python运行时强制刷新缓冲区

本文介绍了一个简单的Python程序,该程序旨在每隔一秒打印一个星号字符。然而,由于标准输出的缓冲机制,实际输出与预期不符。文章详细解释了缓冲区的工作原理,并提供了解决方案。

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需求:打印一颗”*”休息1s

代码如下:

#!/usr/bin/python
#coding=utf-8
'''
暂停1s输出
'''

import time

def printStar(n):
        for i in range(n):
                print " * ",
                time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
        printStar(10)

输出结果(等待10s后一次性输出):

[root@miner_k test]# python sleep.py 
 *   *   *   *   *   *   *   *   *   * 

分析原因
在运行代码时,打印10个"*"没有占满缓存区,所以等到程序结束时,才会一次性输出。

缓冲区的刷新方式:
    1.flush()刷新缓存区
    2.缓冲区满时,自动刷新
    3.文件关闭或者是程序结束自动刷新。

正确代码:

#!/usr/bin/python
#coding=utf-8
'''
暂停1s输出
'''

import time
import sys


def printStar(n):
        for i in range(n):
                print " * ",
                sys.stdout.flush()
                time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
        printStar(10)
### Python刷新画布的方法 在 Python 的图形界面编程中,通常会使用 `tkinter` 库来创建窗口和处理绘图操作。如果涉及到动态更新画布的内容,则需要调用特定方法以确保新绘制的内容能够显示出来。 #### 使用 Tkinter 刷新画布 在 `tkinter.Canvas` 类中,可以通过以下方式实现画布的刷新: 1. **删除旧内容并重新绘制** 调用 `canvas.delete("all")` 方法可以清除当前画布上的所有对象[^3]。之后可以根据需求重新绘制新的图形元素。 2. **强制更新 GUI 界面** 如果希望立即看到更改效果,可调用 `canvas.update()` 或者 `root.update_idletasks()` 来手动触发 UI 更新[^4]。 以下是完整的代码示例展示如何定期刷新画布中的内容: ```python import tkinter as tk import time def update_canvas(): global angle # 清除之前的图形 canvas.delete("all") # 绘制一个新的矩形作为动画的一部分 x1 = 50 + 50 * (angle % 360 / 90) y1 = 50 x2 = 100 + 50 * ((angle + 45) % 360 / 90) y2 = 100 canvas.create_rectangle(x1, y1, x2, y2, fill="blue", outline="") # 增加角度以便下一次循环改变位置 angle += 1 # 让程序稍作停顿模拟帧率控制 root.after(50, update_canvas) # 初始化主窗口 root = tk.Tk() root.title("Canvas Refresh Example") # 创建画布组件 canvas = tk.Canvas(root, width=200, height=200, bg='white') canvas.pack() # 定义全局变量用于存储旋转角度 angle = 0 # 启动定器函数不断刷新画布 update_canvas() # 运行事件循环 root.mainloop() ``` 此脚本通过每隔一段间调用 `after` 函数来持续更新画布内容,并配合简单的几何变换实现了基本动画效果[^5]。 --- #### 关于其他库的支持情况 除了标准库 `tkinter` 外,还有许多第三方工具包支持更复杂的图形渲染功能,比如 Pygame 和 Matplotlib 。这些框架内部也提供了类似的机制允许开发者高效管理屏幕缓冲区以及执行重绘逻辑。 例如,在 Pygame 当中只需要设置好双缓存模式 (`pygame.DOUBLEBUF`) 并交替切换前后景即可完成平滑过渡;而在 Matplotlib 动态图表场景里则推荐采用 Animation API 提供的一系列便捷接口简化开发流程[^6]。 ---
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