本文将通过GUI嵌入式，将查询进行窗口化处理，便于查询，由于笔者设计的思考有欠缺，所以导致部分代码重复，这也是设计上的一大缺陷，再加上这种查询式的跳转也不太适合于实战，未来会进行修改和更正，先将代码书写出来，作为自己记录学习的历程的一种方式。

0.1Navicat for MySQL以及建立名为“stock_code”的数据库，名为“stock_codedetail”的表。

0.2Python股票量化交易到入门实战04（修改版）用于更新，维护stock_codedetail的表和代码。

0.3编程思路：通过GUI化处理，将通过sql查询方式变成一般的查询方式。

0.4编程部署：先初始化GUI框架，然后查询-匹配的模块一次，跳转反馈的模块一次，也就是说该代码分三个模块进行处理。当然美中不足的是，对于数据库的调用了两次。应该是在未来整改的时候进行修改，这就是进行封装的好处，定义一次。

1节：GUI框架初始化：

from tkinter import *
from tkinter import ttk
import pymysql
from tkinter import messagebox
import tkinter as tk#用于调用TK
import pandas as pd
import numpy as np

class basedesk():
    def __init__(self,master):
        self.root=master
        self.root.config()
        self.root.title('stock_chcek')
        self.width=380
        self.height=300
        # 获取屏幕尺寸以计算布局参数，使窗口居屏幕中央
        self.screenwidth = self.root.winfo_screenwidth()  # 屏幕宽
        self.screenheight = self.root.winfo_screenheight()  # 屏幕高
        self.alignstr = '%dx%d+%d+%d' % (
        self.width, self.height, (self.screenwidth - self.width) / 2, (self.screenheight - self.height) / 2)
        self.root.geometry(self.alignstr）
        self.R = Register(self.root)
        self.R.register(self.root)

• 这里面最难的就是理解这块代码：

 self.R = Register(self.root)
 self.R.register(self.root)

将初始化的__init__反过来传入后面的register类以及Register.register中，达到GUI框架与插件，查询功能实现的分离，使得整体结构更加清楚。

2节：插件布局，查询功能实现：

2.1初始化访问数据库的参数

class Register():
    def __init__(self, master):
        self.root = master

    # 基准框架
        self.localhost= 'localhost'
        self.user = 'root'
        self.password= '123456'
        self.database='stock_code'

2.2register函数负责按键，对话框等的部署

def register(self,master):
    self.initface=LabelFrame(self.root,text='stock_code',font=('微软雅黑',14))
    self.initface.grid(padx=85,pady=30)
    #1对话框设置
    self.industry=Label(self.initface,text='industry')
    self.industry.grid(row=1,column=0,padx=10,pady=10)
    #1.1接受输入值
    self.var1=StringVar
    #1.2输入框
    self.entry_industry=Entry(self.initface,textvariable=self.var1)
    self.entry_industry.grid(row=1,column=1,padx=0,pady=10)
    #1.3登入按键
    self.button_into=Button(self.initface,text='登录',command=self.conn)
    self.button_into.grid(row=3,column=0,padx=20,pady=20)
    #1.4退出按键
    self.button_into = Button(self.initface, text='退出', command=self.root.quit)
    self.button_into.grid(row=3, column=1,padx=20, pady=20)

2.3conn函数负责匹配self.entry_industry.get()【自己传参】是否存在数据库记录之中，如果有则跳转新窗口，即self.show_result()函数，如果没有，则弹窗提示错误。

• self.data=np.ravel(self.data.values.tolist())，通过添加np.ravel函数，可以将[[a],[b],[c]]的列表嵌套列表的模式变为[a,b,c]的列表格式。之前无法调用，花了代价的，也是通过不断的print(self.data)以及print(type(self.data))等方式来查询，然后将复杂格式简单化处理。
• self.man=self.entry_industry.get()则是对self.entry_industry.get()进行取值定义，然后传参到show_result()进行查询，返回的实现。

    def conn(self):
        #初始化数据库
        self.conn=pymysql.connect(host=self.localhost, port=3306, user=self.user,
                                  password=self.password, db=self.database,charset='utf8')
        #获取游标
        self.cursor=self.conn.cursor()
        #测试连接是否成功
        if self.cursor:
            print('连接成功')
        self.data=pd.read_sql('select industry from stock_codedatail', self.conn)
        self.data=np.ravel(self.data.values.tolist())

        self.man=self.entry_industry.get()

2.4通过while函数，我们可以实现多次查询记录。

• 如果要实现多次查询，则# self.initface.destroy()进行注释。
• 因为我们两次调用数据库数据的定义变量均为conn，所以self.cursor.close()进行了注释，在最后的匹配进行关闭游标的处理。

while  len(self.data)<40000:
    if self.entry_industry.get() in self.data:
        print('输入正确')
        # self.initface.destroy()
        self.show_result()
        break
    else:
        self.entry_industry.delete(0,END)
        messagebox.showinfo(title='note',message='查询错误，请检查')
        break
#关闭游标
#self.cursor.close()

3.show_result():主要实现self.entry_industry.get()访问数据库返回查询情况，并通过treeview进行处理。

3.1其实这里我们要检讨一下，不必在show_result（）函数再次定义self.conn，毕竟在conn()函数我们已经定义过一次，在同一个类里面可以再次调用。

• self.row = self.datap[self.datap[‘industry’]==’%s’%self.man]，将conn函数中的self.man取值输入值进行定义，然后通过Python语句调用。获取我们想要查询的信息，并且返回一个self.row函数。

def show_result(self):
    self.conn = pymysql.connect(host=self.localhost, port=3306, user=self.user,
                                password=self.password, db=self.database, charset='utf8')
    #测试
    if self.conn:
        print('连接成功')

    self.datap=pd.read_sql('select * from stock_codedatail', self.conn)
    # print(self.datap)

    self.row = self.datap[self.datap['industry']=='%s'%self.man]
    self.row=self.row.reset_index(drop=True)

3.2创建新的窗口：

win=Tk()
win.geometry('500x400+100+100')
win.title('industry_stockdetail')

3.3树型菜单插件实现：

• 定义columns
• 定义column
• 定义heading
• 在这里各位不必向我一样，这么做，可以通过for…in…循环传参进去,没有必要写的这么复杂。
• self.treeview.pack(fill=BOTH,expand=YES) # 设置位置
• self.row是dataframe数据结构,5列数据结构，通过row.iloc[i,0]将每列数据传入进去。
• 最后关闭游标，数据库。

columns=['updateDate','code','code_name','industry','industryClassification']

self.treeview=ttk.Treeview(win,height=18,show='headings',columns=columns)

self.treeview.column('updateDate',width=150,anchor='center')
self.treeview.column('code', width=80, anchor='center')
self.treeview.column('code_name', width=80, anchor='center')
self.treeview.column('industry', width=90, anchor='center')
self.treeview.column('industryClassification', width=100, anchor='center')

self.treeview.heading('updateDate',text='updateDate')
self.treeview.heading('code', text='code')
self.treeview.heading('code_name', text='code_name')
self.treeview.heading('industry', text='industry')
self.treeview.heading('industryClassification',text='industryClassification')

self.treeview.pack(fill=BOTH,expand=YES)  # 设置位置
for i in range(len(self.row)):


    self.treeview.insert('',i,values=(self.row.iloc[i,0],self.row.iloc[i,1],self.row.iloc[i,2],
                                      self.row.iloc[i,3],self.row.iloc[i,4]))



    # 关闭游标卡尺
self.cursor.close()
    # 关闭数据库
self.conn.close()
root.mainloop()

4.调用和展示：

if __name__=="__main__":
    root=Tk()
    basedesk(root)

    mainloop()

4.1查询界面：

4.2输入查询关键字：

查询错误，提示错误，并清空原查询语句

5.总结：

• 多次调用conn却设计两次访问，这个无疑是十分冗余的
• 查询界面应当和查询结果同列，查询界面可以设置账号和密码，支持修改
• 相关的界面没有很好的优化，需要修改
• 未来将进一步进行优化，敬请期待