Python如何进行GUI桌面开发有哪些不错的库可以推荐
Python进行GUI开发的库其实很多，下面我简单介绍几个不错的库，感兴趣的朋友可以自己尝试一下，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
tkinter这个就不用多说了，python自带的GUI开发标准库，对于开发小型简单的应用来说，完全可以了，开源、跨平台，使用起来非常方便，下面我简单测试一下，主要代码如下：
点击运行程序，效果如下，一个窗口一个Label标签：
easygui这个是基于tkinter的一个窗口GUI库，可以快速创建窗口对话框，包括常见的登陆对话框、注册对话框等，下面我简单介绍一下这个库的安装和使用：
1.首先，安装easygui，这个直接在cmd窗口输入安装命令“pipinstalleasygui”就行，如下：
2.安装完成后，我们就可以直接编写代码进行测试了，主要代码如下，非常简单：
点击运行这个程序，效果如下：
kivy这是一个跨平台的GUI应用程序开发库，可以用来开发安卓、苹果应用，一套程序，可以处处运行，下面我简单介绍一下这个库的安装和使用：
1.首先，安装kivy，这个直接按官方教程安装就行，如下：
2.安装完成后，就可以直接编写代码进行测试了，主要代码如下，非常简单：
点击运行程序，效果如下，这里你可以将其打包为手机应用，安装到手机上：
wxpython这也是一个免费、跨平台的PythonGUI开发库，相比较前面的tkinter来说，功能更为强大，控件也更多，下面我简单介绍一下这个库的安装和使用：
1.首先，安装wxpython，这个也直接在cmd窗口输入命令“pipinstallwxpython”就行，如下：
2.安装完成后，我们就可以直接编写相关代码进行测试了，主要代码如下，非常简单，一个简单的文本编辑器：
点击运行这个程序，效果如下：
pyqt这个Qt的一个Python接口库，借助于Qt强大的用户界面，Python也可以快速开发出GUI程序，组件更多，也更方便，只要你有一定的Qt基础，很快就能掌握这个库的使用，下面我简单介绍一下这个库的安装和使用：
1.首先，安装pyqt，这个直接在cmd窗口输入安装命令“pipinstallpyqt5”就行，如下，安装需要稍微等待一会儿：
2.安装完成后，我们就可以直接编写代码进行测试了，如下，一个简单的计算器：
点击运行这个程序，效果如下：
至此，我们就介绍完了这5个PythonGUI库。总的来说，这5个库使用起来都非常不错，如果你的应用界面比较简单，功能要求不高，可以选择tkinter和easygui，如果界面比较复杂，功能要求比较复杂，可以考虑使用wxpython或pyqt，当然，你也可以使用其他GUI库，像pygame等，根据实际项目需求而定，网上也有相关资料和教程，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。
vs和python哪个好
看解决的问题，选择相应的软件
Python和VisualStudio（VS）是两种不同的软件工具，拥有不同的用途和功能。以下是它们之间的一些主要区别：
1.用途和语言：Python是一种编程语言，广泛用于软件开发、数据分析、科学计算等领域。它具有简洁易读的语法和丰富的库生态系统。而VisualStudio是一个集成开发环境（IDE），用于开发各种应用程序，包括但不限于Python。它支持多种编程语言（如C++,C#,VB.NET等）的开发。
2.编辑器和功能：Python可以使用各种文本编辑器进行编码，如VSCode、SublimeText、PyCharm等。而VisualStudio提供了一个全功能的开发环境，包括代码编辑器、调试器、自动完成、代码重构等功能，针对多种编程语言进行开发。
3.跨平台支持：Python是一种跨平台的编程语言，可以在不同的操作系统（如Windows、Mac、Linux等）上运行。VS本身是Windows平台上的开发工具，但有一些版本（如VisualStudioCode）也提供了跨平台支持。
4.生态系统和库：Python拥有庞大且活跃的库生态系统，有许多用于不同领域的库和框架，如NumPy、Pandas、Django等。VisualStudio也具有丰富的库和扩展生态系统，但主要集中在.NET平台和Microsoft生态系统上。
5.用户界面：Python通常以命令行方式运行，也可以使用各种图形界面库（如Tkinter、PyQt、wxPython）创建图形用户界面（GUI）应用程序。而VisualStudio提供了可视化的界面设计工具，可以更轻松地创建和布局GUI应用程序。
总体而言，Python是一种通用的编程语言，适用于各种领域的开发任务，而VisualStudio是一个功能强大的IDE，主要用于开发多种语言的应用程序，包括Python。选择使用哪个工具取决于具体的开发需求、个人偏好和项目要求。
python桌面开发，为什么选择PyQt或wxPython，而不使用Tkinter
最主要的原因就是Tkinter参考资料太少，只能满足基本GUI开发（界面美观程度要求不高），因此使用的人比较少，而PyQt和wxPython参考资料丰富，可以直接拖拽控件，界面设计美化容易，因此使用的人比较多，下面我简单介绍一下这2个模块的安装和使用，感兴趣的朋友可以自己尝试一下：
wxPython这是Python一个非常不错的GUI开发库，免费、开源、跨平台，可用组件众多，借助这些组件，程序员可以快速创建完整、功能全面的用户界面，因此应用非常广泛，下面我简单介绍一下这个库：
1.首先，安装wxPython，这个直接在cmd窗口输入安装命令“pipinstallwxpython”就行，如下，我的Python环境已正确安装：
2.安装完成后，我们就可以直接编写代码来测试这个模块了，代码如下，非常简单，一个文本编辑器，根据路径打开文件，然后编辑再保存：
程序运行截图如下，效果还是非常不错的：
PyQt这是一个基于Qt的Python接口包，借助于Qt强大的可视化功能，Python也可以快速开发一个功能强大、界面美观的GUI程序（可以直接拖拽控件），下面我简单介绍一下这个库：
1.首先，安装PyQt，这个也直接在cmd窗口输入命令“pipinstallpyqt5”就行，如下，安装的过程需要耐心等待一会儿：
2.安装完成后，我们就可以直接打开Qt自带的设计工具QtDesigner进行界面设计了，默认在site-packages->PyQt5->Qt->bin目录下，所有控件都可以直接拖拽，而且可以使用QSS进行美化，非常方便，如下：
3.设计完成后，使用pyuic5工具进行转化，就会自动生成对应Python代码，如下，不需要我们再手动去一行一行编写，调整布局：
4.最后再加一个main函数，创建上面的类对象，就可以显示我们创建的界面了，如下：
运行程序，截图如下，就是我们刚才设计的GUI界面，非常方便吧，再绑定信号和槽函数，就可以进行用户响应啦：
至此，我们就介绍完了PyQt和wxPython这2个模块的简单安装和使用。总的来说，对于界面简单、功能要求不高的GUI设计来说，Tkinter完全可以胜任，但是对于功能比较复杂、界面美化程度较高的GUI来说，PyQT和wxPython更容易，也更好实现，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
python可以开发什么
主要可以做小程序，爬虫程序，用于系统编程等等还是很广泛的。
Python的应用领域分为下面几类。下文将介绍一些Python具体能帮我们做的事情。但我们不会对各个工具进行深入探讨，如果你对这些话题感兴趣，请从老男孩python培训网站或其他一些资源中获取更多的信息。
1.python可以用于系统编程Python对操作系统服务的内置接口，使其成为编写可移植的维护操作系统的管理工具和部件（有时也被称为Shell工具）的理想工具。
Python程序可以搜索文件和目录树，可以运行其他程序，用进程或线程进行并行处理等等。
2.python可以用于用户图形接口
Python的简洁以及快速的开发周期十分适合开发GUI程序。此外，基于C++平台的工具包wxPythonGUIAPI可以使用Python构建可移植的GUI。
诸如PythonCard和Dabo等一些高级工具包是构建在wxPython和Tkinter的基础API之上的。通过适当的库，你可以使用其他的GUI工具包，例如，Qt、GTK、MFC和Swing等。
3.python可以用于Internet脚本
Python提供了标准Internet模块，使Python能够广泛地在多种网络任务中发挥作用，无论是在服务器端还是在客户端都是如此。
而且网络上还可以获得很多使用Python进行Internet编程的第三方工具此外，Python涌现了许多Web开发工具包，例如，Django、TurboGears、Pylons、Zope和WebWare，使Python能够快速构建功能完善和高质量的网站。
4.python可以用于组件集成
在介绍Python作为控制语言时，曾涉及它的组件集成的角色。Python可以通过C/C++系统进行扩展，并能够嵌套C/C++系统的特性，使其能够作为一种灵活的粘合语言，脚本化处理其他系统和组件的行为。
例如，将一个C库集成到Python中，能够利用Python进行测试并调用库中的其他组件；将Python嵌入到产品中，在不需要重新编译整个产品或分发源代码的情况下，能够进行产品的单独定制。
5.python能用于数据库编程
对于传统的数据库需求，Python提供了对所有主流关系数据库系统的接口，Python定义了一种通过Python脚本存取SQL数据库系统的可移植的数据库API，这个API对于各种底层应用的数据库系统都是统一的。
所以一个写给自由软件MySQL系统的脚本在很大程度上不需改变就可以工作在其他系统上（例如，Oracle）--你仅需要将底层的厂商接口替换掉就可以实现。
6.python可以用于快速原型
对于Python程序来说，使用Python或C编写的组件看起来都是一样的。正因为如此，我们可以在一开始利用Python做系统原型，之后再将组件移植到C或C++这样的编译语言上。
7.python可以用于数值计算和科学计算编程
我们之前提到过的NumPy数值编程扩展包括很多高级工具，通过将Python与出于速度考虑而使用编译语言编写的数值计算的常规代码进行集成，其他一些数值计算工具为Python提供了动画、3D可视化、并行处理等功能的支持。
8.python可以用于游戏、图像、人工智能、XML、机器人等
Python的应用领域很多，远比这里提到的多得多。
例如，可以利用pygame系统使用Python对图形和游戏进行编程；用PIL和其他的一些工具进行图像处理；用PyRo工具包进行机器人控制编程。
当然python能干的事情不止上面这么多领域，相信你在学完老男孩python自动化架构课程就能知道python应用的领域之多了。
拓展资料
Python(英国发音:/?pa?θ?n/美国发音:/?pa?θɑ?n/),是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人GuidovanRossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。
Python是纯粹的自由软件，源代码和解释器CPython遵循GPL(GNUGeneralPublicLicense)许可。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(whitespace)作为语句缩进。
Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面)，然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。
7月20日，IEEE发布2017年编程语言排行榜:Python高居首位。
2018年3月，该语言作者在邮件列表上宣布Python2.7将于2020年1月1日终止支持。用户如果想要在这个日期之后继续得到与Python2.7有关的支持，则需要付费给商业供应商。
python可视化界面怎么做
本文所演示的的可视化方法
散点图（Scatterplot)
直方图(Histogram）
小提琴图（Violinplot)
特征两两对比图（Pairplot）
安德鲁斯曲线(Andrewscurves)
核密度图(Kerneldensityestimationplot)
平行坐标图（Parallelcoordinates）
Radviz（力矩图？）
热力图(Heatmap)
气泡图(Bubbleplot)
这里主要使用Python一个流行的作图工具:Seabornlibrary，同时Pandas和bubbly辅助。为什么Seaborn比较好？
因为很多时候数据分析，建模前，都要清洗数据，清洗后数据的结果总要有个格式，我知道的最容易使用，最方便输入模型,最好画图的格式叫做"TidyData"(WickhamH.Tidydata[J].JournalofStatisticalSoftware,2014,59(10):1-23.)其实很简单，TidyData格式就是：
每条观察（记录）自己占一行
观察（记录）的每个特征自己占一列
举个例子，我们即将作图的数据集IRIS就是TidyData（IRIS（IRIS数据集）_百度百科）：
Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher,1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。
该数据集包含了5个属性：
Sepal.Length（花萼长度），单位是cm;
Sepal.Width（花萼宽度），单位是cm;
Petal.Length（花瓣长度），单位是cm;
Petal.Width（花瓣宽度），单位是cm;
种类：IrisSetosa（山鸢尾）、IrisVersicolour（杂色鸢尾），以及IrisVirginica（维吉尼亚鸢尾）。
IRIS数据可以看到，每条观察（ID=0,1,2...）自己占一行，每个特征(四个部位长/宽度，种类）自己占一列。Seaborn就是为TidyData设计的，所以方便使用。
所以这个数据集有6列，6个特征，很多时候做可视化就是为了更好的了解数据，比如这里就是想看每个种类的花有什么特点，怎么样根据其他特征把花分为三类。我个人的喜好是首先一张图尽量多的包含数据点，展示数据信息，从中发现规律。我们可以利用以下代码完全展示全部维度和数据这里用的bubbly：
三维图，全局观察Python做出来，其实是一张可以拖动角度，放大缩小的图，拖一拖看各角度视图会发现三类还是分的挺明显的。Github上这个bubbly还是很厉害的，方便。
接下来开始做一些基础的可视化，没有用任何修饰，代码只有最关键的画图部分，可视化作为比赛的一个基础和开端，个人理解做出的图能看就行，美不美无所谓，不美也不扣分。因为
散点图，可以得到相关性等信息，比如基本上SepalLengthCm越大，SepalWidthCm越大
散点图使用Jointplot,看两个变量的分布，KDE图，同时展示对应的数据点
就像上一篇说的，比赛中的每个环节都至关重要，很有必要看下这些分布直方图，kde图，根据这些来处理异常值等，这里请教，为什么画了直方图还要画KDE？？我理解说的都是差不多的东西。
关于KDE:"由于核密度估计方法不利用有关数据分布的先验知识，对数据分布不附加任何假定，是一种从数据样本本身出发研究数据分布特征的方法，因而，在统计学理论和应用领域均受到高度的重视。"
无论如何，我们先画直方图，再画KDE
直方图KDE图这里通过KDE可以说，由于Setosa的KDE与其他两种没有交集，直接可以用Petailength线性区分Setosa与其他两个物种。
Pairplot箱线图，显示一组数据分散情况的统计图。形状如箱子。主要用于反映原始数据分布的特征，关键的5个黑线是最大值、最小值、中位数和两个四分位数。在判断异常值，处理异常值时候有用。
BoxPlot小提琴图
Violinplot这个Andrewscurves很有趣，它是把所有特征组合起来，计算个值，展示该值，可以用来确认这三个物种到底好不好区分，维基百科的说法是“Ifthereisstructureinthedata,itmaybevisibleintheAndrews'curvesofthedata.”（Andrewsplot-Wikipedia）
Andrews'curvesradvizRadviz可视化原理是将一系列多维空间的点通过非线性方法映射到二维空间的可视化技术，是基于圆形平行坐标系的设计思想而提出的多维可视化方法。圆形的m条半径表示m维空间，使用坐标系中的一点代表多为信息对象，其实现原理参照物理学中物体受力平衡定理。多维空间的点映射到二维可视空间的位置由弹簧引力分析模型确定。(Radviz可视化原理-CSDN博客)，能展示一些数据的可区分规律。
数值是皮尔森相关系数，浅颜色表示相关性高，比如Petal.Length（花瓣长度）与Petal.Width（花瓣宽度）相关性0.96，也就是花瓣长的花，花瓣宽度也大，也就是个大花。
不过，现在做可视化基本上不用python了，具体为什么可以去看我的写的文章，我拿python做了爬虫，BI做了可视化，效果和速度都很好。
finereport
可视化的一大应用就是数据报表，而FineReport可以自由编写整合所需要的报表字段进行报表输出，支持定时刷新和监控邮件提醒，是大部分互联网公司会用到的日常报表平台。
尤其是公司体系内经营报表，我们用的是商业报表工具，就是finereport。推荐他是因为有两个高效率的点：①可以完成从数据库取数（有整合数据功能）—设计报表模板—数据展示的过程。②类似excel做报表，一张模板配合参数查询可以代替几十张报表。
FineBI
简洁明了的数据分析工具，也是我个人最喜欢的可视化工具，优点是零代码可视化、可视化图表丰富，只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可视化效果，拥有数据整合、可视化数据处理、探索性分析、数据挖掘、可视化分析报告等功能，更重要的是个人版免费。
主要优点是可以实现自助式分析，而且学习成本极低，几乎不需要太深奥的编程基础，比起很多国外的工具都比较易用上手，非常适合经常业务人员和运营人员。在综合性方面，FineBI的表现比较突出，不需要编程而且简单易做，能够实现平台展示，比较适合企业用户和个人用户，在数据可视化方面是一个不错的选择；
这些是我见过比较常用的，对数据探索有帮助的可视化方法。
python gui哪个最简单好用
根据个人经验，Tkinter是最简单好用的PythonGUI库。Tkinter是Python标准库中自带的GUI库，简单易用，文档详细，支持实时预览，适合初学者，适用于快速开发小型项目。除了Tkinter，还有其他流行的PythonGUI库，如PyQt、wxPython和Kivy等。这些库有各自的优点和适用场景。PyQt和wxPython具有更高的性能和更丰富的功能，特别适合大规模项目。Kivy是一个基于触摸屏的GUI库，适用于开发移动应用。因此，开发者可以根据自己的需求和技能水平选择不同的PythonGUI库。
