from thinker import Thinker 1. 2. 3. 4. 5. 6. 3. 获取label中的文字 最后,你可以使用Python Thinker来获取label中的文字。下面是一个示例代码: # 创建一个Thinker对象thinker=Thinker()# 定义一个包含label的文本text="这是一个包含label的文本"# 使用Python Thinker获取label中的文字label=thinker.get_la...
# 设置新的文本new_text="New Text"label.config(text=new_text) 1. 2. 3. 这段代码中,我们使用config方法来更新Label的文本内容为"New Text"。 步骤3:获取Label中的内容 最后,如果需要获取Label中显示的文本内容,可以使用cget方法。下面是获取Label内容的代码: # 获取Label中的文本内容content=label.cget("...
/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-fromTkinterimport*top=Tk()L1=Label(top,text="网站名")L1.pack(side=LEFT)E1=Entry(top,bd=5)E1.pack(side=RIGHT)top.mainloop() 测试输出结果如下:
root=tkinter.Tk()root.title("我的第一个程序")root.geometry("400x400+200+200")LabelRed=tkinter.Label(root,text="abcdefghijklmnopqrstuvwxyz",fg="Red",relief="groove")LabelRed.pack()LabelGreen=tkinter.Label(root,text="一二三四五六七八九十",fg="green",relief="groove")LabelGreen.pack()Label...
get()}' showinfo(title='登录信息', message=msg)email_label = tk.Label(root, text="电子邮件：")email_label.pack(pady=10)email_entry = tk.Entry(root, textvariable=email, width=30)email_entry.pack()email_entry.focus()password_label = tk.Label(root, text="密码：")password_label.pack...
testTag).pack(side="left") def insertText(self): # INSERT 表示在光标处插入 self.w1.insert(INSERT,"rrrr") # END 表示在最后插入 self.w1.insert(END,'[kkk]') def returnText(self): print("所有的文本:"+self.w1.get(1.0,END)) def addImage(self): self.photo = PhotoImage(file = "img...
Button(win, text='点击', command=event).pack(pady=10) win.mainloop() 3.2、通过config重新设置text importtkinterfromtkinterimport*defevent():print('当前的值:{}'.format(label.cget('text'))) label.config(text='新值')if__name__=='__main__': ...
(pady=2) # 添加垂直间距 root = tk.Tk() root.title("动态添加 Label") # 初始化计数器 counter = 0 # 创建并放置按钮 add_button = tk.Button( root, text="添加 Label", command=add_label, padx=10, pady=5, bg="#4CAF50", fg="white" ) add_button.pack(pady=10) root.mainloop(...
# 设置文本标签1 待转换文本labelText1 = tk.Label(window, text='待转换文本', font=('黑体',16,'bold'))# 放置文本标签1labelText1.place(x=50, y=10)# 设置文本标签2 转换完文本labelText1 = tk.Label(window, text='转换完文本', font=('黑体',16,'bold'))# 放置文本标签2labelText1....
trainDF['text'] = texts trainDF['label'] = labels 接下来,我们将数据集分为训练集和验证集,这样我们可以训练和测试分类器。另外,我们将编码我们的目标列,以便它可以在机器学习模型中使用: #将数据集分为训练集和验证集 train_x, valid_x,...