IDLE如何清屏?
回复内容:
有必要这么复杂吗试试
import os
os.system('cls')
只会多一个0
---------------------------
忘了说了,这个只有cmd管用,IDLE 好像不行。
为啥要用自带的idle?集成到vs和用命令行多方便。 原文链接:python idle 清屏问题的解决
在学习和使用python的过程中,少不了要与Python IDLE打交道。但使用 Python IDLE 都会遇到一个常见而又懊恼的问题——要怎么清屏?
答案是为IDLE增加一个清屏的扩展ClearWindow就可以了(在Issue 6143: IDLE中可以看到这个扩展的说明)。
下面我说说安装使用的方法。
1、下载clearwindow.py(右击-目标另存为,格式为py结尾,直接点击会打开脚本内容)。
2、拷贝clearwindow.py文件,放在Python安装目录Python XXX\Lib\idlelib下面(XXX为你的python版本)。
3、记事本打开Python XXX\Lib\idlelib目录下的config-extensions.def(IDLE扩展的配置文件), 为防止出错,你可以在打开它之前先copy一个备份 。
4、修改config-extensions.def ,在末尾添加如下内容,然后保存退出:
[ClearWindow]
enable=1
enable_editor=0
enable_shell=1
[ClearWindow_cfgBindings]
clear-window=
5、打开Python的IDLE,options选项中就可以看到增加了Clear shell window ctrl+;。
6、在IDLE输入代码,然后按Ctrl+;(是指Ctrl和;),发现刚输入代码可以被清除了。
说明:
快捷键Ctrl+;,可修改成其他键,将“clear-window=
经试验,Control换成Alter时,会启动不了IDLE,换成Shift时,快捷键不起作用,因为Shift+l,直接变成输入L了。 可以参考 python idle 清屏问题的解决 关掉重开 我也非常讨厌idle这一点,要是能像matlab那样clear,clc一句话搞定就好了,可惜我们得再去安装插件
要是不安装插件,我觉得只好这样了


pip install idlex
然后创建一个快捷方式
C:\Python3\pythonw.exe "c:\Python3\scripts\idlex.pyw"
路径按自己的实际情况替换下,就OK了
缺点:用方向键上下对已经输入的命令进行遍历时,如果有多行的输入历史,会卡在那里 为什么我的就不行呢,按照步骤做的啊?在options下面只有一个Python Configure option 谢谢, 安装完成!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

本教程演示如何使用Python处理Zipf定律这一统计概念,并展示Python在处理该定律时读取和排序大型文本文件的效率。 您可能想知道Zipf分布这个术语是什么意思。要理解这个术语,我们首先需要定义Zipf定律。别担心,我会尽量简化说明。 Zipf定律 Zipf定律简单来说就是:在一个大型自然语言语料库中,最频繁出现的词的出现频率大约是第二频繁词的两倍,是第三频繁词的三倍,是第四频繁词的四倍,以此类推。 让我们来看一个例子。如果您查看美国英语的Brown语料库,您会注意到最频繁出现的词是“th

本文解释了如何使用美丽的汤库来解析html。 它详细介绍了常见方法,例如find(),find_all(),select()和get_text(),以用于数据提取,处理不同的HTML结构和错误以及替代方案(SEL)

处理嘈杂的图像是一个常见的问题,尤其是手机或低分辨率摄像头照片。 本教程使用OpenCV探索Python中的图像过滤技术来解决此问题。 图像过滤:功能强大的工具 图像过滤器

本文比较了Tensorflow和Pytorch的深度学习。 它详细介绍了所涉及的步骤:数据准备,模型构建,培训,评估和部署。 框架之间的关键差异,特别是关于计算刻度的

Python是数据科学和处理的最爱,为高性能计算提供了丰富的生态系统。但是,Python中的并行编程提出了独特的挑战。本教程探讨了这些挑战,重点是全球解释

本教程演示了在Python 3中创建自定义管道数据结构,利用类和操作员超载以增强功能。 管道的灵活性在于它能够将一系列函数应用于数据集的能力,GE

Python 对象的序列化和反序列化是任何非平凡程序的关键方面。如果您将某些内容保存到 Python 文件中,如果您读取配置文件,或者如果您响应 HTTP 请求,您都会进行对象序列化和反序列化。 从某种意义上说,序列化和反序列化是世界上最无聊的事情。谁会在乎所有这些格式和协议?您想持久化或流式传输一些 Python 对象,并在以后完整地取回它们。 这是一种在概念层面上看待世界的好方法。但是,在实际层面上,您选择的序列化方案、格式或协议可能会决定程序运行的速度、安全性、维护状态的自由度以及与其他系

Python的statistics模块提供强大的数据统计分析功能,帮助我们快速理解数据整体特征,例如生物统计学和商业分析等领域。无需逐个查看数据点,只需查看均值或方差等统计量,即可发现原始数据中可能被忽略的趋势和特征,并更轻松、有效地比较大型数据集。 本教程将介绍如何计算平均值和衡量数据集的离散程度。除非另有说明,本模块中的所有函数都支持使用mean()函数计算平均值,而非简单的求和平均。 也可使用浮点数。 import random import statistics from fracti
