第2章 IPython和Jupyter

自省(introspection)的定义:检查某些事物以确定它是什么、它知道什么以及它能做什么,用于实现在程序运行时获取未知对象的信息。

在变量前后使用问号?,可以显示对象的信息:

In [8]: b = [1, 2, 3]
In [9]: b?
Type:       list
String Form:[1, 2, 3]
Length:     3
Docstring:
list() -> new empty list
list(iterable) -> new list initialized from iterable's items

这可以作为对象的自省。如果对象是一个函数或实例方法,定义过的文档字符串,也会显示出信息。假设我们写了一个如下的函数:

def add_numbers(a, b):
    """
    Add two numbers together

    Returns
    -------
    the_sum : type of arguments
    """
    return a + b

然后使用?符号,就可以显示如下的文档字符串:

In [11]: add_numbers?
Signature: add_numbers(a, b)
Docstring:
Add two numbers together

Returns
-------
the_sum : type of arguments
File:      
Type:      function

使用??会显示函数的源码:

In [12]: add_numbers??
Signature: add_numbers(a, b)
Source:
def add_numbers(a, b):
    """
    Add two numbers together

    Returns
    -------
    the_sum : type of arguments
    """
    return a + b
File:      
Type:      function

?还有一个用途,就是像Unix或Windows命令行一样搜索IPython的命名空间。字符与通配符结合可以匹配所有的名字。例如,我们可以获得所有包含load的顶级NumPy命名空间:

In [13]: np.*load*?
np.__loader__
np.load
np.loads
np.loadtxt
np.pkgload

%run命令

可以用%run命令运行所有的Python程序。假设有一个文件ipython_script_test.py

def f(x, y, z):
    return (x + y) / z

a = 5
b = 6
c = 7.5

result = f(a, b, c)

可以如下运行:

%run ipython_script_test.py

这段脚本运行在空的命名空间(没有import和其它定义的变量),因此结果和普通的运行方式python script.py相同。文件中所有定义的变量(import、函数和全局变量,除非抛出异常),都可以在IPython shell中随后访问:

In [15]: c
Out [15]: 7.5

In [16]: result
Out[16]: 1.4666666666666666

如果想让一个脚本访问IPython已经定义过的变量,可以使用%run -i

在Jupyter notebook中,你也可以使用%load,它将脚本导入到一个代码格中:

>>> %load ipython_script_test.py

    def f(x, y, z):
        return (x + y) / z
    a = 5
    b = 6
    c = 7.5

    result = f(a, b, c)

从剪贴板执行程序

如果使用Jupyter notebook,你可以将代码复制粘贴到任意代码格执行。在IPython shell中也可以从剪贴板执行。假设在其它应用中复制了如下代码:

x = 5
y = 7
if x > 5: x += 1 y = 8 

最简单的方法是使用%paste%cpaste函数。%paste可以直接运行剪贴板中的代码:

In [17]: %paste
x = 5
y = 7
if x > 5: x += 1 y = 8 ## -- End pasted text -- 

%cpaste功能类似,但会给出一条提示:

In [18]: %cpaste
Pasting code; enter '--' alone on the line to stop or use Ctrl-D.
:x = 5 :y = 7 :if x > 5: : x += 1 : : y = 8 :-- 

使用%cpaste,你可以粘贴任意多的代码再运行。你可能想在运行前,先看看代码。如果粘贴了错误的代码,可以用Ctrl-C中断。

魔术命令

IPython中特殊的命令(Python中没有)被称作“魔术”命令。这些命令可以使普通任务更便捷,更容易控制IPython系统。魔术命令是在指令前添加百分号%前缀。例如,可以用%timeit(这个命令后面会详谈)测量任何Python语句,例如矩阵乘法,的执行时间:

In [20]: a = np.random.randn(100, 100)

In [20]: %timeit np.dot(a, a) 10000 loops, best of 3: 20.9 µs per loop 

魔术命令可以被看做IPython中运行的命令行。许多魔术命令有“命令行”选项,可以通过?查看。

魔术函数默认可以不用百分号,只要没有变量和函数名相同。这个特点被称为“自动魔术”,可以用%automagic打开或关闭。

一些魔术函数与Python函数很像,它的结果可以赋值给一个变量:

In [22]: %pwd
Out[22]: '/home/wesm/code/pydata-book

In [23]: foo = %pwd

In [24]: foo
Out[24]: '/home/wesm/code/pydata-book'

IPython的文档可以在shell中打开,我建议你用%quickref%magic学习下所有特殊命令。下表列出了一些可以提高生产率的交互计算和IPython指令:

 
第2章 IPython和Jupyter_第1张图片

集成Matplotlib

IPython在分析计算领域能够流行的原因之一是它非常好的集成了数据可视化和其它用户界面库,比如matplotlib。不用担心以前没用过matplotlib,本书后面会详细介绍。%matplotlib魔术函数配置了IPython shell和Jupyter notebook中的matplotlib。这点很重要,其它创建的图不会出现(notebook)或获取session的控制,直到结束(shell)。

在IPython shell中,运行%matplotlib可以进行设置,可以创建多个绘图窗口,而不会干扰控制台session:

In [26]: %matplotlib
Using matplotlib backend: Qt4Agg 

在JUpyter中,命令有所不同(如下图):

In [26]: %matplotlib inline
  第2章 IPython和Jupyter_第2张图片

 

 
 

转载于:https://www.cnblogs.com/wjw2018/p/10782707.html

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