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Notepad++技巧大全：解锁隐藏功能，10倍提升编辑效率

创作时间:

作者:

@小白创作中心

Notepad++技巧大全：解锁隐藏功能，10倍提升编辑效率

引用

CSDN

https://wenku.csdn.net/column/233726fyfo

1. Notepad++概述及基本操作

1.1 简介

Notepad++是一款免费且开源的文本编辑器，专为程序员和开发人员设计。它以其轻量级、高性能和丰富的功能集而闻名。

1.2 基本操作

Notepad++提供了直观的用户界面，使基本操作变得简单。用户可以通过菜单、工具栏或快捷键访问以下操作：

打开和保存文件：使用“文件”菜单或快捷键（Ctrl+O/Ctrl+S）打开和保存文件。
编辑文本：使用标准的文本编辑功能，如剪切、复制、粘贴和查找/替换。
语法高亮：Notepad++支持多种编程语言的语法高亮，使代码更易于阅读和理解。

2. Notepad++高级编辑技巧

Notepad++不仅是一款功能强大的文本编辑器，还提供了丰富的编辑技巧，可以大幅提升编码效率和开发体验。本章节将深入探讨Notepad++的高级编辑技巧，包括文本操作与转换、代码编辑与调试等方面。

2.1 文本操作与转换

2.1.1 文本搜索与替换

Notepad++的文本搜索与替换功能十分强大，支持正则表达式、多行搜索、区分大小写等高级选项。

代码块 1：文本搜索

// 查找文本"example"
Find(
    "example",
    FR_DOWN,
    FR_WHOLEWORD,
    FR_MATCHCASE
);

代码逻辑分析：

Find()函数用于查找文本。
FR_DOWN参数指定向下搜索。
FR_WHOLEWORD参数指定匹配整个单词。
FR_MATCHCASE参数指定区分大小写。

代码块 2：文本替换

// 替换文本"example"为"Example"
Replace(
    "example",
    "Example",
    FR_DOWN,
    FR_WHOLEWORD,
    FR_MATCHCASE
);

代码逻辑分析：

Replace()函数用于替换文本。
其他参数与Find()函数相同。

2.1.2 文本格式化与转换

Notepad++提供了丰富的文本格式化和转换工具，包括大小写转换、缩进调整、编码转换等。

代码块 3：文本大小写转换

// 将文本转换为小写
ToLowerCase();

代码逻辑分析：

代码块 4：文本编码转换

// 将文本编码转换为UTF-8
ConvertEncoding(
    ENC_UTF_8
);

代码逻辑分析：

ConvertEncoding()函数用于转换文本编码。
ENC_UTF_8参数指定转换为UTF-8编码。

2.2 代码编辑与调试

2.2.1 语法高亮与自动补全

Notepad++支持多种编程语言的语法高亮和自动补全，方便代码阅读和编写。

代码块 5：语法高亮

// 为Python代码启用语法高亮
SetLexerLanguage("Python");

代码逻辑分析：

SetLexerLanguage()函数用于设置语法高亮语言。
"Python"参数指定Python语言。

代码块 6：自动补全

// 为Python代码启用自动补全
EnableAutoCompletion(true);

代码逻辑分析：

EnableAutoCompletion()函数用于启用自动补全。
true参数启用自动补全。

2.2.2 调试与错误检查

Notepad++集成了调试器，支持设置断点、单步调试、查看变量等功能，方便代码调试和错误检查。

代码块 7：设置断点

// 在第10行设置断点
SetBreakpoint(10);

代码逻辑分析：

SetBreakpoint()函数用于设置断点。
10参数指定在第10行设置断点。

代码块 8：单步调试

// 单步调试代码
Debug(
    DEBUGACTION_STEP_OVER
);

代码逻辑分析：

Debug()函数用于进行单步调试。
DEBUGACTION_STEP_OVER参数指定单步调试。

3. Notepad++插件扩展

3.1 插件管理与安装

3.1.1 插件库的探索

Notepad++提供了一个丰富的插件库，包含数百个插件，可扩展其功能和定制化。要访问插件库，请转到“插件”菜单并选择“插件管理器”。

插件管理器提供了一个按类别组织的插件列表，包括：

代码
语言支持
工具栏和菜单
宏和脚本

3.1.2 插件的安装与卸载

要安装插件，只需在插件管理器中找到所需的插件并单击“安装”按钮。安装完成后，插件将被添加到Notepad++中。

要卸载插件，请在插件管理器中找到该插件并单击“卸载”按钮。卸载后，插件将从Notepad++中移除。

3.2 常用插件推荐

3.2.1 代码折叠与导航

Code Folding ：允许折叠代码块，以简化代码导航和提高可读性。
Tag List ：生成当前文档中所有HTML和XML标记的列表，便于快速导航和编辑。

3.2.2 代码生成与模板

Auto-Complete ：根据已输入的文本提供自动完成建议，提高代码编写效率。
Template Manager ：允许创建和管理代码模板，以便快速插入常用代码片段。

3.2.3 其他常用插件

Compare ：比较两个文本文件之间的差异，突出显示差异行。
Hex Editor ：以十六进制格式编辑二进制文件，用于调试和分析。
NppExec ：允许在Notepad++中执行外部命令和脚本，实现自动化任务。

4. Notepad++自动化与脚本

4.1 宏录制与回放

4.1.1 宏的创建与

要创建宏，请转到“宏”菜单并选择“开始录制”。然后执行要记录的操作序列。完成后，再次转到“宏”菜单并选择“停止录制”。录制的宏将存储在“宏”列表中。

要编辑宏，请在“宏”列表中选择它，然后转到“宏”菜单并选择“编辑”。这将打开“宏编辑器”，您可以在其中查看和修改宏的代码。

4.1.2 宏的执行与调试

要执行宏，请在“宏”列表中选择它，然后按快捷键或从“宏”菜单中选择“运行”。

如果宏在执行时遇到问题，可以使用“宏”菜单中的“调试”选项进行调试。这将打开“宏调试器”，您可以在其中逐行执行宏并检查变量值。

4.2 脚本编写与执行

4.2.1 脚本语言的选择

Notepad++ 支持多种脚本语言，包括 Python、Lua 和 JavaScript。选择哪种语言取决于您的特定需求和技能。

Python：一种功能强大且通用的语言，适用于广泛的自动化任务。
Lua：一种轻量级且易于学习的语言，适用于快速脚本。
JavaScript：一种流行的语言，适用于与 Web 相关的任务。

4.2.2 脚本的编写与运行

要编写脚本，请转到“插件”菜单并选择“NppExec”。这将打开“NppExec”控制台，您可以在其中输入和运行脚本。

# Python 脚本示例
import notepadpp
notepadpp.runMenuCommand("Edit", "Find")

-- Lua 脚本示例
notepad.open("test.txt")
notepad.find("Hello")

// JavaScript 脚本示例
document.getElementById("find-button").click();

要运行脚本，请在“NppExec”控制台中输入脚本或将其粘贴到其中，然后按 Enter 键。

代码逻辑分析

Python 脚本：

import notepadpp：导入 Notepad++ API。
notepadpp.runMenuCommand("Edit", "Find")：运行“编辑”菜单中的“查找”命令。

Lua 脚本：

notepad.open("test.txt")：打开“test.txt”文件。
notepad.find("Hello")：在文件中查找“Hello”字符串。

JavaScript 脚本：

document.getElementById("find-button").click()：单击“查找”按钮。

5.1 文本处理与分析

5.1.1 文本合并与拆分

文本合并

使用插件：TextFX Characters
操作步骤：
1. 安装 TextFX Characters 插件。
2. 选择要合并的文本文件。
3. 执行插件命令：TextFX > Characters > Join Lines。
4. 设置合并选项，如换行符和分隔符。

文本拆分

使用插件：TextFX Edit
操作步骤：
1. 安装 TextFX Edit 插件。
2. 选择要拆分的文本文件。
3. 执行插件命令：TextFX > Edit > Split into Lines。
4. 设置拆分选项，如分隔符和行数限制。

5.1.2 文本数据提取与统计

文本数据提取

import re
pattern = r"(?P<name>\w+)\s+(?P<age>\d+)"
text = "John 25, Mary 30, Bob 40"
matches = re.finditer(pattern, text)
for match in matches:
    print(match.group("name"), match.group("age"))

import pandas as pd
data = pd.read_csv("data.csv")
print(data["name"], data["age"])

文本数据统计

import collections
text = "This is a sample text with repeated words."
counts = collections.Counter(text.split())
print(counts)

import re
pattern = r"\b(\w+)\b"
text = "This is a sample text with repeated words."
matches = re.findall(pattern, text)
counts = {}
for word in matches:
    counts[word] = counts.get(word, 0) + 1
print(counts)