Python编程必备：高效快捷键与窗口操作技巧汇总

学python别说还不会用这些快捷键了

学习Python，更不用说不知道如何使用这些链路。
2 .CTRL+ALT+存储空间快速进口每个类。
3 CTRL+SHIFT+ENTER指令已完成。
4 CTRL+P参数信息（方法中的调用参数）。
5 .ctrl+q快速快速文档。
6 .F1 外部文档。
7 移动+F1 外部文档。
输入Web文档主页。
8 .Ctrl+Shift+Z->重做重做。
9 .CT+悬挂左鼠标按钮以引入编码定义。
1 0.CTL+F1 显示错误描述或警告消息。
1 1 .AIT+自动创建代码。
1 2 .Ctrl+0重新方法。
1 3 .CTRL+AIT+T。
1 4 1 5 .ctrl+Shift+/block注释。
1 6 .ctrl+Shift+1 显示快速定义。
1 7 .ctrl+Shift+B跳到类型声明。
1 8 .CTL+U跳到总体方法和总体类。
1 9 .ctrl+] klue跳到代码块的末尾并开始。
2 0.CTRL+F1 2 弹出文件结构。
2 1 .Ctrl+H TyphierArchy。
2 2 .ctrl+Shift+H方法层次结构。
2 3 .CTRL+AIT+H调用层次结构。
2 4 突出显示F2 /Shift+F2 的下一个和更早时出错。
2 5 .F4 /CTRL+输入资源并查看资源。
2 6 .AIT+主页显示导航条F1 1 书签开关。
2 7 .Ctrl+Shift+F1 1 书签助记符开关。
2 8 .ctrl+＃[0-9 ]在徽标的书签上。
2 9 . Shift+F1 1 显示书签AIT+TAB电路窗口。
3 0.Ctrl+Shift+J添加了智能行。
3 1 .ctrl+输入智能电线。
3 2 .hift+Enter键以不同的行开头。
3 3 .Ctrl+Shift+U在选定区域或代码块之间开关。
3 4 .ctrl+删除将被删除，直到标志结束为止。
3 5 .CTRL+背景空间在字符的开头删除。
3 6 .CTRL+NUMPAD+代码-Block Expen/Collapse [当前位置：功能，注释等）。
3 7 .ctrl+shift+numpad。
+/展开所有代码块。
3 8 .CTR+F4 关闭Laufen选项卡。
3 9 默认设置是选择+strlCommand+shift+u以转换大写字母和小字母的字母。
2 搜索/替换1 .F3 2 移动+F3 之前。
3 .CTRL+R替换。
4 CTRL+SHIF+F或2 连续命中移动以查找全局搜索查询。
。
5 .Ctrl+Shift+R全局更换。
3 运行1 Alt+Shift+F1 0 Dustan模式配置。
2 Alt+Shift+F9 -Debug模式配置。
3 Layer+F1 O运行。
4 移动+F9 调试。
5 .Ctrl+Shift+F1 0编辑器配置。
6 .Ctrl+Alt+R承担Managing.py的任务。
4 调试（调试）1 .F8 跳。
2 .F7 输入。
3 移位+F8 输出。
4 . Alt+F9 领导光标。
5 .AT+F8 审查表达。
6 .CTRL+ALT+F8 快速检查表达式。
7 .F9 修复计划。
8 .CTRL+F8 断点开关。
9 .Ctrl+Shift+-F8 断点的视图。
5 导航（导航）1 .CTRL+N跳到课程。
2 .Ctrl+Shift+N跳到符号。
3 . Alt+右/Seeft跳到下一个和先前编辑的选项卡（CMD+Alt+right/link）。
4 . ait+向上/下跳到上一个和下一个方法。
5 .F1 2 返回到上一个工具窗口。
6 .SC从工具窗口返回到加工窗口。
7 Shift+Esc隐藏了正在进行的窗口，最后执行的窗口。
8 .Ctrl+Shift+F4 关闭活动竞赛的选项卡。
9 .CTRL+G显示当前的线号和图形符号。
1 0.ctrl+e显示当前文件，并打开了最近使用的文件的列表。
1 1 .CTRL+AIT+左/右。
1 2 .Ctrl+Shift+Backspace导航到下一个编辑区域，该区域几乎看起来像返回最后一个编辑位置。
1 3 .AT+F1 找到前文件或徽标。
1 4 .ctrl+b/ctrl+单击声明。
跳跃1 5 .ctr+AIT+B用于实现。
1 6 .ctrl+W选择添加的CodeBlock。
1 7 .ctrl+Shift+W返回到先前的状态。
1 8 .ctrl+shift+] [所选的代码块结束并开始。
1 9 Alt+输入快速校正。
2 0.CTR+AIT+L代码格式。
2 1 .ctrl+at+0优化导入。
2 2 .ctrl+ait+1 自动插入。
2 3 .tab/shift+tab -insign，而不是当前行。
2 4 .ctrl+X/Shift+删除将当前行或所选代码块切入剪贴板。
2 5 .CTRL+C/CTRL+插入，将当前行或所选代码块复制到剪贴板中。
2 6 .Ctrl+V/Shift+固定粘贴从剪贴板上。
2 7 .ctrl+Shift+V插入下一个缓冲区。
2 8 .CT​​RL+D复制所选区域或所选系列。
选定的行删除2 9 .ctr+y。

如何实现两个窗口的切换，不是关闭

在编程中，从两个而无需闭合的窗口切换的关键不是发布当前窗口的信息。
特别是，当您需要切换到另一个窗口时，只需避免调用窗口释放的破坏或方法，而是将其重新激活或在必要时查看。
例如，当使用某些图形用户界面书架（例如TKINTER或PYQT）时，您可以通过保持对窗口的对象的引用，然后调用窗口bingtofront方法或在需要更改时显示该方法，而无需销毁，请显示该方法或重新创建窗户。
这样做有几个优势。
首先，它可以提高程序的反应性，因为窗口的娱乐通常比时间比简单开关要贵。
其次，保存资源是因为不能经常创建和破坏对象。
这是一个简单的示例，该示例显示了如何在不使用TKINTER关闭Python的情况下实现窗口的切换。
pythonthonthttkinttrastkdefskdefskdchtch_window（）：ifwindow1 .winfo_exists（）：window1 .withraw（）else：window1 .deiconify（） 命令= switch_window）button.pack（）window1 .mainloop（）在此示例中，我们创建一个窗口并添加一个按钮。
单击按钮时，将调用switch_window函数。
此函数控制如果当前窗口已经存在，则将其隐藏，如果它存在并将其还原（如果不存在）。
这种方法不能仅用于简单的窗口切换，也不能用于更复杂的多限制交互，例如工作空间或卡片。
简而言之，将引用对窗口对象的引用并在必要时激活它们或显示，可以轻松实现窗口的切换而无需闭合。

如何用pythonselenium关闭弹出窗口?

在Python中，与Selenium结合在一起，以实现关闭弹出窗口的功能，以下步骤可以实现目标。
首先，初始化浏览器驱动程序（例如Chromedriver），以导入Selenium库及其Web Driver模块。
其次，通过浏览器的实例操作打开网站，找到并激活根据需要出现的窗口。
接下来，使用“ Window_handles”属性获取当前打开的所有窗口手套的列表。
使用索引[-1 ]移至最新的激活弹出窗口。
然后，执行“关闭方法”（）`以关闭当前激活的弹出窗口。
确保完成此步骤后，切换回原始窗口。
调用`swress_to.window（）`使用原始窗口句柄（`window_handles [0]`）。
最后，使用`quit（）````'''关闭整个浏览器。
请根据特定的应用程序场景和要求调整元素和代码逻辑的定位逻辑，以确保与当前环境匹配。

【python床头书系列】python window窗口操作用法权威详解

Python窗户工作的使用在“ Python Bedside Book，Graph Acculation，ML Directite”列中详细描述。
该值执行聚合。
窗口工作类似于GroupByapi，该窗口工作是通过调用Groughte函数并调用带有必要参数的窗口方法来实现的。
创意的概念是从当前观察结果查看指定长度的数据范围。
窗口工作支持四种类型：滑动窗口，中央窗户，窗口末端和自定义窗口滚动。
滑动窗口允许您根据偏移指定固定数字的许多观测值或可变观测值，并且可以在标签周围设置中央窗口，也可以根据与日期时间相似的索引进行调整。
窗口端点滚动滚动窗口计算可能包含或排除间隔端点，并且自定义窗口滚动可以定义用于计算窗口边界的自定义方法，例如提供BaseIndexer子类实例。
可以将滚动窗口的操作配置为封闭参数，该参数确定计算窗口时是否包含间隔。
例如，设置正确的端点以打开以避免数据污染，并确保计算不受现有信息中过去信息的影响。
此外，滚动窗口支持在线方法，因此您可以根据原始窗口计算和连续窗口计算添加新值。
所有窗口工作都支持min_periods参数，因此窗口中的至少非-np.nan值的数量达到指定的值。
否则，结果是np.nan。
滚动窗口计算还支持在线计算，尤其是使用apply（）函数通过使用numba引擎来增强性能时。
NUMBA引擎提供了其他性能优势，尤其是在总体功能中。
二进制窗口函数COV（）和COR（）用于计算两个系列或数据框架（例如协方差和相关）之间的运动窗口统计信息。
加权窗口使用Scipy信号窗口函数提供权重计算，该功能通常用于过滤和频谱估计。
扩展窗口生成了所有可用数据的汇总统计信息。
以上内容是多种类型的窗口，窗口计算，在线计算，性能优化，二进制窗口功能，增加窗口和扩展窗口以及扩展的窗口以及数据集中的API，以满足各种数据分析要求 您可以灵活地执行窗口聚合。