为什么选择桌面/Windows 应用程序？

Jupyter notebook 上的数据科学很棒。但是您想更进一步，将您的项目/模型部署在云服务器上。有很多优秀的解决方案——使用诸如 Flask、Django 或 Streamlit 之类的库。

尽管云部署的解决方案仍然是最受欢迎的选择，但您可能经常希望为您的数据科学和机器学习项目构建一个快速的 GUI 应用程序。例如，

• 使用各种数据集测试 ML 模型。您可能只想将 CSV 文件拖放到模型上并绘制 AUC/ROC 曲线。一个 GUI 应用程序会很好，不是吗？
• 绘制给定范围内的随机变量或统计分布，并使用 GUI 动态控制参数
• 在通过 GUI 交互的数据集上快速运行一些数据整理/预处理任务（而不是编写一堆重复的代码）

在本文中，我们将展示如何按照最小的学习曲线和直观的 Python 代码构建这样的 GUI。

什么是“PySimpleGUI”？

Python 生态系统中有一些非常流行的 GUI 框架，如 Tkinter、PyQt 等。但对于数据科学家来说，它们通常有些臃肿且难以学习，他们可能希望以最少的编码构建简单的应用程序，而不是专注于构建大型企业级 GUI 程序。

具有简单学习曲线的包装器

根据他们的网站，PySimpleGUI 是“人类的 Python GUI — 将 Tkinter、Qt、Remi、WxPython 转换为可移植的人类友好的 Pythonic 界面”。基本上，它采用了所有这些流行且完善的 GUI 框架并将它们包装到一个库中，学习和构建应用程序非常简单。

基本上，只要一个下午的努力和对 Python