如何理解Python解释器和IPython
本篇内容介绍了“如何理解Python解释器和IPython”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
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Python解释器
Python是自带解释器的,我们在命令行输入python即可进入python的解释器环境:
$> python Python 2.7.15 (default, Oct 2 2018, 11:47:18) [GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 10.0.0 (clang-1000.11.45.2)] on darwin Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> site = "www.flydean.com" >>> site 'www.flydean.com' >>>
python解释器的提示符是>>>
。
python提供了一个非常有用的命令help,我们可以使用help来查看要使用的命令。
>>> help Type help() for interactive help, or help(object) for help about object.
在Python3中,还提供了tab的补全功能:
>>> site 'www.flydean.com' >>> site. site.capitalize( site.expandtabs( site.isalpha( site.isprintable( site.lower( site.rindex( site.splitlines( site.upper( site.casefold( site.find( site.isdecimal( site.isspace( site.lstrip( site.rjust( site.startswith( site.zfill( site.center( site.format( site.isdigit( site.istitle( site.maketrans( site.rpartition( site.strip( site.count( site.format_map( site.isidentifier( site.isupper( site.partition( site.rsplit( site.swapcase( site.encode( site.index( site.islower( site.join( site.replace( site.rstrip( site.title( site.endswith( site.isalnum( site.isnumeric( site.ljust( site.rfind( site.split( site.translate(
使用起来非常的方便。
和Python自带的解释器之外,还有一个更加强大的解释器叫做IPython。我们一起来看看。
IPython
IPython是一个非常强大的解释器,通常它是和jupyter notebook一起使用的。在IPython3.X中,IPython和Jupyter是作为一个整体一起发布的。但是在IPython4.X之后,Jupyter已经作为一个单独的项目,从IPython中分离出来了。
使用IPython很简单,输入IPython命令即可:
$> ipython Python 3.6.4 |Anaconda, Inc.| (default, Jan 16 2018, 12:04:33) Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information IPython 6.2.1 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help. In [1]: site= "www.flydean.com" In [2]: site Out[2]: 'www.flydean.com'
IPython的提示符是In [1]:
基本上Python自带的命令在IPython中都是可以使用的。
IPython提供了4个非常有用的命令:
command | description |
---|---|
? | Introduction and overview of IPython’s features. |
%quickref | Quick reference. |
help | Python’s own help system. |
object? | Details about ‘object’, use ‘object??’ for extra details. |
魔法函数
IPython中有两种魔法函数,一种是Line magics,一种是Cell magics。
Line magics接收本行的输入作为函数的输入,是以%
开头的。而Cell magics可以接收多行的数据,直到你输入空白回车为止。是以%%
开头的。
比如我们想要看一个timeit的魔法函数的用法,可以使用Object?
来表示:
$> In [4]: %timeit? Docstring: Time execution of a Python statement or expression Usage, in line mode: %timeit [-n-r [-t|-c] -q -p -o] statement or in cell mode: %%timeit [-n
-r [-t|-c] -q -p -o] setup_code code code...
timeit用来统计程序的执行时间,我们分别看下Line magics和Cell magics的使用:
In [4]: %timeit? In [5]: %timeit range(1000) 199 ns ± 3.8 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each) In [6]: %%timeit range(1000) ...: range(1000) ...: 208 ns ± 12.1 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
事实上,如果只是LIne magics的话,我们可以省略前面的%,但是对于Cell magics来说,是不能省略的。
In [7]: timeit range(1000) 200 ns ± 4.03 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)
常见的魔法函数有下面几种:
代码相关的:
%run
,%edit
,%save
,%macro
,%recall
, etc.shell环境相关的:
%colors
,%xmode
,%automagic
, etc.其他的函数:
%reset
,%timeit
,%%writefile
,%load
, or%paste
.
运行和编辑
使用%run
可以方便的运行外部的python脚本。
In [8]: run? Docstring: Run the named file inside IPython as a program. Usage:: %run [-n -i -e -G] [( -t [-N] | -d [-b ] | -p [profile options] )] ( -m mod | file ) [args]
run有几个非常有用的参数,比如-t 可以用来统计程序的时间。-d可以进行调试环境,-p可以进行profiler分析。
使用%edit
可以编辑多行代码,在退出之后,IPython将会执行他们。
如果不想立即执行的话,可以加上-x参数。
Debug
可以使用%debug
或者 %pdb
来进入IPython的调试环境:
In [11]: debug > /Users/flydean/.pyenv/versions/anaconda3-5.1.0/lib/python3.6/site-packages/IPython/core/compilerop.py(99)ast_parse() 97 Arguments are exactly the same as ast.parse (in the standard library), 98 and are passed to the built-in compile function.""" ---> 99 return compile(source, filename, symbol, self.flags | PyCF_ONLY_AST, 1) 100 101 def reset_compiler_flags(self): ipdb>
In [12]: pdb Automatic pdb calling has been turned ON In [13]: pdb Automatic pdb calling has been turned OFF
或者可以使用 %run -d theprogram.py
来调试一个外部程序。
History
IPython可以存储你的输入数据和程序的输出数据,IPython的一个非常重要的功能就是可以获取到历史的数据。
在交互环境中,一个简单的遍历历史输入命令的方式就是使用up- 和 down- 箭头。
更强大的是,IPython将所有的输入和输出都保存在In 和 Out这两个变量中,比如In[4]。
In [1]: site = "www.flydean.com" In [2]: site Out[2]: 'www.flydean.com' In [3]: In Out[3]: ['', 'site = "www.flydean.com"', 'site', 'In']
可以使用 _ih[n]来访问特定的input:
In [4]: _ih[2] Out[4]: 'site'
_i, _ii, _iii 可以分别表示前一个,前前一个和前前前一个输入。
除此之外,全局变量 _i
_i== _ih[ ] == In[ ] _i14 == _ih[14] == In[14]
同样的,对于输出来说也存在着三种访问方式:
_== _oh[ ] == Out[ ] _12 == Out[12] == _oh[12]
最后的三个输出也可以通过 _
, __
和 ___
来获取。
还可以使用%history来列出之前的历史数据进行选择。
history可以和 %edit,
%rerun,
%recall,
%macro,
%save和
%pastebin 配和使用:
通过传入数字,可以选择历史的输入行号。
%pastebin 3 18-20
上面的例子会选择第3行和第18-20行输入。
运行系统命令
使用!可以直接运行系统命令:
In [27]: !pwd /Users/flydean/Downloads
还可以用变量接收运行的结果,比如 : files = !ls
“如何理解Python解释器和IPython”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站,小编将为大家输出更多高质量的实用文章!
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