大佬教你用Python Tkinter实现数字猜谜小游戏

Python Tkinter教程系列02:数字猜谜游戏 Tkinter是Python的Tk GUI(图形用户界面)工具包和事实上的标准GUI 的标准接口。GUI使您可以使用大多数操作系统使用的可视项(例如窗口,图标和菜单)与计算机进行交互。这个功能强大的工具可用于构建各种项目,并且使可视化代码更加容易。 在本文中,我们将了解Tkinter的基础知识以及可在Python应用程序中使用的不同类型的小部件。在本文的后面,我们将使用Tkinter小部件开发一个很酷的数字猜测游戏。 今天,我们将介绍: Tkinter的基础 Tkinter的小部件与示例 从头开始构建数字猜 阅读详情

Tkinter是Python的Tk GUI(图形用户界面)工具包和事实上的标准GUI 的标准接口。GUI使您可以使用大多数操作系统使用的可视项(例如窗口,图标和菜单)与计算机进行交互。这个功能强大的工具可用于构建各种项目,并且使可视化代码更加容易。

在本文中,我们将了解Tkinter的基础知识以及可在Python应用程序中使用的不同类型的小部件。在本文的后面,我们将使用Tkinter小部件开发一个很酷的数字猜测游戏。

今天,我们将介绍:

  • Tkinter的基础
  • Tkinter的小部件与示例
  • 从头开始构建数字猜谜游戏

大佬教你用Python Tkinter实现数字猜谜小游戏

 

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Tkinter的基础

在构建游戏之前,我们需要了解Tkinter的一些基础知识。Tkinter软件包是Tk GUI工具包的标准python接口。我们通常使用Tkinter包在应用程序中插入不同的GUI小部件,以使其更加用户友好。如果您在Linux,Windows或Mac上使用Python,则设备上已经安装了Python Tkinter。

我们如何开发GUI应用程序?

创建GUI应用程序的基本过程如下:

Import the Tkinter ModuleCreate Main WindowAdd WidgetsEnter Main Loop

使用Python开发GUI应用程序涉及的步骤:

  • 导入tkinter模块。
  • 为我们的GUI应用程序创建主窗口。
  • 现在,为我们的应用程序添加任意数量的小部件。
  • 进入主事件循环以执行我们的主要功能。

现在让我们看看如何创建一个简单的tkinter窗口:

首先,我们将导入tkinter模块。它包含构建应用程序所需的所有功能,类和其他内容。现在,当我们导入模块时,我们需要初始化tkinter。为此,我们创建Tk( )根窗口小部件。现在,这将创建我们的主GUI窗口,我们将在其中添加小部件。此时,我们的主窗口只有标题栏。

我们应该只为我们的应用程序创建一个窗口,并且必须在添加任何其他小部件之前创建该窗口。之后,我们使用root.mainloop( )。除非输入,否则不会显示我们刚刚创建的主窗口mainloop。当我们按下关闭按钮时,我们的程序将退出主循环。在按下关闭按钮之前,我们的应用程序将一直运行。

用于创建简单的tkinter窗口的代码:

#import required libraries
from tkinter import *

# initialize tkinter :
root = Tk()

# enter the main Loop :
root.mainloop()
复制代码

Tkinter的小部件与示例

  • **按钮:**显示按钮。
  • **画布:**绘制形状。
  • **复选框:**将多个选项显示为复选框。
  • **输入:**接受用户的单行输入。
  • **框架:**组织其他小部件。
  • **标签:**为其他小部件添加标题。
  • **列表框:**向用户提供选项列表。
  • 菜单**按钮:**在我们的应用程序中显示菜单。
  • **菜单:**向用户提供各种命令。
  • **消息:**显示多行文本字段。
  • **单选按钮:**将选项数量显示为单选按钮。
  • **比例尺:**提供滑块。
  • **滚动条:**添加滚动功能。
  • **文字:**以多行显示文字。
  • **顶层:**提供单独的窗口容器。
  • **Spinbox:**从固定输入值中选择。
  • **PanedWindow:**水平或垂直排列小部件。
  • **LabelFrame:**以复杂的结构提供空间。
  • **tkMessageBox:**在应用程序中显示消息框。

现在,我们将简要介绍in out应用程序中需要的一些小部件。请记住,这里我们将以最简单的示例演示该小部件。每个小部件中还有许多可用功能。在开发游戏时,我们会看到其中的一些。

大佬教你用Python Tkinter实现数字猜谜小游戏

 

一些Tkinter小部件示例

按钮: 按钮小部件用于在我们的应用程序中显示按钮。通常,当我们按下一个按钮时,将有一个与之关联的命令。

# Import required libraries :
from tkinter import *

# Initialize tkinter :
root = Tk()

# Adding widgets :

# Add button :
btn = Button(root,text="PRESS ME",command=lambda:press())
# Place button in window : 
btn.grid(row=0,column=0)

# Define the function :
def press()
  lbl = Label(root,text="You Pressed The Button")
  lbl.grid(row=0,column=1)

# Enter the main Loop : 
root.mainloop()
复制代码

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**标签:**标签小部件用于为我们应用程序中的其他小部件提供单行标题。

# Import required libraries :
from tkinter import *

# Initialize tkinter :
root = Tk()

# Adding widgets :

# Add label :
lbl = Label(root,text="This is label")

# Place the button on window :
lbl.grid(row=0,column=1)

# Enter the main Loop :
root.mainloop()
复制代码

**画布:**画布小部件用于绘制各种形状。

# Import required libraries :
from tkinter import *

# Initialize tkinter :
root = Tk()

# Adding widget
Python游戏编程实战:30个小游戏从入门到进阶 Python编程学习常面临语法枯燥、项目无从下手的困境。通过游戏开发这一直观有趣的应用场景,可以将变量、循环、函数等基础概念与事件驱动、碰撞检测等核心原理紧密结合,有效提升编程思维和工程实践能力。利用Pygame等图形库,开发者能快速构建贪吃蛇、飞机大战等经典游戏,理解游戏主循环、精灵管理和状态更新等关键技术。这种从概念到实践的学习路径,不仅适用于Python初学者夯实基础,也为后续开发更复杂的应用提供了扎实的练手机会。通过复现并魔改小游戏源码,可以深入掌握调试技巧和模块化设计,完成从“读代码”到“写代码” 阅读详情

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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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