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IPython.md

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IPython.md

File metadata and controls

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1. 安装

1.1 python安装

  1. windows:
    下载: https://www.python.org/downloads/release
    注：python安装时候可以勾选安装pip

  2. linux以debian为例：

  • Python 2: 
    sudo apt install python
  • Python 3: 
    sudo apt install python3

1.2 pip安装

  1. windows:
    python安装时候可以勾选安装pip，如果独立安装，如下操作： 下载： https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py 安装：python get-pip.py

  2. linux以debian为例：

  • Python 2: 
    sudo apt install python-pip
  • Python 3: 
    sudo apt install python3-pip

1.2 IPython 安装

  1. Windows 如果windos下安装了多份python，比如同时安装3和2,以下办法可以做到方便地调用2和3的ipython：

    1. 先安装python 2.x，然后在cmd下安装ipython python get-pip.py（可选手动方式） python -m pip install ipython python -m pip install jupyter

    2. 再安装3.x，然后在cmd下安装ipython python get-pip.py（可选手动方式） python -m pip install ipython python -m pip install jupyter

    3. 修改路径使2能同时方便调用运行

      • 在path环境变量末尾加入2的scripts子目录的路径，如： path = %path%;c:\python27\scripts
      • 重新命名2的jupyter
        重命名c:\python27\scripts\jupyter.exe 为 jupyter2.exe

      然后就可以在cmd terminal中，直接执行ipython2/jupyter2来调用2的ipython；直接执行 ipython，则是调用python3的ipython

  2. linux以debian为例
    只有一份python环境或者多份环境下的python2: sudo pip install ipython sudo pip install jupyter

    python3: sudo pip3 install ipython
    sudo pip3 install jupyter

    或者

    只有一份python环境或者多份环境下的python2: sudo python -m pip install ipython
    sudo python -m pip install jupyter

    python3: sudo python3 -m pip3 install ipython
    sudo python3 -m pip3 install jupyter

问题： 如果出现 ImportError: cannot import name 'create_prompt_application'
downgraded the prompt-toolkit to the version 1.0.15 and jupyter worked again. 或者 卸载 ipython重新安装

3. IPython使用

3.1. 运行/退出

  • cmd 命令行运行
    这是一个字符界面

    D:\>ipython
或
D:\>ipython3

  • qtconsole运行
    这是一个图形界面

    D:\>jupyter qtconsole

  • 退出
    In [15]: exit

  • reset调试交互执行环境 

    In [194]: %reset
Once deleted, variables cannot be recovered. Proceed (y/[n])?

  • %cls清屏

3.2 查询信息

  • 简单查询？
    显示用法
    object? -> Details about 'object'.

  • 详细查询？？
    显示详细的代码
    object?? -> More detailed, verbose information about 'object'.

  • who，whos查看变量

    In [219]: who
IPython  a       b       c       i       ip      s       s1      s2
s3       string  v

In [220]: whos
Variable   Type      Data/Info
------------------------------
IPython    module    <module 'IPython' from 'd<...>s\\IPython\\__init__.py'>
a          range     range(0, 12)
b          str       hello
c          str       hello
i          int       11 
ip         module    <module 'IPython' from 'd<...>s\\IPython\\__init__.py'>
s          int       456
s1         str       1
s2         str       2
s3         str       3
string     module    <module 'string' from 'd:<...>ython36\\lib\\string.py'>

3.3 TAB提示自动补全

输入部分字符，按TAB键，自动提示

3.4 调用shell 命令

  • !cmd
    在命令前面加上 ! 则它会被作为命令行命令执行，这样你就不用退出 IPython 来进行命令行操作
    In [15]: !cd
D:\work\learn

In [16]: !ls
docker.md             markdown    python             

In [17]: !pwd
/d/work/learn

3.5 运行程序文件、测量、调试

  • %run test.py
    手工调用调试
    在当前环境下直接执行 test.py，效果跟命令行下调用 python test.py 相同, 相当于 %load + enter, 如果启动debug调试，加-d，即%run -d test.py，然后就可以进入pdb进行详细的调试了

  • 程序中插入IPython断点调试
    如果程序是由命令行开始执行的，即在命令行下输入 python test.py（大部分 Python 程序都是），那么你还可以利用 IPython 在你的程序任意地方进行断点调试！

    import IPython as ipy

ipy.embed()

  • %time
    %time fun() 跟 timeit decorator 作用类似，进行简单的 一次运行profile。

    In [150]: %time a=1
Wall time: 0 ns

  • %timeit
    进行profile测量

       In [149]: %timeit a=1
   19.1 ns ± 0.844 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops
   each)

  • %prun
    测试程序中每个函数消耗的时间

       In [232]: %prun np.random.randn(3)
         4 function calls in 0.000 seconds
         ...

  • 快速debug调试

    • 自动进入pdb
      当%pdb自动模式打开时，一旦运行程序出错，自动进入pdb模式 

      In [249]: %pdb
Automatic pdb calling has been turned ON 

  In [250]: a=d
---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-250-f3f3225a8e96> in <module>
----> 1 a=d

NameError: name 'd' is not defined
> <ipython-input-250-f3f3225a8e96>(1)<module>()
----> 1 a=d

ipdb>

    • 手动快读进入debug

      In [251]: %pdb
Automatic pdb calling has been turned OFF

In [252]: a=d
---------------------------------------------------------------------------
NameError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-252-f3f3225a8e96> in <module>
----> 1 a=d

NameError: name 'd' is not defined

In [253]: %debug
> <ipython-input-252-f3f3225a8e96>(1)<module>()
----> 1 a=d

ipdb>

  • %tb
    出现异常时查看堆栈

3.6 历史记录及外部文件操作

  • %hist
    %hist 能显示之前输入过的命令的历史，-n显示行号。

  • %save
    保存指定行的历史记录到文件，如保存130-131行到test.py

    In [139]: %save test.py 130-131
The following commands were written to file `test.py`:
a = range(12)
for i in a: print(i)

  • %pycat
    查看python代码文件

    In [228]: %pycat test.py
# coding: utf-8
a = range(12)
for i in a: print(i)

  • %edit
    打开编辑器，关闭编辑器，代码会自动执行：）

    In [147]: %edit test.py
Editing... done. Executing edited code...

  • %writefile
    编辑并写入外部文件

        In [238]: %%writefile test2.py
     ...: a = 1
     ...: b = 1
     ...: a
     ...:
     ...:
     ...:

  • %load
    load文件的代码到当前的terminal，作为一个代码片段执行，这个和%run是不一样的,%run是直接执行文件
    In [140]: %load test.py

  • 重新执行history命令
    %recall n-m 

     In [172]: %recall 150

 In [173]: %time a=1
 Wall time: 0 ns

3.7 其它操作

  • lsmagic命令
    显示所有的magic命令

  • %env
    可以查看以及设置环境变量
    In [173]: %env

  • 定义任何系统shell cmd别名

    In [173]: alias ipc ipconfig /all

  • %automagic
    %automagic 是打开的状态的话，所有 magic function 不需要在前面加 % 就能正确调用。

  • 使用Pylab进行交互式计算 %pylab魔法命令可以使Numpy和matplotlib中的科学计算功能生效，这些功能被称为基于向量和矩阵的高效操作，交互可视化特性。

4. jupyter使用

4.1. 运行/退出

  • jupyter运行

    D:\>jupyter

  • qtconsole运行 这是一个图形界面console

    D:\>jupyter qtconsole

  • 退出 In [15]: exit

4.2. notebook操作

  • 创建一个Notebook
    jupyter的菜单
    File-->New Notebook-->Python3

  • 创建一个记录点
    notebook的菜单
    File-->Save and Checkpoint

  • 返回到某一个记录点
    notebook的菜单
    File-->Revert to Checkpoint

  • 下载notebook
    notebook的菜单
    File--> Download as

    ipynb
py  
md  
html
pdf

  • 关闭notebook
    notebook的菜单
    File--> Close and Halt

4.2. cell编辑操作

notebook的菜单
Edit--> Insert--> 包括复制、粘贴、删除、合并、移动

4.3. cell运行

notebook的菜单
cell--> 或者用图标工具栏

  • cell内命令参考上面IPython console的命令

  • 每个cell可以随时编辑重新运行，非常方便

4.4. 有用的帮助

  • Python
  • IPython
  • NumPy
  • SciPy
  • MatPlotlib
  • SymPy
  • pandas