不到 100 行 Python 代码写个计算器

简介: 不到 100 行 Python 代码写个计算器

我们常见的计算辅助工具有两种,一种是古人发明的算盘,另一种就是我们现代人发明的计算器,与算盘相比,计算器无论是便利性还是计算速度都是优于算盘的,本文我们使用 Python 来实现一个简易的计算器。


实现


我们几乎每个人都用过计算器,大家对于计算器应该都是比较熟悉的,计算器整体也是比较简单的,主要包括:显示器、键盘、运算的逻辑处理等,计算器的图形界面我们使用 tkinter 库实现,下面看一下具体实现过程。


首先,我们画一个主窗口,代码实现如下:


# 创建主窗口
tk = tkinter.Tk()
# 设置窗口大小和位置
tk.geometry('300x210+500+200')
# 不允许改变窗口大小
tk.resizable(False, False)
# 设置窗口标题
tk.title('计算器')


看一下效果:


image.png


我们接着画显示器,代码实现如下:


# 自动刷新字符串变量,可用 set 和 get 方法进行传值和取值
contentVar = tkinter.StringVar(tk, '')
# 创建单行文本框
contentEntry = tkinter.Entry(tk, textvariable=contentVar)
# 设置文本框为只读
contentEntry['state'] = 'readonly'
# 设置文本框坐标及宽高
contentEntry.place(x=20, y=10, width=260, height=30)


看一下效果:


image.png


再接着画键盘,代码实现如下:


# 按钮显示内容
bvalue = ['C', '+', '-', '//', '2', '0', '1', '√', '3', '4', '5', '*', '6', '7', '8', '.', '9', '/', '**', '=']
index = 0
# 将按钮进行 5x4 放置
for row in range(5):
    for col in range(4):
        d = bvalue[index]
        index += 1
        btnDigit = tkinter.Button(tk, text=d, command=lambda x=d: onclick(x))
        btnDigit.place(x=20 + col * 70, y=50 + row * 30, width=50, height=20)


看一下效果:


image.png


界面画完了,我们看一下处理运算逻辑的代码,如下所示:


# 点击事件
def onclick(btn):
    # 运算符
    operation = ('+', '-', '*', '/', '**', '//')
    # 获取文本框中的内容
    content = contentVar.get()
    # 如果已有内容是以小数点开头的,在前面加 0
    if content.startswith('.'):
        content = '0' + content  # 字符串可以直接用+来增加字符
    # 根据不同的按钮作出不同的反应
    if btn in '0123456789':
        # 按下 0-9 在 content 中追加
        content += btn
    elif btn == '.':
        # 将 content 从 +-*/ 这些字符的地方分割开来
        lastPart = re.split(r'\+|-|\*|/', content)[-1]
        if '.' in lastPart:
            # 信息提示对话框
            tkinter.messagebox.showerror('错误', '重复出现的小数点')
            return
        else:
            content += btn
    elif btn == 'C':
        # 清除文本框
        content = ''
    elif btn == '=':
        try:
            # 对输入的表达式求值
            content = str(eval(content))
        except:
            tkinter.messagebox.showerror('错误', '表达式有误')
            return
    elif btn in operation:
        if content.endswith(operation):
            tkinter.messagebox.showerror('错误', '不允许存在连续运算符')
            return
        content += btn
    elif btn == '√':
        # 从 . 处分割存入 n,n 是一个列表
        n = content.split('.')
        # 如果列表中所有的都是数字,就是为了检查表达式是不是正确的
        if all(map(lambda x: x.isdigit(), n)):
            content = eval(content) ** 0.5
        else:
            tkinter.messagebox.showerror('错误', '表达式错误')
            return
    # 将结果显示到文本框中
    contentVar.set(content)


整体实现完了之后,我们来演示一下,看一下效果:


image.png


是不是有内味了。


打包


为了更加方便的使用,我们可以将 Python 代码打包成 exe 文件,打包我们使用 pyinstaller,安装用 pip install pyinstaller 命令即可。


打包时我们使用 pyinstaller --onefile --nowindowed counter.py 命令即可,此时打包生成的文件是使用的默认图标,如果我们想指定自己的图标可以添加参数 --icon="xxx\xxx.ico",打包生成的文件在 dist 目录,如下图所示:


image.png


此时,我们直接运行 exe 文件就行了。


总结


本文我们使用 Python 实现了一个简易的计算器,大家如果有兴趣的话,可以尝试添加更多的功能以及对键盘进行个性化修改。

目录
相关文章
|
17天前
|
开发框架 数据建模 中间件
Python中的装饰器:简化代码,增强功能
在Python的世界里,装饰器是那些静悄悄的幕后英雄。它们不张扬,却能默默地为函数或类增添强大的功能。本文将带你了解装饰器的魅力所在,从基础概念到实际应用,我们一步步揭开装饰器的神秘面纱。准备好了吗?让我们开始这段简洁而富有启发性的旅程吧!
25 6
|
10天前
|
数据可视化 Python
以下是一些常用的图表类型及其Python代码示例,使用Matplotlib和Seaborn库。
通过这些思维导图和分析说明表,您可以更直观地理解和选择适合的数据可视化图表类型,帮助更有效地展示和分析数据。
50 8
|
17天前
|
API Python
【Azure Developer】分享一段Python代码调用Graph API创建用户的示例
分享一段Python代码调用Graph API创建用户的示例
41 11
|
19天前
|
测试技术 Python
探索Python中的装饰器:简化代码,增强功能
在Python的世界中,装饰器是那些能够为我们的代码增添魔力的小精灵。它们不仅让代码看起来更加优雅,还能在不改变原有函数定义的情况下,增加额外的功能。本文将通过生动的例子和易于理解的语言,带你领略装饰器的奥秘,从基础概念到实际应用,一起开启Python装饰器的奇妙旅程。
33 11
|
15天前
|
Python
探索Python中的装饰器:简化代码,增强功能
在Python的世界里,装饰器就像是给函数穿上了一件神奇的外套,让它们拥有了超能力。本文将通过浅显易懂的语言和生动的比喻,带你了解装饰器的基本概念、使用方法以及它们如何让你的代码变得更加简洁高效。让我们一起揭开装饰器的神秘面纱,看看它是如何在不改变函数核心逻辑的情况下,为函数增添新功能的吧!
|
15天前
|
程序员 测试技术 数据安全/隐私保护
深入理解Python装饰器:提升代码重用与可读性
本文旨在为中高级Python开发者提供一份关于装饰器的深度解析。通过探讨装饰器的基本原理、类型以及在实际项目中的应用案例,帮助读者更好地理解并运用这一强大的语言特性。不同于常规摘要,本文将以一个实际的软件开发场景引入,逐步揭示装饰器如何优化代码结构,提高开发效率和代码质量。
42 6
|
20天前
|
Python
如何提高Python代码的可读性?
如何提高Python代码的可读性?
33 4
|
20天前
|
Python
Python编程入门:从零开始的代码旅程
本文是一篇针对Python编程初学者的入门指南,将介绍Python的基本语法、数据类型、控制结构以及函数等概念。文章旨在帮助读者快速掌握Python编程的基础知识,并能够编写简单的Python程序。通过本文的学习,读者将能够理解Python代码的基本结构和逻辑,为进一步深入学习打下坚实的基础。
|
24天前
|
设计模式 监控 程序员
Python中的装饰器:功能增强与代码复用的利器####
本文深入探讨了Python中装饰器的工作原理、应用场景及其在提升代码可读性、减少重复劳动方面的优势。不同于传统方法的冗长和复杂,装饰器提供了一种优雅且高效的方式来增强函数或方法的功能。通过具体实例,我们将揭示装饰器如何简化错误处理、日志记录及性能监控等常见任务,使开发者能够专注于核心业务逻辑的实现。 ####
|
22天前
|
存储 设计模式 缓存
Python中的装饰器:代码的魔法增强剂####
本文将深入探讨Python语言中一个强大而灵活的特性——装饰器。不同于传统的函数调用,装饰器提供了一种优雅的方式来扩展或修改函数行为,无需直接修改原函数代码。我们将通过实例分析,揭示装饰器的定义、工作原理及其在实际项目中的应用价值,旨在帮助开发者更好地理解和利用这一高级功能,提升代码的可读性与维护性。 ####
下一篇
DataWorks