#1393055
#1393055: Ниже приведен код с использованием Tkinter. import tkinter as tk class MyApp: def __init__(self, master): self.master = master master.title("MyApp") self.label = tk.Label(master, text="Hello, Tkinter!") self.label.pack() self.button = tk.Button(master, text="Click Me", command=self.change_text) self.button.pack() def change_text(self): self.label.config(text="Text Changed!") root = tk.Tk() app = MyApp(root) root.mainloop() Что произойдет при запуске приложения?
Ниже приведен код с использованием Tkinter. import tkinter as tk class MyApp: def __init__(self, master): self.master = master master.title("MyApp") self.label = tk.Label(master, text="Hello, Tkinter!") self.label.pack() self.button = tk.Button(master, text="Click Me", command=self.change_text) self.button.pack() def change_text(self): self.label.config(text="Text Changed!") root = tk.Tk() app = MyApp(root) root.mainloop() Что произойдет при запуске приложения?
Варианты ответа:
- При запуске приложения будут созданы окно с надписью «Hello, Tkinter!» и кнопка «Click Me». После нажатия на кнопку текст надписи изменится на «Text Changed!».
- При запуске приложения будет создано окно с кнопкой «Click Me», но текст надписи не изменится при нажатии на кнопку, так как метод change_text некорректно привязан к кнопке.
- При запуске приложения программа завершится с ошибкой, так как класс MyApp не имеет метода __init__, или его необходимо назвать иначе.
- При запуске приложения в окне появится только кнопка «Click Me», а текст «Hello, Tkinter!» не будет отображаться, так как метод pack вызван неправильно.
🔒 Ответ будет доступен после оплаты
Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов анализа данных, включая сбор, обработку и визуализацию информации. Слушатели освоят современные инструменты для работы с большими массивами данных, научатся применять статистические методы и алгоритмы машинного обучения. Особое внимание уделяется практическим заданиям, позволяющим закрепить навыки на реальных примерах. Программа подходит для начинающих специалистов и тех, кто хочет углубить свои знания в области аналитики.
Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов анализа данных, включая сбор, обработку и визуализацию информации. Слушатели освоят современные инструменты для работы с большими массивами данных, научатся применять статистические методы и алгоритмы машинного обучения. Особое внимание уделяется практическим заданиям, позволяющим закрепить навыки на реальных примерах. Программа подходит для начинающих специалистов и тех, кто хочет углубить свои знания в области аналитики.