python用thinker库制作一个进制转换器(可打包exe)

简介: 进制转换之间很麻烦,还得计算,如果可以做一个进制转换器多nice,其实也不难,就利用一个tkinter库就能制作,废话不多说,直接开搞。

进制类型分为:


二进制 字母B表示

八进制 字母O表示

十进制 字母D表示

十六机制 字母H表示


进制转换之间很麻烦,还得计算,如果可以做一个进制转换器多nice,其实也不难,就利用一个tkinter库就能制作,废话不多说,直接开搞。

9b3c5e7798634c7bb8f12ca02b77e1d9.jpg


💝进制转换器💝

源代码以及注释

用pyinstaller打包exe

tkinter库常用参数


源代码以及注释



import tkinter as tk   # 导入tkinter库设置别名tk
root = tk.Tk()   # 生成主窗口
root.title('进制转换器')  # 设置窗体名字
root.geometry('400x250') # 设置窗体大小
# text设置按钮的文本内容,并设置组件的横,纵坐标
tk.Label(root, text='十进制数   \t').place(x=50, y=20)
tk.Label(root, text='二进制数   \t').place(x=50, y=50)
tk.Label(root, text='八进制数   \t').place(x=50, y=80)
tk.Label(root, text='十六进制数\t').place(x=50, y=110)
# Entry用于收集键盘输入并设置宽度,和组件的横,纵坐标
w = tk.Entry(root, width=20)
w.place(x=180, y=20)
obj = tk.StringVar()
obj1 = tk.StringVar()
obj2 = tk.StringVar()
# 定义一个计算进制的函数
def calculation():
    s = int(w.get())
    h = bin(s)
    o = oct(s)
    b = hex(s)
    obj.set(h)
    obj1.set(o)
    obj2.set(b)
# Label用于显示文字或者是图片(width宽度,height高度bg颜色 textvariable是关联对象,控制组件文本发生更改时跟着改变
tk.Label(root, width=20, height=1, bg='white', textvariable=obj).place(x=180, y=50)
tk.Label(root, width=20, height=1, bg='white', textvariable=obj1).place(x=180, y=80)
tk.Label(root, width=20, height=1, bg='white', textvariable=obj2).place(x=180, y=110)
# 创建一个按钮
tk.Button(root, text='转换', width=15, height=2, command=calculation).place(x=140, y=180)
# 显示主窗口
root.mainloop()


用pyinstaller打包exe



用pyinstaller打包文件为exe,即使在没有编译环境的情况下也可以运行,这里打包教程就不做介绍了,详情看我的这篇博客python利用pyinstaller打包exe详细教程

打包完效果图如下:


ed95c87d4b204238974f2330fc4b20c1.png335dbdf5bf6d4d43ad615929506826d2.png


tkinter库常用参数




参数 含义
root = TK() 生成主窗口
root.geometry(‘450x250’) 修改窗体大小(宽x高)
root.geometry(’+450+250’) 修改窗体位置(+横坐标+纵坐标)
root.title() 修改窗体的名字
root.mainloop() 显示主窗口


place()


参数 含义
x 组件左上角的横坐标
y 组件左上角的纵坐标
width 组件的宽度
height 组件的高度


Entry()


参数 含义
width 设置文本框宽度
bg 设置背景色
font 设置字体的样式和大小
textvariable 关联一个 Tkinter variable 对象, 通常为 StringVar 对象. 控制文本在该对象更改时跟着改变.



💖以上就是用thinker库制作一个进制转换器并打包exe的教程,如果有改进的建议欢迎在评论区留言奥~

欢迎各位来访,一起交流学习python🥳


相关文章
|
14天前
|
存储 Shell 区块链
怎么把Python脚本打包成可执行程序?
该文档介绍了如何将Python脚本及其运行环境打包成EXE可执行文件,以便在不具备Python环境的计算机上运行。首先确保Python脚本能够正常运行,然后通过安装PyInstaller并使用`--onefile`参数将脚本打包成独立的EXE文件。此外,还提供了去除命令行窗口和指定可执行文件图标的详细方法。这些步骤帮助用户轻松地将Python程序分发给最终用户。
怎么把Python脚本打包成可执行程序?
|
1天前
|
SQL 前端开发 数据可视化
Rodeo支持多种Python库
Rodeo支持多种Python库
10 5
|
5天前
|
数据采集 网络协议 API
HTTP协议大揭秘!Python requests库实战,让网络请求变得简单高效
【9月更文挑战第13天】在数字化时代,互联网成为信息传输的核心平台,HTTP协议作为基石,定义了客户端与服务器间的数据传输规则。直接处理HTTP请求复杂繁琐,但Python的`requests`库提供了一个简洁强大的接口,简化了这一过程。HTTP协议采用请求与响应模式,无状态且结构化设计,使其能灵活处理各种数据交换。
31 8
|
9天前
|
JSON API 开发者
Python网络编程新纪元:urllib与requests库,让你的HTTP请求无所不能
【9月更文挑战第9天】随着互联网的发展,网络编程成为现代软件开发的关键部分。Python凭借简洁、易读及强大的特性,在该领域展现出独特魅力。本文介绍了Python标准库中的`urllib`和第三方库`requests`在处理HTTP请求方面的优势。`urllib`虽API底层但功能全面,适用于深入控制HTTP请求;而`requests`则以简洁的API和人性化设计著称,使HTTP请求变得简单高效。两者互补共存,共同推动Python网络编程进入全新纪元,无论初学者还是资深开发者都能从中受益。
27 7
|
16天前
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
python这些库和框架哪个更好
【9月更文挑战第2天】python这些库和框架哪个更好
31 6
|
16天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法框架/工具
python有哪些常用的库和框架
【9月更文挑战第2天】python有哪些常用的库和框架
18 6
|
15天前
|
安全 数据挖掘 Python
Python的打包工具(setup.py)实战篇
关于如何使用Python的setup.py工具打包Python项目的实战教程。
13 0
Python的打包工具(setup.py)实战篇
WK
|
16天前
|
数据采集 XML 安全
常用的Python网络爬虫库有哪些?
Python网络爬虫库种类丰富,各具特色。`requests` 和 `urllib` 简化了 HTTP 请求,`urllib3` 提供了线程安全的连接池,`httplib2` 则具备全面的客户端接口。异步库 `aiohttp` 可大幅提升数据抓取效率。
WK
34 1
WK
|
19天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法框架/工具
Python那些公认好用的库
Python拥有丰富的库,适用于数据科学、机器学习、网络爬虫及Web开发等领域。例如,NumPy和Pandas用于数据处理,Matplotlib和Dash用于数据可视化,Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch则助力机器学习。此外,Pillow和OpenCV专长于图像处理,Pydub处理音频,Scrapy和Beautiful Soup则擅长网络爬虫工作
WK
21 4
|
18天前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
NumPy 与 SciPy:Python 科学计算库的比较
【8月更文挑战第30天】
47 1