Пишем графическую программу на Python с tkinter / Хабр

Скачать: => brasinarop.fastdownloadcloud.ru/d?s=YToyOntzOjc6InJlZmVyZXIiO3M6MzY6Imh0dHA6Ly9iYW5kY2FtcC5jb21fZG93bmxvYWRfcG9zdGVyLyI7czozOiJrZXkiO3M6Mzk6ItCi0LXQutGB0YIg0L/RgNC%2B0LPRgNCw0LzQvCDQvdCwIHB5dGhvbiI7fQ==


Генеративные боты могут самостоятельно создавать ответы и не всегда отвечают одним из предопределенных вариантов. Основное внимание уделено сложности во взаимоотношениях, но легкая ирония, сглаживает острые углы и снимает напряженность с читателя.

Важно осознавать, что области видимости ограничиваются на текстовом уровне: глобальная область видимости функции, определённая в модуле, является пространством имён этого модуля, независимо от того, откуда или по какому псевдониму была эта функция вызвана. Чтобы проводить операции с числами, проводить различные расчеты, поможет библиотека math. Можно писать не только сайты, но и полноценные веб-приложения. Обратите внимание, что размер отступа в каждой строке основного блока должен быть одним и тем же.

Создание и запуск программ на языке Python

Если вы давно читаете мой блог, то можете помнить, как пару раз ядескать он медленный и памяти много кушает. При этом даже приводились различные пруфлинки. Но, откровенно говоря, нехорошо судить о языке по тому, массивы какой вложенности он поддерживает, с какой скоростью он выполняет пустой цикл из 100500 итераций и тд. Нас же интересует, как он справляется с типовыми задачами. Так что я решил провести собственный небольшой эксперимент. Меня в первую очередь интересуют две вещи — скорость скриптов и сколько они едят памяти. Формально говоря, сам по себе язык лишь косвенно влияет на скорость написанных с его помощью программ, или то, сколько памяти они потребляют. Но, повторюсь, нас интересуют типовые случаи. А какой интерпретатор обычно используют программисты. С одной стороны, нужно избавиться от всех возможных побочных эффектов — работы с сетью, обхода файловой системы, включенных торрентов и тп. С другой стороны, пример не должен получиться искусственным. К счастью, имеется типичная задача, которая традиционно решается с помощью скриптов и удовлетворяет обоим критериям. Это — парсинг большого файла с помощью. И только попробуйте сказать, что это — нетипичная задача. Допустим, замерили мы скорость работы программы, она равна X. Замеряем время выполнения Где взять большой файл, чтобы пропарсить. Я использовал слитый из кэша Google дамп некогда известного, а нынче закрывшегося форума. текст программ на python Спасти удалось не все, но для наших нужд — достаточно. Сверх сложную задачу ставить нет смысла, так что попробуем просто извлечь все ник-неймы форумчан. Как выяснилось, второй вариант работает ощутимо медленней. Следовательно, имеет место некий побочный эффект, а мы договорились их избегать. Чтобы быть совсем-совсем объективными, нужно в общей сложности проверить целых 6 вариантов скрипта. Два приведенных Python-скрипта нужно 1 просто запустить в интерпретаторе, 2 предварительно скомпилировать в файл. Так что вторую m нужно переименовать, после чего программа успешно соберется. Все готово, теперь можно замерять время. В юниксах для этой цели традиционно используется утилита time не путать со одноименной командой в bash. Это несложно проверить, дописав в конец скрипта команду «sleep текст программ на python ». Но передать имя входного файла в качестве аргумента мы не можем в связи с описанной выше особенностью Пайтона. Условия должны быть одинаковыми для всех испытуемых. К счастью, экспериментальным путем несложно проверить, что замеры с использованием и без использования sh дают практически идентичные результаты. Давайте посмотрим на цифры: Как и следовало ожидать, быстрее всего с задачей справилась программа на C++ я назвал ее boost. За ней с небольшим отрывом идет скрипт на Perl. А вот скрипт на Пайтоне python. Так или иначе, товарищи Ноа Гифт и Джереми М. Джонс на этот счет нас обманули. Как и на счет того, что Python прост в изучении и интуитивно понятен даже тем, кто никогда на нем не писал. Я недавно начал на нем писать, так что можете мне поверить. Предварительная компиляция скрипта не ускоряет его выполнения. Ну это понятно — скрипты небольшие, так что их преобразование из текста во внутреннее представление интерпретатора и так проходит. Я не знаю, почему они такие медленные. Возможно, в libpython предусмотрены какие-то дополнительные проверки входных параметров, приводящие к тормозам. Похоже, единственная реальная польза от Cython заключается в возможности запускать Python-скрипты там, где не установлен интерпретатор. И не требуется высокая производительность. Замеряем объем потребляемой памяти Помимо времени выполнения, утилита time, запущенная с ключом -l, выводит много интересной информации. Помимо прочего, мы можем узнать, какой максимальный объем памяти потребляла программа. Теперь нужно не просто извлечь из файла все имена пользователей, но и избавиться от дублей. То есть, программа должна выводить список уникальных ник-неймов. С помощью утилиты sort легко проверить, что в файле содержится всего около 3000 уникальных ников, так что можно смело хранить их в памяти. Тем более, что они не должны существенно влиять на потребление памяти. Следует обратить внимание, что «память, используемая процессом» текст программ на python штука очень относительная. Например, некоторые страницы могут попасть в своп. Кроме того — часть памяти отводится текст программ на python саму программу секция текст программ на pythonчасть — под стек, часть — под данные секция data. Что, если программа весит 20 Мб, но под данные выделяет только 100 Кб памяти. А если программа и данные вместе занимают 10 Кб, а под стек выделен 1 Мб. Также в Python очень активно используется разделяемая память — она считается или. Я решил сделать две версии скриптов. Первая версия — нормальная, хранящая имена пользователей в памяти и выводящая только уникальные ники. Вторая версия выводит все логины с повторами в stdout, как в предыдущем пункте. Для обоих вариантов замеряем максимальную и находим разность результатов. Эта разность принимается равной объему памяти, необходимому для хранения логинов. Во-первых, сейчас нас не интересует скорость скрипта. Во-вторых, мы не можем измерять параметры утилиты cat, как делали это в прошлый. Очевидно, что объем потребляемой ею памяти никак не связан с объемом памяти, используемой скриптами. Perl снова превзошел Python, выделив под хранение данных около 70 Кб памяти. Пайтону в свою очередь понадобилось 80-95 Кб. А вот память, использованную программой на C++, похоже, просто не удалось замерить. Очевидно, что 3000 ников, имеющих среднюю длину 8 символов, никак не умещаются в 4 Кб памяти. Применение алгоритма сжатия также маловероятно. Скорее всего, программа в обоих случаях зарезервировала немного памяти на будущее, чтобы сократить число системных вызовов. Интересно, что в данном случае программы на C++ потребляли больше памяти, чем скрипты на Perl или Python. Но не спешите радоваться — для более крупных программ. Кроме того, можно поиграться с флагами компилятора, чтобы сократить объем используемой памяти. Выводы Каждый способен сделать собственные выводы из этой заметки. И не нужно извращаться с системными функциями, ассемблерной инструкцией rdtsc и так далее. Соглашаться с этими выводами или нет — дело ваше. К моему великому сожалению, в обоих случаях сравнивается скорость Python скрипта после оптимизации со скоростью того же скрипта до оптимизации. Допустим, скрипт стал в 500 раз быстрее. Также ничего не говорится по поводу используемых объемов памяти. Дополнение: А еще недавно я застукал написанный угадайте-на-чем за поеданием порядка 900 Мб оперативной памяти: Проблема проявляется только после длительной работы Deluge. В связи с этим я подозреваю, что винить в прожорливости программы следует garbage collector, который, по всей видимости, не справился со своей работой. Как обычно, любые комментарии приветствуются. Только, пожалуйста, воздержитесь от воплей типа «В реальных задачах Питон в 20 раз быстрее этого вашего Пёрла, просто вы мерить не умеете» или высокоумных фраз в стиле «На практике 90% времени программы работают с диском и сетью, а не обрабатывают данные, да и память нынче дешевая». Можете доказать первое — пишите статью. Последнее является слабым утешением для.

Если элемент не найден, генерируется ошибка. В данной программе Python просто берёт введённое значение и сохраняет его в ящике «name», чтобы использовать в программе в дальнейшем. Или строки могут быть обрамлены совпадающей парой тройных кавычек: или '''. Упражнения, прилагаемые к данному курсу стоит рассматривать как материал для практический занятий, не освоив который, бессмысленно переходить к следующему уроку. А вот так это выглядит: Кнопка Добавим немного нтерактивности! Вторая форма может потребоваться для программ на языке Python, запускае мых веб сервером, хотя абсолютный путь в каждом конкретном слу чае может отличаться от того, что показан здесь. Установив свободно распространяемый интерпретатор Python, вы с первого же дня сможете создавать свои собственные исполняемые программы!