Windows Cleaner终极指南:5分钟搞定C盘爆红的完整教程
2026-02-06 04:15:23作者:伍希望
Windows Cleaner是一款专为Windows系统设计的智能清理工具,通过Python和PyQt5技术栈打造,能够快速识别并清理系统垃圾文件,彻底解决C盘空间不足的问题。无论你是技术小白还是开发大神,这篇文章都将带你玩转这款神器!
🚀 5分钟极速上手
小白专属:零代码体验
- 一键安装:直接下载安装包,双击运行即可
- 可视化操作:打开软件就能看到清晰的清理界面
- 安全清理:勾选需要清理的项目,点击开始即可
开发者快速启动
# 克隆项目到本地
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/wi/WindowsCleaner
# 安装Python依赖
pip install -r requirements.txt
# 启动应用
python main.py
💡 小贴士:建议使用Python 3.8版本,兼容性最佳哦!
Windows Cleaner浅色主题界面 - 简洁明了的操作面板
💻 技术黑科技揭秘
核心架构解析
Windows Cleaner采用三层架构设计,保证代码的清晰度和可维护性:
| 层级 | 功能模块 | 技术实现 |
|---|---|---|
| 界面层 | 用户交互 | PyQt5 + 自定义UI |
| 逻辑层 | 清理算法 | Python 3.8 + 多线程 |
| 工具层 | 辅助功能 | 集成第三方清理工具 |
性能优化技巧
- 智能扫描:采用深度优先遍历,快速定位垃圾文件
- 多线程处理:清理过程不卡顿,边扫描边显示结果
- 安全校验:自动跳过系统关键文件,避免误删

Windows Cleaner深色主题界面 - 高级清理功能展示
⚡ 实战技巧大全
新手必看基础操作
- 常规清理:适合日常使用,清理临时文件和缓存
- 高级清理:深度扫描,释放更多空间(谨慎使用)
- 自定义路径:添加特定文件夹到扫描范围
大神进阶玩法
# 自定义清理规则示例
# 在settings.json中添加以下配置
{
"scan_paths": ["C:/Users/YourName/AppData/Local/Temp"],
"file_filters": {".tmp": true, ".log": true},
"whitelist": ["important_folder"]
}
🎯 专业提示:修改clean.py中的ScanEngine类可以实现自定义文件评分算法!
🎯 避坑指南
常见翻车现场及解决方案
| 问题现象 | 可能原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 启动失败 | 缺少PyQt5依赖 | 重新运行pip install -r requirements.txt |
| 编译错误 | 缺少MSVC编译器 | 安装Visual Studio并勾选C++桌面开发 |
| 清理无效 | 权限不足 | 以管理员身份运行程序 |
安装注意事项
- ✅ 确保安装路径不含中文
- ✅ 关闭杀毒软件临时防护(避免误报)
- ✅ 备份重要数据(安全第一)
🌟 扩展玩法
二次开发方向
- 功能扩展:添加注册表清理模块
- 界面美化:自定义主题和配色方案
- 多语言支持:利用Lang目录下的语言文件
社区贡献指南
- 🐛 提交Bug报告:详细描述复现步骤
- 💡 功能建议:说明使用场景和预期效果
- 📖 文档完善:补充使用技巧和最佳实践
编译打包进阶
# 使用Nuitka编译为可执行文件
python -m nuitka --standalone --remove-output \
--windows-console-mode=disable --enable-plugins=pyqt5 \
--output-dir=dist --main=main.py \
--windows-icon-from-ico=icon.ico
🚀 编译提示:编译过程较慢(20-30分钟),建议使用GitHub Actions自动编译!
Windows Cleaner不仅是一个清理工具,更是一个技术学习的绝佳项目。无论你是想快速解决C盘空间问题,还是想深入学习Python桌面开发,这个项目都值得你尝试和贡献!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
559
3.81 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
373
435
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
891
641
昇腾LLM分布式训练框架
Python
115
144
暂无简介
Dart
794
195
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.36 K
771
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
117
146
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
347
195
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.12 K
266
