35%），不依赖复杂依赖，打包后体积小。
现代特性：支持暗色模式、自定义控件、3D 渲染，甚至能嵌入 OpenGL 内容。

注意点：

文档相对较少，遇到问题需要查 GitHub Issues 或 Stack Overflow，但社区活跃度在 2025 年已大幅提升，基础问题基本都能找到解决方案。

适合场景：

工业控制软件、实时数据监控面板、科学计算可视化（如信号分析、数值模拟）。

3. NiceGUI

“我只会 Python，能做网页版工具吗？” 以前可能要学 HTML/CSS/JS，现在有了 NiceGUI，一行代码就能搞定。它底层基于 FastAPI 和 Vue.js，但把复杂逻辑全封装了，你只用 Python 写交互，就能生成可分享的 Web 界面，还能打包成桌面应用，简直是 “全栈懒人神器”。

为什么推荐它？

零前端门槛：用 Python 语法写按钮、表格、图表，
比如/* by 01022.hk - online tools website : 01022.hk/zh/sql2java.html */ ui.button("点击我", on_click=lambda: ui.notify("Hello"))。
部署灵活：既能在本地跑桌面应用，也能部署到服务器供多人访问，支持生成分享链接。
数据友好：内置 ECharts、Plotly 集成，数据分析工程师做个可视化看板，半小时就能上线。

示例：简单数据看板

from nicegui import ui
import pandas as pd

# 模拟数据
data = pd.DataFrame({
    "产品": ["A", "B", "C"],
    "销量": [120, 180, 90]
})

# 创建页面
with ui.page(title="销量看板"):
    ui.label("2025年Q1产品销量").style("font-size: 20px")
    # 表格展示数据
    ui.table.from_df(data).style("width: 500px")
    # 柱状图
    ui.chart({
        "xAxis": {"data": data["产品"].tolist()},
        "series": [{"type": "bar", "data": data["销量"].tolist()}]
    }).style("width: 500px; height: 300px")

# 启动服务，默认在浏览器打开
ui.run()

适合场景：

内部数据看板、临时 Web 工具、需要多人协作的轻量应用，尤其适合数据分析工程师。

4. PyQt6 + PyOneDark

如果要开发商业级应用（比如股票交易系统、ERP 软件），PyQt6 的 “全能性” 依然无可替代 ——C++ 底层保证性能，丰富的控件库支持复杂交互，而 2025 年爆火的 PyOneDark 组件库，更是解决了 PyQt “默认颜值低” 的痛点，让你轻松做出媲美 VS Code 的暗黑风现代界面。

为什么推荐它？