《利用Python进行数据分析》 附录 B.5 高阶IPython特性

附录B 更多IPython系统相关内容

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B.5 高阶IPython特性

充分利用IPython系统可能会使你用稍微不同的方式编写代码，或者使你深入了解配置。

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B.5.1 使你自定义的类对IPython友好

IPython会尽一切努力显示对控制台友好的字符串，这些字符串表示的是你想检查的对象。对于许多对象，如字典、列表和元组，内置的pprint模块可以很好地完成格式化。但是，在用户定义的类中，你必须自己生成所需的字符串输出。假设我们有以下简单的类：

class Message:
    def __init__(self, msg):
        self.msg = msg

如果你写了上面的代码，你会失望地发现你的类的默认输出不是很好：

In [576]: x = Message('I have a secret')
In [577]: x
Out[577]: <__main__.Message instance at 0x60ebbd8>

IPython获取的输出字符串是由repr的魔术方法返回的（通过语句output =repr(obj)），并将输出打印到控制台。因此，我们可以增加一个简单的repr方法到之前的类，就可以获得更有用的输出：

class Message:
    def __init__(self, msg):
        self.msg = msg
    def __repr__(self):
        return 'Message: %s' % self.msg
In [579]: x = Message('I have a secret')
In [580]: x
Out[580]: Message: I have a secret

图B-1

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B.5.2 配置文件与配置

IPython的大部分外观选项（颜色、提示和线条间距等）以及IPython和Jupyter环境的行为可以通过广泛的设置系统进行配置。下面这些事情都可以通过配置来完成：

• 更改颜色主题
• 更改输入输出的外观，或者去除Out之后和下一个In之前的空白行
• 执行任意的Python语句列表（例如，导入你总是使用的库，或者是其他你希望每次你启动IPython就运行的程序）
• 始终启用IPython扩展，如line_profiler中的% lprun魔术函数
• 激活Jupyter拓展
• 自定义魔术函数或系统别名

IPython shell的配置在专门的ipython_config.py文件中指定，这些文件通常位于用户主目录中的．ipython/目录中。配置是基于特定配置文件执行的。当你正常启动IPython时，默认情况下会加载存储在profile_default目录中的默认配置文件。因此，在我的Linux操作系统上，我的默认IPython配置文件的完整路径是：

/home/wesm/.ipython/profile_default/ipython_config.py

要在你自己的系统上初始化该文件，在终端运行下面的指令：

ipython profile create

我会告诉你这个文件里的内容。幸运的是它有注释，描述每个配置选项的用途，所以我会留给读者修改和定制。另一个有用的功能是可以有多个配置文件。假设你想要为特定应用程序或项目定制另一套IPython配置。创建一个新的配置文件就像输入下面代码一样简单：

ipython profile create secret_project

完成此操作后，编辑新创建的profle_secret_project目录中的配置文件，然后启动IPython，如下所示：

$ ipython --profile=secret_project
Python 3.5.1 | packaged by conda-forge | (default, May 20 2016, 05:22:56)
Type "copyright", "credits" or "license" for more information.
IPython 5.1.0 -- An enhanced Interactive Python.
?           -> 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 profile: secret_project

和通常情况一致，IPython的官方在线文档是对于配置文件和配置是一个非常好的资源。Jupyter的设置略有不同，因为你在Juypter的notebook中使用的不只是Python语言。要生成类似的Jupyter配置文件，运行下面指令：

jupyter notebook --generate-config

上面的代码会将默认配置文件写入主目录下的．jupyter / jupyter_notebook_confg.py目录。将配置文件编辑到符合你需求后，你可能会将它重命名为不同的文件，比如：

$ mv～/.jupyter/jupyter_notebook_config.py～/.jupyter/my_custom_config.py

在启动Jupyter的时候，你可以添加--config参数：

jupyter notebook --config=～/.jupyter/my_custom_config.py

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B.6 附录小结

在你实验完本书中的代码示例后，你的技能获得增长，并成为了一名Python编程者，我建议你继续学习IPython和Jupyter生态系统的相关内容。由于这些项目只是被设计为辅助用户提高生产力的，你可能会发现，与Python语言及其计算类库相比，一些工具可以让你更加简单地完成工作。

你还可以在nbviewer网站（https://nbviewer.jupyter.org/）上发现很多感兴趣的Jupyter notebook。

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