简介
今天给大家介绍一下 Python 的一个功能非常强大的解释器 IPython。虽然 Python 本身自带解释器，但是相对而言 IPython 的功能更加的强大。
Python 解释器
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：
$> pythonPython 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 darwinType "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> site = "www.flydean.com">>> site'www.flydean.com'>>>
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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。
>>> helpType help() for interactive help, or help(object) for help about object.
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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(
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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
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：
$> ipythonPython 3.6.4 |Anaconda, Inc.| (default, Jan 16 2018, 12:04:33)Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more informationIPython 6.2.1 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.
In [1]: site= "www.flydean.com"
In [2]: siteOut[2]: 'www.flydean.com'
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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：
commanddescription?Introduction and overview of IPython’s features.%quickrefQuick reference.helpPython’s own help system.object?Details about ‘object’, use ‘object??’ for extra details.
魔法函数
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<N> -r<R> [-t|-c] -q -p<P> -o] statementor in cell mode: %%timeit [-n<N> -r<R> [-t|-c] -q -p<P> -o] setup_code code code...
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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)
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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)
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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.
运行和编辑
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<N>] | -d [-b<N>] | -p [profile options] )] ( -m mod | file ) [args]
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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。
Debug
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>
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In [12]: pdbAutomatic pdb calling has been turned ON
In [13]: pdbAutomatic pdb calling has been turned OFF
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或者可以使用 %run -d theprogram.py 来调试一个外部程序。
History
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]: siteOut[2]: 'www.flydean.com'
In [3]: InOut[3]: ['', 'site = "www.flydean.com"', 'site', 'In']
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可以使用 _ih[n]来访问特定的 input：
In [4]: _ih[2]Out[4]: 'site'
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_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 也可以用来访问输入，也就是说：
_i<n> == _ih[<n>] == In[<n>]_i14 == _ih[14] == In[14]
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同样的，对于输出来说也存在着三种访问方式：
_<n> == _oh[<n>] == Out[<n>]_12 == Out[12] == _oh[12]
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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。
上面的例子会选择第 3 行和第 18-20 行输入。
运行系统命令
使用!可以直接运行系统命令：
In [27]: !pwd/Users/flydean/Downloads
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还可以用变量接收运行的结果，比如 ： files = !ls
本文作者：flydean 程序那些事
本文链接：http://www.flydean.com/python-ipython/
本文来源：flydean 的博客
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