在Python的世界中，总有无限的可能性。今天，我们聊聊两个非常有趣的库：pythonds和pystray。pythonds提供了一系列数据结构和算法的实现，让开发者可以轻松处理复杂的数据，而pystray则让我们能够在桌面上创建漂亮的系统托盘图标。将这两个库结合起来，可以造出很多有趣的功能，比如数据监控，事件提醒，甚至是用户自定义的桌面交互应用。
要想把这两个库结合起来，首先得安装它们。可以通过pip命令来安装，打开命令行工具，输入以下命令：
pip install pythonds pystray
确保这两个库都是最新版本。接下来，我们可以着手搞点有趣的事。
我们可以用pythonds来实现一个简单的队列，用于监控某项任务的执行情况，然后用pystray将这些信息展示在系统托盘。举个例子，构建一个简单的任务队列，每当有新的任务进来时，我们就通过一个桌面通知来提醒用户。
from pythonds.basic import Queueimport timefrom pystray import Icon, MenuItem, SystemTrayIconfrom PIL import Image, ImageDraw# 创建一个任务队列task_queue = Queue()def create_image(width, height, color1, color2): image = Image.new('RGB', (width, height), color1) d = ImageDraw.Draw(image) d.rectangle( (width // 2, 0, width, height // 2), fill=color2) return imagedef notify_user(): if not task_queue.isEmpty(): task = task_queue.dequeue() print(f'New Task: {task}') # 这里会更新托盘的提示信息，比如系统通知等 icon.title = f'Processing: {task}' # 实际上你会在这里使用系统通知功能def add_task(task): task_queue.enqueue(task) notify_user()image = create_image(64, 64, 'blue', 'black')icon = Icon("test_icon", image, "Task Monitor", menu=MenuItem("Quit", lambda _: icon.stop()))icon.run(lambda: add_task("New Data Processing Task"))# 模拟持续运行while True: time.sleep(1) # 每隔一秒检查队列
在这段代码中，我们创建了一个队列来存储任务。每次添加新的任务，都会通过notify_user函数向用户发送通知。托盘图标通过pystray库创建，点击图标后会显示当前正在处理的任务。
接下来，再谈另一个组合功能：任务进度更新。我们可以用pythonds的栈来管理任务的处理进度，结合pystray实时展示。
from pythonds.basic import Stackimport timefrom pystray import Icon, MenuItemfrom PIL import Image, ImageDrawprogress_stack = Stack()def create_image(width, height, color1, color2): image = Image.new('RGB', (width, height), color1) d = ImageDraw.Draw(image) d.rectangle( (width // 2, 0, width, height // 2), fill=color2) return imagedef check_progress(): if not progress_stack.isEmpty(): progress = progress_stack.pop() print(f'Progress Updated: {progress}') icon.title = f'Current Progress: {progress}%'def update_progress(progress): progress_stack.push(progress) check_progress()image = create_image(64, 64, 'green', 'black')icon = Icon("progress_icon", image, "Task Progress", menu=MenuItem("Quit", lambda _: icon.stop()))icon.run(lambda: update_progress(50)) # 假设一开始是50%的进度while True: time.sleep(2) # 每隔2秒更新进度
在这个示例中，我们使用了栈来记录任务的处理进度，每次更新进度时，都会用notify_user函数向用户展示新的进度。
再来看第三个功能：实现简单的提醒系统。可以使用pythonds的链表来存储提醒任务，把这些提醒通过pystray展示。
from pythonds.basic import LinkedListimport timefrom pystray import Icon, MenuItemfrom PIL import Image, ImageDrawreminder_list = LinkedList()def create_image(width, height, color1, color2): image = Image.new('RGB', (width, height), color1) d = ImageDraw.Draw(image) d.rectangle((width // 2, 0, width, height), fill=color2) return imagedef check_reminders(): if not reminder_list.isEmpty(): reminder = reminder_list.head.data icon.title = f'Reminder: {reminder}' print(f'Reminder: {reminder}')def add_reminder(reminder_text): reminder_list.add(reminder_text) check_reminders()image = create_image(64, 64, 'red', 'black')icon = Icon("reminder_icon", image, "Reminder System", menu=MenuItem("Quit", lambda _: icon.stop()))icon.run(lambda: add_reminder("Don't forget to hydrate!")) while True: time.sleep(5) # 每隔5秒检查提醒
这个代码示例通过链表来存储提醒信息，每当有新的提醒加入，就会立即通过托盘图标显示。
使用这两个库的组合功能虽然让我们得到了非常多的好处，但是在实际应用中可能会遇到一些问题。比如当频繁更新托盘信息时，可能会导致UI响应缓慢或者卡顿。对此，解决办法是可以设计一个合理的更新频率，减少更新频率来减轻负担。
还有当任务队列或者进度被多个线程访问时，可能会导致数据不一致。可以通过加锁机制来解决这个问题，确保同一时刻只有一个线程可以访问这些数据结构。
总的来说，pythonds和pystray这两个库的结合是相当强大和有趣的，通过实际的功能实现场景可以让我们更深入理解Python的应用。如果你们在运用这些库时遇到了任何问题，或者有不明白的地方，可以随时留言问我，我们一起探讨解决哦！
