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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. |
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.
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。
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。
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。
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！