python学习记录_IPython基础,Tab自动完成,内省,%run命令_

时间:2021-12-29 09:51:46

    这是我第一次写博客,之前也有很多想法,想把自己所接触的,以文本的形式储存,总是没有及时行动。此次下定决心,想把自己所学,所遇到的问题做个记录共享给诸位,与此同时自己作为备忘,感谢各位访问我的博客,欢迎指教。2018-03-27 12:34:31

学习书目《利用Python进行数据分析》

IPython 一种交互式计算和开发环境

linux 安装 sudo apt-get install ipython

IPython基础

~$ ipython
asPython 2.7.12 (default, Dec 4 2017, 14:50:18)
Type "copyright", "credits" or "license" for more information. IPython 2.4.1 -- 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.
In [1]: from numpy.random import randn In [2]: import numpy as np In [3]: data = {i :randn() for i in range(7)} In [4]: data Out[4]:
{0: -0.32421485650349186,
1: 0.752834410829907,
2: 1.0926380203566248,
3: -0.6641241145638012,
4: 1.0580982848912308,
5: -1.3974082670817336,
6: 0.08712617271950605} In [5]: print data
{0: -0.32421485650349186, 1: 0.752834410829907, 2: 1.0926380203566248, 3: -0.6641241145638012, 4: 1.0580982848912308, 5: -1.3974082670817336, 6: 0.08712617271950605}

"""
numpy中有一些常用的用来产生随机数的函数,randn()和rand()就属于这其中。 
numpy.random.randn(d0, d1, …, dn)是从标准正态分布中返回一个或多个样本值。 
numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)的随机样本位于[0, 1)中。

"""

Tab键自动完成

"""
Tab键自动完成功能是对标准Python shell的主要改进之一
在shell中输入表达式时,只要按下Tab键,当前命名空间中任何与已输入的字符串相匹配的变量就会找出来
"""

In [1]: an_apple = 7

In [2]: an_exampel = 42

In [3]: an
an_apple an_exampel and any In [3]: b = [1, 2 ,3] In [4]: b.<Tab>
b.append b.extend b.insert b.remove b.sort
b.count b.index b.pop b.reverse In [4]: import datetime In [5]: datetime.<Tab>
datetime.MAXYEAR datetime.datetime datetime.timedelta
datetime.MINYEAR datetime.datetime_CAPI datetime.tzinfo
datetime.date datetime.time

#<Tab>只是一个按键

"""IPython会默认隐藏那些带有下划线开头的方法和属性,若要访问直接加个_(下划线)就行"""

In [6]: datetime._
datetime.__class__ datetime.__new__
datetime.__delattr__ datetime.__package__
datetime.__dict__ datetime.__reduce__
datetime.__doc__ datetime.__reduce_ex__
datetime.__format__ datetime.__repr__
datetime.__getattribute__ datetime.__setattr__
datetime.__hash__ datetime.__sizeof__
datetime.__init__ datetime.__str__
datetime.__name__ datetime.__subclasshook__

"""

Tab键自动完成不仅可以用于搜索命名空间和自动完成对象或模板属性,当你输入类似路径的东西时,按下Tab键,就可以找到系统文件中与之对应的东西

"""

In [6]: /home/
/home/iostream/ /home/lost+found/

内省

In [1]: b = {1, 2 ,3}

In [2]: b?
Type: set
String form: set([1, 2, 3])
Length: 3
Docstring:
set() -> new empty set object
set(iterable) -> new set object Build an unordered collection of unique elements. In [3]: b = [1, 2, 3] In [4]: b?
Type: list
String form: [1, 2, 3]
Length: 3
Docstring:
list() -> new empty list
list(iterable) -> new list initialized from iterable's items

"""
在变量的前面或后面加上一个问号(?)就可以将有关该对象的一些通用信息显示出来,叫作对象的内省

"""

In [1]: def add_numbers(a, b):
...: """
...: Add two numbers together
...:
...: Returns
...: -------
...: the_sum : type of arguments
...: """
...: return a + b
...:

"""
使用?显示这段docstring

"""

In [2]: add_numbers?
Type: function
String form: <function add_numbers at 0x7fb9308e7aa0>
File: /home/iostream/<ipython-input-1-5628bd19e409>
Definition: add_numbers(a, b)
Docstring:
Add two numbers together Returns
-------
the_sum : type of arguments

"""
使用??显示该函数的源代码

"""

In [3]: add_numbers??
Type: function
String form: <function add_numbers at 0x7fb9308e7aa0>
File: /home/iostream/<ipython-input-1-5628bd19e409>
Definition: add_numbers(a, b)
Source:
def add_numbers(a, b):
"""
Add two numbers together Returns
-------
the_sum : type of arguments
"""
return a + b

"""
?还有一个用法,即搜索IPython命名空间
一些字符再配上通配符(*) 即可显示所有与该通配符表达式相匹配的名称
NumPy*命名空间中含有"load"的所有函数

"""

In [5]: import numpy as np

In [6]: np.*load*?
np.load
np.loads
np.loadtxt
np.pkgload

%run命令

"""
在IPython会话环境中,所有文件可以通过%run命令当作Python程序运行
假如在ipythontest.py中存放脚本

"""

python学习记录_IPython基础,Tab自动完成,内省,%run命令_

python学习记录_IPython基础,Tab自动完成,内省,%run命令_

python学习记录_IPython基础,Tab自动完成,内省,%run命令_

In [11]: c
Out[11]: 7.5 In [12]: result
Out[12]: 1.4666666666666666

"""
脚本是在一个空的命名空间中运行
其行为应该跟在标准命令行环境(python *.py启动的)中执行时一样
此后,该文件中定义的全部变量(还有各种import,函数和全局变量) 都可在IPython shell中访问
"""