Python基础之:Python解释器和IPython

作者: 码市冲冲冲 | 来源:发表于2021-03-30 17:15 被阅读0次

    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:

    $> 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:

    Python 3.6.4 |Anaconda, Inc.| (default, Jan 16 2020, 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.baidu.com"
    
    In [2]: site
    Out[2]: 'www.baidu.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:

    image.png

    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<N> -r<R> [-t|-c] -q -p<P> -o] statement
    or in cell mode:
      %%timeit [-n<N> -r<R> [-t|-c] -q -p<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:

    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)
        100
        101     def reset_compiler_flags(self):
    
    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.baidu.com"
    
    In [2]: site
    Out[2]: 'www.baidu.com'
    
    In [3]: In
    Out[3]: ['', 'site = "www.baidu.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 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

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