python: IDLE增加清屏的扩展ClearWindow

IDLE清屏方法 使用Python IDLE时发现并没有清空当前窗口的快捷键,也没有像 clear 这样的命令,使用非常不便。 下面就来讲一下IDLE的清屏方法 首先新建一个ClearWindow.py脚本,并把它放在Python安装目录Python XXX\Lib\idlelib下面(XXX为你的python版本,比如2.7) """ Clear Window Extension Version: 0.... 阅读详情

作者:金gordon
https://www.zhihu.com/question/20917976/answer/32876441
来源:知乎
著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。

安装使用的方法。
1、下载ClearWindow.py

"""

Clear Window Extension
Version: 0.2

Author: Roger D. Serwy
        roger.serwy@gmail.com

Date: 2009-06-14

It provides "Clear Shell Window" under "Options"
with ability to undo.

Add these lines to config-extensions.def

[ClearWindow]
enable=1
enable_editor=0
enable_shell=1
[ClearWindow_cfgBindings]
clear-window=<Control-Key-l>


"""

class ClearWindow:

    menudefs = [
        ('options', [None,
               ('Clear Shell Window', '<<clear-window>>'),
       ]),]

    def __init__(self, editwin):
        self.editwin = editwin
        self.text = self.editwin.text
        self.text.bind("<<clear-window>>", self.clear_window2)

        self.text.bind("<<undo>>", self.undo_event)  # add="+" doesn't work

    def undo_event(self, event):
        text = self.text

        text.mark_set("iomark2", "iomark")
        text.mark_set("insert2", "insert")
        self.editwin.undo.undo_event(event)

        # fix iomark and insert
        text.mark_set("iomark", "iomark2")
        text.mark_set("insert", "insert2")
        text.mark_unset("iomark2")
        text.mark_unset("insert2")


    def clear_window2(self, event): # Alternative method
        # work around the ModifiedUndoDelegator
        text = self.text
        text.undo_block_start()
        text.mark_set("iomark2", "iomark")
        text.mark_set("iomark", 1.0)
        text.delete(1.0, "iomark2 linestart")
        text.mark_set("iomark", "iomark2")
        text.mark_unset("iomark2")
        text.undo_block_stop()
        if self.text.compare('insert', '<', 'iomark'):
            self.text.mark_set('insert', 'end-1c')
        self.editwin.set_line_and_column()

    def clear_window(self, event):
        # remove undo delegator
        undo = self.editwin.undo
        self.editwin.per.removefilter(undo)

        # clear the window, but preserve current command
        self.text.delete(1.0, "iomark linestart")
        if self.text.compare('insert', '<', 'iomark'):
            self.text.mark_set('insert', 'end-1c')
        self.editwin.set_line_and_column()

        # restore undo delegator
        self.editwin.per.insertfilter(undo)

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=<Control-Key-;>

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=<Control-Key-;>里的Control和;修改成其他键即可。
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。

在Python IDLE中实现清屏 屏幕东西太多,需要清屏,在windows的窗口清屏命令是cls,在Python IDLE中的快捷键是Ctrl+L 不过这个快捷键默认是没有的,需要进行一些操作 一、将下面的代码复制保存到新建的clearwindow.py中"""Clear Window Extension Version: 0.2Author: Roger D. Serwy roger.serwy@gmail.c 阅读详情

相关推荐

python自带IDLE清屏设置——ClearWIndow.py

还好吗?诸位,不知道有没有突然想起我? 很多时候不是拿来数据就调参数,训练模型,而是准备工作,对我这个菜鸟来说是这样的,搬砖时候很少,大多数时候都是在找手套,没有手套搬砖一会就干不动了,手都磨破了。 很多时候也会出现推倒重来,重新安装py,tf,等等,简直是人生梦魇。 python清屏: 1,这个py文件保存在python\Lib\idlelib\下,就是你的安装文件下的idlelib中 ...

NLP与推荐算法 5716

清空Python Shell 窗口的方法 - ClearWindow

简 介: 通过增加ClearWindow菜单选项以及快捷键,完成Python Shell中的内容清空功能。过程分为两个步骤。经过测试,可以证明该步骤是可以工作的。 关键词: Idle,Python,Shell,Clear #mermaid-svg-JdKNkicTf7dDXGLj .label{font-family:'trebuchet ms', verdana, arial;font-family:var(--mermaid-font-family);fill:#333;color:#333}#m..

TSINGHUAJOKING 4858

操作技巧:在Python Shell里如何清屏

本文介绍在Python交互环境中实现清屏的两种方法:在命令行中通过os.system('cls')调用系统命令清屏;在IDLE中通过添加ClearWindow.py扩展并配置config-extensions.def文件,实现菜单或快捷键(Ctrl+W)清屏。操作简便,有效提升交互式编程的整洁性与效率。

howard2005的专栏 3万+

windows下给python IDLE添加清屏功能

文章目录1.下载ClearWindow.py2.修改config-extensions.def3.快捷键设置 Python没有内置清屏快捷键或者命令,但可以自己扩展。 1.下载ClearWindow.py 下载地址:https://link.zhihu.com/?target=http%3A//bugs.python.org/file14303/ClearWindow.py 放在Python安装目录Python XXX\Lib\idlelib下面(XXX为你的python版本)。 2.修改config-ex

ALiang 628

Python IDLE清屏插件:ClearWindow.zip

Python IDLE作为Python的官方集成开发环境,自诞生以来就以其简洁和易用性赢得了众多开发者的喜爱。然而,在实际使用中,界面中不断累积的输出信息可能会对开发者造成一定的困扰,使得新任务的开始和代码调试变得不那么方便。为了解决这一问题,有开发者推出了Python IDLE清屏插件,该插件不仅支持清空IDLE窗口中的输出内容,还提供了一系列便捷的清屏操作,旨在改善开发者的使用体验。

weixin_30765637的博客 1099

ClearWindow.py

Python idle的清屏小插件,附带说明文档!!!添加的代码可以直接复制使用。。。文件包括一个说明档添加的代码可以直接复制使用。。。,

python:清屏和历史指令(上一条下一条)快捷键,打造符合自己使用习惯的IDLE

python 的IDLE,可以交互式的执行一下命令。有时候遇到一些函数,其用法不太熟悉,可以在IDLE下面进行尝试。但苦于没有清屏的功能,重复执行上一条指令和下一条指令的快捷键(alt+p previous,alt+n next)按起来不方便,没有windows命令行cmd下面的↑和↓方便。......

weiqigreen的博客 2231

wpa_supplicant EAPOL状态机分析

wpa_supplicant EAPOL状态机分析

加油鸭 1476

为Python IDLE 添加清屏(Ctrl + L )快捷工具(附带解决错误的方法)

本文介绍了为Python IDLE添加清屏快捷键(Ctrl+L)的详细步骤。首先需从Python官网获取ClearWindow.py脚本,将其放入Python安装目录的Lib\idlelib文件夹;然后编辑config-extensions.def文件,添加相应快捷键配置代码;最后验证功能是否生效。文章还提供了常见问题解决方法,如检查文件名拼写、配置代码格式等。通过此方法,用户可在IDLE中实现类似Linux的快速清屏功能,提升编程效率。操作前建议备份原文件以防出错。

weixin_48053866的博客 7303

SAP FICO - 外币交易实战:汇率类型配置与货币换算率管理

月底关账前的外币评估就像财务人的"期末考",OB59配置就是你的备考方案。最低值原则(Lowest value principle)最保守。它会比较原始汇率与评估日汇率,取不利方向确认损失。适合风险厌恶型企业,我在制造业客户中应用最多。重估法(Revalue only)更反映市场现状。无论盈亏都按最新汇率调整,适合交易性金融资产处理。有个基金公司客户就靠这个方法及时反映了外汇波动收益。最小差异金额(Minimum difference)是防骚扰设置。

weixin_42524708的博客 358

国标Gb28181里Contact和Route的使用

国标Gb28181是基于Sip协议的,因此对Contact和Route的使用,也可以说是Sip里Contact和Route的使用。Contact和Route则是sip协议里的头字段。 现在,在使用国标Gb28181来做项目时,经常会遇到这种情况,国标的下级是在内网里,上级在公网上。如果不做处理,下级到上级会经过nat协议的转换从而导致上级向下级发送请求时(比如获取目录请求)不能到达

wwyyxx26的专栏 5512

Python IDLE 如何清屏

Python IDLE 快捷清屏

徐大康的博客 1万+

保姆级教程:在DolphinScheduler 3.x中配置Apache SeaTunnel任务(Flink/Spark双引擎)

本文提供了一份详细的教程,指导如何在DolphinScheduler 3.x中配置Apache SeaTunnel任务,支持Flink和Spark双引擎。从环境准备、脚本选择到配置文件编写和任务调度优化,涵盖了所有关键步骤和常见问题解决方案,帮助用户高效集成SeaTunnel到海豚调度系统中。

weixin_42524945的博客 194

Python IDLE清屏

需要一个扩展插件 将下列代码保存为ClearWindow.py文件 class ClearWindow: menudefs = [ ('options', [None, ('Clear Shell Window', '&lt;&lt;clear-window&gt;&gt;'), ]),] def __...

菜鸟的自我修养 3840

【视频】GStreamer+WebRTC(九):使用NVIDIA硬编解码

2)下载 GStreamer-bad 插件包源码注意要下载和 GStreamer版本对应的插件包3)下载NVIDIA硬编解码SDK最新的SDK下载地址注意 GStreamer 1.24.2 中调用的 NVIDIA Video_Codec_SDK 不是最新的,先使用下面的方法,查看gst-plugins-bad-1.24.2.tar.xz 对应的NVIDIA Video_Codec_SDK 的版本是多少。

郭老二 263

基于深度学习的异常检测实战:从自编码器到GAN

本文通过一个完整的实战案例,展示了如何使用自编码器和GAN进行异常检测。我们详细介绍了数据准备、模型定义、训练和评估的步骤,并提供了可运行的代码。希望本文能为读者在实际项目中应用异常检测技术提供实用的指导和启发。

Programming Talk 242

Python IDLE如何设置清屏(清屏快捷键,亲测可用)

1.新建ClearWindow.py文件,复制以下内容 """ Clear Window Extension Version: 0.2 provides "Clear Shell Window" under "Options" with ability to undo. Add these lines to config-extensions.def [ClearWindow] enable=...

qq_39674985的博客 6494

130、NPU的仿真测试:使用Gem5进行全系统仿真

这篇文章摘要(149字): 本文分享了使用Gem5全系统仿真器验证NPU设计的实践经验。作者通过搭建自定义NPU模型并集成到Gem5系统中,实现了CPU-NPU-内存协同仿真。关键点包括:1) 使用SimObject机制构建可配置的NPU模型;2) 合理配置IO和内存总线避免访问冲突;3) 开发Linux驱动实现CPU与NPU通信;4) 利用Gem5调试功能监控内部状态。相比RTL仿真和FPGA验证,该方法能快速验证微架构设计并定位系统级问题,有效减少了流片风险。文章特别强调了时钟域配置、总线仲裁、对齐访问

m0_50546716的博客 122

IDLE扩展实现清屏ClearWindow

​在IDLE中要实现清屏的功能,可通过以下步骤完成功能扩展: 一、下载https://bugs.python.org/file14116/ClearWindow.py 复制代码保存成为ClearWindow.py文件 class ClearWindow: menudefs = [ ('options', [None, ('Clear Shell Window', '<<clear-window>>'), ]..

zbguolei的专栏 816

基于STM32的智能宠物喂食系统设计与实现(代码+PCB )

STM32;DHT11;本系统的软件程序基于Keil MDK-ARM V5集成开发环境进行编写和编译。Keil MDK是ARM公司官方推荐的嵌入式开发工具,支持ARM Cortex-M系列微控制器的程序开发,内置ARM C/C++编译器、调试器和仿真器,具有代码编辑、语法高亮、工程管理和在线调试等功能,是STM32开发领域应用最为广泛的IDE之一。

3254968421的博客 72

ssm框架搭建

这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目,保存在这里方便以后使用直接下载

真实可行的Python清屏命令

Python清屏命令 启动Python有两种方式,分别为Windows命令行窗口和IDLE的方式。   目录 Python清屏命令 一、“Windows命令行窗口”下清屏,可用下面两种方法(任选其一) 二、在IDLE下清屏 三、后记   一、“Windows命令行窗口”下清屏,可用下面两种方法(任选其一): 第一种方法,在命令行窗口输入: import os i=os.sys...

cxcxrs的博客 10万+

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

Python IDLE 如何设置清屏功能(清屏快捷键,亲测可用)

前言   在使用 Python IDLE 时,我时常想有没有像命令提示符环境中的 cls 那样的清屏命令,一下子删除交互模式中所有已执行的命令,毕竟每次都关掉再重新打开 IDLE 有点麻烦,于是在网上搜了一下教程,学会了自定义 IDLE 清屏快捷键,觉得很不错,就来分享一下。 操作步骤如下 1.新建 ClearWindow.py 文件,复制以下内容: """ Clear Window Extension Version: 0.2 provides "Clear Shell Window" under "O

早知晓的博客 7753

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Python IDLE清屏 idle清屏设置

IDLE默认没有清屏功能,想要使其可以实现清屏,必须要扩展IDLE。 下载一个叫 ClearWindow.py 的扩展文件,如图 其代码如下: class ClearWindow: menudefs = [ ('options', [None, ('Clear Shell Window', '<&l...

EmbeddedCoder 的优快云博客 696

python idle清屏问题(Ctrl+w)

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? 针对Python命令行 1.在shell中输入 import os os.system(‘cls’) 这种方法只能在windows系统中cmd模式下的python shell 才管用(因为cls的命令是针对cmd的),在python idle直接...

沸腾的石灰 1557
上一篇: 金融行业: Sell-side & Buy-side
下一篇: python: ()&[ ]
winter_python
博客等级 码龄10年 53粉丝 28原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值