Python开发者必看:用PyStray和Tkinter打造跨平台托盘应用(附完整代码)
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
Python快速实现托盘工具基于Pystray
Python快速实现托盘工具基于pystray,可以发送系统弹窗通知,托盘菜单,可以基于此实现功能
Python库 | pystray-0.18.0-py3.9.egg
python库,解压后可用。 资源全名:pystray-0.18.0-py3.9.egg
python托盘和(MSN消息)弹出框体验
本篇主要讲述 关于python 最小化托盘和 toasterbox(MSN消息弹出框) 在运行前请先将 wx.ico 图标放置程序同目录下 其中点击 ”显示toaster“ 就直接可以运行消息弹出框 点击“有消息了” 表示Session有值了,消息框就会自动弹出
RAMMap自动清理程序(含python源代码)
利用python调用cmd实现RAMMap每隔一分钟自动释放内存,双击运行RAMMapRUN即可运行(需要管理员权限,否则无法调用rammap)可以实现单独清理或自动清理,含python源码,可自行修改添加功能
Python实现Windows上气泡提醒效果的方法
主要介绍了Python实现Windows上气泡提醒效果的方法,涉及Python针对windows窗口操作的相关技巧,需要的朋友可以参考下
pmenu:基于终端的动态菜单,其灵感来自以python编写的dmenu,不具有依赖关系,具有可选的MRU顺序,也可以用作应用程序启动器和CtrlP替代品
菜单 一个动态的基于终端的菜单,该菜单的灵感来自于用Python编写的dmenu,没有依赖项,具有可选的顺序,也可以用作应用程序启动器和CtrlP替代品。 讨论: : 。 依存关系 Python 3.3以上版本。 用法示例 显示一些菜单项: echo -e " foo\nbar\nbaz " | pmenu pmenu foo bar baz echo -e " foo\nbar " | pmenu baz qux 从当前目录中选择一些文件: command ls /usr/bin/ | pmenu find -maxdepth 3 -type f ! -path " ./.git/* " ! -path " ./.svn/* " -printf ' %P\n ' | LC_COLLATE=C sort | pmenu 从当前目录中选择一些文件,以使用Ctrl-P快捷键(例如插件)在VIM中进行编辑: function ! Pmenu () let item_command = " find -maxdepth 3 -type f -regextype posix-
基于python开发的简单的windows桌面画笔功能,全部使用快捷键操作(python源码+图文教程),开箱即用,非常优质的资源
基于python开发的简单的windows桌面画笔功能,全部使用快捷键操作(源码+图文教程),非常优质的资源 第三方依赖 pywin32~=306 keyboard~=0.13.5 pystray~=0.19.5 pillow~=10.3.0 setuptools~=70.0.0 介绍 python实现的windows下简单的桌面画笔功能,使用快捷键操作;源文件就2个:源码文件6.py、图标文件icon.png;修改了第三方的pystray中的2个文件,见pystray文件夹 使用说明 启动画布:ctrl+alt+a 或 单击系统托盘图标 暂停画布:ctrl+alt+a 或 右键单击 退出画布:ctrl+alt+q 设置尺寸:ctrl+alt+1/2/3/4/5/6/7/8/9 设置颜色:ctrl+alt+r/g/b/k/w/y (红/绿/蓝/黑/白/黄) 如果快捷键冲突请自行修改 打包 使用pyintaller: pyinstaller --onefile -w --icon=C:\\pythonProject\\icon.png C:\pythonProject\5.py
基于 Python 开发款运行于 Windows 系统的电脑监控记录软件.rar
这是一款运行于Windows系统的电脑监控记录软件,基于Python开发,具备以下功能特点: 1. **截图监控**:按设定的间隔时间(默认为5秒,可通过命令行参数或配置文件修改)对电脑屏幕进行截图。若当前活动窗口不在白名单内,软件会将截图保存到指定路径(默认为“D:/doc/pcmon”,可配置)。保存的截图文件名包含日期和时间信息,方便查看和管理。 2. **键盘记录(可选)**:支持键盘记录功能,但默认禁用。可通过命令行参数“--keylog”或在配置文件中设置“keylogger_enabled”为“true”来启用。启用后,若当前活动窗口不在白名单内,软件会记录键盘按键信息,并保存到指定路径下的“keylog.txt”文件中。 3. **白名单功能**:设置应用白名单,如微信相关的“微信”“WeChat”“聊天文件”“朋友圈”等窗口。当白名单内的窗口处于活动状态时,软件不会进行截图和键盘记录操作(键盘记录功能需同时满足尊重白名单配置),避免对重要或隐私性操作进行监控。 4. **热键退出**:预设多种热键组合用于退出程序,如“Ctrl+Alt+X”“Alt+X”“Ctrl+Alt+Q”“Ctrl+Alt+W”“Alt+Shift+X”等,默认使用第一个热键组合。用户按下热键后,会弹出确认对话框,确认后程序退出。若热键被其他程序占用,软件会提示并退出。 5. **系统托盘**:支持系统托盘功能(需安装“pystray”模块,否则该功能不可用)。在系统托盘区域显示监控图标,点击可查看程序状态信息,包括保存路径、今日截图数量、截图间隔、热键状态等。还可通过托盘图标选择退出程序。 6. **开机自启**:可在配置文件中设置“auto_start”为“true”,将程序添加到开机自启动项,实现开机自动运行监控功能。
以windows service方式运行Python程序的方法
主要介绍了以windows service方式运行Python程序的方法,可实现将Python程序变成windows服务的功能,需要的朋友可以参考下
Python库 | pythfinder-0.19.0-py3-none-any.whl
python库。 资源全名:pythfinder-0.19.0-py3-none-any.whl
基于粒子群优化算法的计及需求响应的风光储能微电网日前经济调度(Python代码实现)
内容概要:本文研究了基于粒子群优化算法(PSO)的风光储能微电网日前经济调度问题,重点考虑了需求响应机制的影响。通过构建包含风力发电、光伏发电、储能系统及可调节负荷的微电网模型,以系统运行成本最小化为目标,建立了计及不确定性出力和负荷弹性的综合调度模型。文中详细阐述了风光出力预测、储能充放电特性、需求响应机制的数学建模方法,并设计了适应微电网特点的粒子群优化求解策略,通过Python编程实现了完整的优化调度算法,为微电网的能量管理与经济运行提供了有效的技术方案。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Python编程能力的科研人员、研究生及从事微电网、能源优化领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于微电网、分布式能源系统的日前经济调度研究与仿真;②学习和掌握粒子群优化算法在电力系统优化中的具体应用;③实现计及需求响应的综合能源系统多目标优化调度。; 阅读建议:建议读者结合代码逐行理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数和约束条件的数学表达与编程转化,并尝试修改参数或模型结构以加深理解。
PyPI 官网下载 | pystray-0.19.0-py2.py3-none-any.whl
资源来自pypi官网,解压后可用。 资源全名:pystray-0.19.0-py2.py3-none-any.whl
DenonRemote:Denon DN-500 AV接收器的桌面GUI遥控器
天龙遥控器 远程控制Denon Professional DN-500AV环绕声前置放大器。 作者:Raphael Doursenaud 许可证: 语言: 3 使用的字体: 版权所有(c)2013 Joe Loughry在MIT许可 根据GPLv3许可的 特征 目标硬件 Denon Professional DN-500AV(似乎基于与Denon AVR-1912和AVR-2112CI相同的平台。) 更多的? 欢迎捐款! 沟通 乙太网路 使用 : RS-232? 也使用Twisted 使用常规MIDI输入 定义控制方案。 请参阅: , CC7 =主音量 CC120 =静音 CC? =开/待机 程序更改->输入选择 映射? 虚拟端口 在Windows上使用 rt-midi本机,适用于* NIX操作系统 rtpMIDI? 控制项 设置 IP地
dnfdragora:DNF前端管理工具[项目代码]
dnfdragora是一款基于DNF的图形化前端管理工具,支持Qt 5、GTK+ 3和ncurses等多种界面风格,适用于Fedora、Mageia等基于DNF的Linux发行版。其核心技术栈包括DNF 1.1.9及以上版本、DNF Daemon、pystray 0.17.3及以上、libYui 4.2.14及以上、libyui-mga 1.2.1及以上以及python-manatools 0.0.4及以上。dnfdragora不仅提供高效的包管理体验,还支持跨平台开发和系统维护,具有跨平台支持、高效管理、易于扩展和活跃社区支持等特点。无论是Linux新手还是资深用户,都能通过dnfdragora简化包管理流程。
g14control:一个小型托盘应用程序,用于控制Asus Zephyrus G14电源选项
G14控制 一个简单的托盘应用程序即可控制Asus Zephyrus G14 Power选项 背景: 如果您是像我这样的用户,则讨厌使用大量不同的应用程序来控制笔记本电脑的所有省电选项(有时甚至隐藏在注册表中),而更喜欢简单,方便的任务栏应用程序实用程序。 该应用程序的重点就在于此! 它确实将其他实用程序提供的所有选项组合到一个,单个可配置的TrayApp中。 它有什么作用? 只需在Windows任务栏上单击鼠标右键,G14Control(您甚至可以对其进行重命名)就可以根据您的需要控制当前的ASUS Power计划,风扇曲线,处理器加速模式,处理器TDP,dGPU激活和屏幕刷新率。 您可以从config.yml文件配置所有预设(并添加新的预设)。 它行得通吗? 尚未完全。 有关此信息,请参见TODO。 那Linux呢? 虽然可以将此应用程序移植到Linux,但目前仅在Window
MoE-Expert-Cold-Start-Auditor-v1.0-原创源码与文档.zip
原创 JavaScript 工程工具源码,包含完整可运行源码、3 项自动化测试、离线 HTML/JSON/SVG 报告、真实运行截图、README、使用文档、MIT License 与原创授权声明。适合前端、Node.js、自动化测试和工程实践学习,解压后按 README 即可运行。
基于电流‑功率双模式 MPC 的三相并网逆变器闭环控制策略研究(Simulink仿真、Matlab代码实现)
内容概要:本文研究了基于电流-功率双模式模型预测控制(MPC)的三相并网逆变器闭环控制策略,结合Simulink仿真与Matlab代码实现,提出了一种融合电流预测与功率预测的双模式MPC控制方法。该方法通过建立精确的系统数学模型,在不同电网工况下对并网电流和有功/无功功率进行协同预测与优化控制,实现了对并网电流的高精度跟踪与功率的快速动态响应。文中详细阐述了控制算法的设计原理、预测模型构建、代价函数优化及约束处理机制,并通过仿真实验验证了所提策略在稳态精度、动态性能及抗干扰能力方面的优越性,尤其在电网电压波动、不平衡等非理想条件下表现出较强的鲁棒性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真环境,从事新能源并网、逆变器控制等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握模型预测控制在三相并网逆变器中的应用方法;② 实现高性能并网控制策略的仿真建模与算法验证;③ 提升对电流与功率双环控制协同机制的理解与设计能力; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点理解预测模型构建与代价函数设计逻辑,通过调整权重系数、采样周期等参数观察系统响应变化,深入掌握MPC控制的调参规律与优化思路。
基于直方图的自动模糊C-均值聚类遥感图像(Matlab代码实现)
内容概要:本文提出了一种基于直方图的自动模糊C-均值(FCM)聚类算法,用于遥感图像的高效分割与分类,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过引入图像直方图统计信息对传统FCM算法进行优化,有效解决了其对初始聚类中心敏感、计算复杂度高以及收敛速度慢等问题。通过对直方图进行分析,实现了聚类数的自适应确定和初始中心的合理选取,显著提升了算法的自动化程度与鲁棒性。该技术能够精确实现遥感图像中不同地物类别的像素级分割,在土地覆盖识别、环境监测等应用中具有较高实用价值。; 适合人群:具备一定数字图像处理理论基础和Matlab编程能力的科研人员、研究生及工程技术人员,特别适用于从事遥感影像分析、地理信息系统(GIS)、模式识别与计算机视觉等相关领域的从业者。; 使用场景及目标:①实现遥感图像的自动化地物分类与土地利用/覆盖变化检测;②提升模糊聚类算法在大规模遥感数据上的处理效率与分割精度;③为图像分割研究提供可复现、可扩展的Matlab算法框架,支持进一步改进与对比实验。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码深入理解直方图预处理与FCM融合的关键步骤,重点掌握聚类数目自动确定与初始中心优化策略的实现原理,并通过多种遥感图像数据集进行测试、对比与性能评估,以充分掌握该方法的应用技巧与局限性。
Kubernetes Java 客户端
官方Java客户端库,用于Kubernetes的开发与交互。
Video-Timeline-Gap-and-Overlap-Detector-v1.0-原创源码与文档.zip
原创 JavaScript 工程工具源码,包含完整可运行源码、3 项自动化测试、离线 HTML/JSON/SVG 报告、真实运行截图、README、使用文档、MIT License 与原创授权声明。适合前端、Node.js、自动化测试和工程实践学习,解压后按 README 即可运行。
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