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简介

今天给大家介绍一下Python的一个功能非常强大的解释器IPython。虽然Python本身自带解释器，但是相对而言IPython的功能更加的强大。

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：

$> pythonPython 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 darwinType "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。

>>> helpType 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：

$> ipythonPython 3.6.4 |Anaconda, Inc.| (default, Jan 16 2018, 12:04:33)Type \'copyright\', \'credits\' or \'license\' for more informationIPython 6.2.1 -- An enhanced Interactive Python. Type \'?\' for help.In [1]: site= "www.flydean.com"In [2]: siteOut[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：

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 expressionUsage, in line mode:%timeit [-n<N> -r<R> [-t|-c] -q -p<P> -o] statementor in cell mode:%%timeit [-n<N> -r<R> [-t|-c] -q -p<P> -o] setup_codecodecode...

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<N>] | -d [-b<N>] | -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)100101     def reset_compiler_flags(self):ipdb>

In [12]: pdbAutomatic pdb calling has been turned ONIn [13]: pdbAutomatic 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]: siteOut[2]: \'www.flydean.com\'In [3]: InOut[3]: [\'\', \'site = "www.flydean.com"\', \'site\', \'In\']

可以使用 _ih
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 也可以用来访问输入，也就是说：

_i<n> == _ih[<n>] == In[<n>]_i14 == _ih[14] == In[14]

同样的，对于输出来说也存在着三种访问方式：

_<n> == _oh[<n>] == Out[<n>]_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

本文作者：flydean程序那些事

本文链接：http://www.flydean.com/python-ipython/

本文来源：flydean的博客

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