江湖小Jay的博客

为了使一个普通的按钮保持被按下的状态，例如你希望通过某种方式实现一个工具箱（像Photoshop左侧的工具栏按钮，按下时会保持凹下去，说明你正在使用此工具），你可以简单的将relief选项的默认值RAISED改为SUNKEN。如果你没有指定Label的大小，那么Label的尺寸是正好可以容纳其内容，你可以使用padx和pady选项在Button的内容和边框间添加额外的间距。你可能在开发程序的过程中会使用到这样的按钮，在这种情况下，更好的方法是禁用这些按钮，从而避免导致你的测试用户产生疑惑。

Label（标签）组件用于在屏幕上显示文本或图像，Label组件仅能显示单一字体的文本，但文本可以跨越多行。1.如果你显示的是文本，那么这两个选项是以文本单元为单位定义Label的大小；当使用文本换行的时候，你可以使用anchor和justify选项来使得文本呈多种方式显示出来。Label组件用于显示文本和图像，并且使用双缓冲，这样你就可以随时更新内容，无缝衔接，丝滑~当然，Label可以显示变量，当显示变量时，Label中的内容会自动更新。你也可以指定Label中的文本用哪种字体显示。

【代码】一篇文章学完Python基础。

函数的定义使用def关键字，后面跟着函数名和一对圆括号()，括号内可以包含参数列表，然后是冒号:，最后是一个代码块（即缩进的代码部分）。基本语法如下：def 函数名([参数1, 参数2, ...]):代码[return 表达式]其中函数名可以是字母数字或下划线组成的字符串，但是不能以数字开头。函数的参数放在一对圆括号中，参数的个数可以有零个、一个或多个，参数之间用逗号隔开，这种参数称为形式参数。括号后面以冒号结束，冒号下面就是函数的主体。

为了将数据变成大家喜欢的图形数据，Python提供了matplotlib数据可视化库来绘制各种数据图。Matplotlib是Python的一个2D绘图库，可以绘制直方图、功率谱、条形图、错误图、散点图等。

ndarray的数学运算是一项非常重要的操作，包括不同对象之间的四则运算，三角函数变换、求和、求平均等操作。

处理数组的一项重要工作就是改变数组的维度，包括提高数组的维度和降低数组的维度，还包括数组的转置、拼接、分隔等。Numpy为大家提供了大量的API可以很轻松的完成这些数组的操作。

ndarray数组的下标也是从0开始，因此可以设置start，stop以及step参数即可从原数组中切割出一个新的数组。ndarray对象的访问与修改十分容易，跟list对象的操作一样，直接通过索引或切片操作就可以实现。一维数组的切片与索引。

numpy模块的array函数可以生成多维数组。例如，如果要生成一个二维数组，需要向array函数传递一个列表类型的参数。每个列表元素是一维的ndarray类型数组，作为二维数组的行。另外，通过ndarray类的shape属性可以获得数组每一维的元素个数（元组形式），也可以通过shape[n]形式获得每一维的元素个数，其中n是维度，从0开始。其中：：数组或嵌套的数列：数组元素的数据类型，可选：对象是否需要复制，可选：创建数组的样式，C为行方向，F为列方向，A为任意方向（默认）

Python中文件的读写在程序运行过程中是一个非常重要的操作，我们通常会将一些大量的临时数据暂时存放到一个临时文件，这就需要用到文件的读取与写入功能。

map、filter和reduce函数都是Python中的内置函数，但是reduce函数从Python3开始移到了functools模块中，使用时需要从functools模块导入。

lambda函数被称为匿名函数，主要是指在程序中只调用一次或几次后就不需要再使用的函数，属于“一次性”函数，并且不需要def关键字来定义函数。其语法格式如下：其中，arguments是函数参数，expression是函数体中的表达式。Lambda函数可以有任意数量的参数，但只能有一个表达式。例如，求两数之和求两数的平方和。

在 Python 中，可以通过继承 Exception 类来创建自己的异常称为自定义异常。异常类和其他的类并没有区别。最简单的自定义异常类就是一个空的 Exception 类的子类。语法格式如下：pass下面通过继承 Exception 类来生成一个 SexException 类。如果给 Student 类的属性 sex赋值时候，如果不是“男”或者“女”就抛出自定义的 SexException。

在python程序在运行的过程中可能会出现很多错误，比如语法、未定义变量、分母为0等错误；而我们通常使用try...except...语句来处理程序在运行中出现的这些异常，并显示出现错误的原因。此外，我们还可以用try...finally...来监控错误的环节，并继续执行finally后的语句，但是这种判断结构无法显示出现的错误原因。因此，在实践中通常将这两种结构组合起来使用。同时，还可以使用try...except...else...finally的形式来实现更好的稳定性和灵活性设计。

与 break 语句对应的还有另一个 continue 语句，与 break语句不同的是，continue 用于结束本次循环，继续下一次。而 break 语句用来彻底退出循环。可以看到，continue是跳过当前循环，继续下一个循环，直到完成for循环，而break则是直接退出for循环。可以看到，当a=5时，break会退出for循环，则不会继续将for循环执行完，同时也不会退出while循环。print("被5除净，循环结束，退出")print("循环结束，退出")print("循环结束，退出")

集合是无序可变，元素不能重复。实际上，集合底层是字典实现，集合的所有元素都是字典中的 “ 键对象”，因此是不能重复的且唯一的。

Python中的字典(dict)与列表、元组都不同，它不是序列，而是一种映射（mapping）。映射是一个其他对象的集合，但是它们是使用键-值（key-value）来存储对象，具有极快的查找速度。字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象，同列表一样，可以就地改变并随着需求增大或减小。字典的每个键值对(key=>value)用冒号(:)分割，每对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号({})中 。

元组是不可变的有序集合，一旦创建就无法对其进行修改。因此，元组没有列表的append()、insert()方法来向元组中添加元素，但是方法总比问题多，我们仍然可以通过其他方法来向元组添加元素。

列 表 用 于 存 储 任 意 数目、任意类型的数据集合。在 Python 中，用方括号（[]）来表示列表，并用逗号来分隔其中的元素。

字符串的具体使用方法

找到子字符串sub，使字符串分成一个3元组（pre_sub，sub，fol_sub），如果字符串中不包含sub则返回（‘原字符串’，‘，’）不带参数默认是以空格为分隔符切片字符串，如果maxsplit参数有设置，则仅分隔maxsplit个字符串，返回切片后的子字符串拼接。检查字符串是否以sub子字符结束，如果是返回True，否则返回False，start和end表示范围。检索sub是否包含在字符串中，如果有则返回索引值，否则返回-1，start和end参数表示范围，可选。如果为True，则保留换行符。

在Python中，函数定义时可以指定参数的位置和关键字。位置参数和关键字参数是两种不同类型的参数，它们在定义和使用时有所不同。

在Python中，省略号（...）也被称为Ellipsis，它是一个特殊的对象，常见用于多维数组的切片操作。

函数功能返回当前工作目录改变工作目录列举制定目录中的文件名（'.’表示当前目录，‘..’表示上一级目录）创建单层目录，如该目录存在则抛出异常递归创建多层目录，如该目录存在抛出异常删除文件删除单层目录，如该目录非空则抛出异常递归删除目录，从子目录度到父目录逐层尝试删除，遇到目录非空则抛出异常将文件名old改为new运行系统的shell命令遍历top路径以下所有的子目录，返回一个三元组：（路径，[包含目录]，[包含文件]）os.curdir指代当前目录(‘.’)os.pardir。

reduce() 是一个高阶函数，用于对一个序列进行逐一递归操作，通常用于对序列中的元素进行某种累积或合并。在 Python 中，reduce() 函数通常用于简化重复的代码，使代码更加简洁和易于理解。

argparse 是 Python 的标准库之一，用于编写用户友好的命令行接口。它提供了一种方式来定义您希望从命令行接受什么参数，以及如何处理这些参数。

上述讲了海象运算符的语法与使用方法，大家也可以体会到它的便利，最后还是总结一下它的优缺点。

Python是一种动态类型语言，因此不需要预先声明变量的类型。以上是Python中的主要数据类型，还有其他更复杂的数据类型，例如函数、类等。

在windows中的python安装目录，存在python.exe和pythonw.exe两个可执行的文件。pythonw.exe是无窗口的Python可执行程序，意识是在运行程序的时候，没有窗口，代码在后台执行。方式一： 运行python xxx.py， 会弹出一个黑色的控制台窗口，并可以实时查看输出日志。（4）指定进程号嚯名称杀死进程： taskkill/f/t/pid 进程号。python.exe在运行程序的时候，会弹出一个黑色的控制台窗口。后台使用python运行test.py文件，无日志输出。

（1）生成requirements.txt文件需要安装相应的依赖包才能执行，并且运行.txt文件创建项目环境下的依赖包需要在一个已经创建好的环境下进行；而requirements.yml文件不需要安装相应的依赖包，可直接在cmd.exe下执行，创建项目环境也可以直接在cmd.exe下创建，这是因为.yml文件中包含了项目运行的环境名称，依赖包名称，因此可自动创建项目环境；（2）当整个项目在其他电脑上进行运行时，则需要重新配置相应的环境，这时requirements文件就起了巨大作用。

（1）一般打包程序所依赖的文件不多的话，可以直接用Pyinstaller命令打包，不需要用spec文件打包（亲测，有两个关联脚本，一样可以直接对主程序打包（2）打包一般使用-F -w -n -i 命令就足够了（3）如果想指定打包生成文件的目录，可以切换到指定目录路径下使用Pyinstaller命令（前提是用conda 切换到Pyinstaller的安装环境）

Anaconda+Pycharm让Python开发直接起飞

国内镜像源文件下载地址及永久配置下载地址方法