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本帖最后由 turingbooks 于 2013-09-10 13:35 编辑
IPython是一个免费、开源的项目,支持Linux、Unix、Mac OS X和Windows平台,其官方网址是http://ipython.org/。IPython的作者只要求你在用到IPython的科技著作中注明引用即可。IPython中包括各种组件,其中的两个主要组件是:
基于终端方式和基于Qt的交互式Python shell
支持多媒体和绘图功能的基于Web的notebook(版本号为0.12以上的IPython支持此功能)
与IPython兼容的Python版本是2.5、2.6、2.7、3.1和3.2。
IPython的较新版本已不支持Python 2.5。——译者注
不需要本地安装,你可以在云端尝试使用IPython,网址为http://www.pythonanywhere.com/try-ipython/。和本地安装的IPython相比,云端版本会稍有时延,使用体验稍逊,但已具备IPython交互式shell的绝大多数功能。在云端版本中还可使用vi/vim编辑器。如果你喜欢vi,这自然是个很棒的功能,你可以在IPython会话过程中保存和编辑文件。只有vi编辑器可用,对我来讲不是什么问题,我本人对Emacs之类的其他编辑器并不感兴趣。
IPython有许多种安装方式,这主要和使用什么操作系统有关。基于终端的shell组件依赖于readline的存在,基于Web的notebook需要用到tornado和zmq。
除了安装IPython,我们还需要安装setuptools,其中包含了easy_install命令。easy_install是Python默认的标准化的包管理器。easy_install安装好之后,继续安装pip。pip和easy_install命令的功能类似,但增加了一些选项,例如卸载。
1.2.1 具体步骤
本节将介绍在Windows、Mac OS X和Linux环境中怎样安装IPython,怎样使用easy_install和pip安装IPython及其依赖文件,以及怎样直接用源文件安装。
在Windows中安装IPython和setuptools
在IPython的官网可以下载适用于Python 2和Python 3的二进制Windows安装文件。具体安装过程请参阅http://ipython.org/ipython-doc/s ... nstall.html#windows。
从https://pypi.python.org/pypi/setuptools#files获得setuptools的安装文件并完成安装。之后继续安装pip,具体步骤为:- cd C:\Python27\scripts
- python .\easy_install-27-script.py pip
复制代码 在Mac OS X中安装IPython
如有必要,请先安装苹果开发工具Xcode,可以在Mac电脑附带的OSX DVD光盘中或者苹果应用商店中找到Xcode。按照本节后面的说明,使用easy_install或pip安装IPython,或者从源文件安装。
在Linux中安装IPython
Linux的发行版本众多,恕不能一一列举。
Debian版本的安装命令如下:- su – aptitude install ipython python-setuptools
复制代码 Fedora版本的安装命令如下:- su – yum install ipython python-setuptools-devel
复制代码 Gentoo版本的安装命令如下:Ubuntu版本的安装命令如下:- sudo apt-get install ipython python-setuptools
复制代码 使用easy_install或pip安装IPython
使用easy_install安装IPython和本章中各种攻略所需要的依赖文件,使用以下命令:- easy_install ipython pyzmq tornado readline
复制代码 或者你可以先用easy_install安装pip,在终端界面中键入以下命令:之后使用pip安装IPython,命令如下:- sudo pip install ipython pyzmq tornado readline
复制代码 从源文件安装
如果你想使用最新的开发版本,从源文件安装是最适合的。
1.从https://github.com/ipython/ipython/downloads下载最新的压缩包。
2.对下载的文件解压缩,获得源文件:- tar xzf ipython-<version>.tar.gz
复制代码 3.如果你已经安装了Git,也可以通过克隆Git版本仓库的方式获得源文件:- $ git clone https://github.com/ipython/ipython.git
复制代码 4.进入ipython目录:5.运行安装脚本。你可能需要使用sudo运行此脚本,命令如下:1.2.2 攻略小结
本节介绍了安装IPython的各种方法。大多数方法安装的是最新的稳定版本。如果选择从源文件安装,你安装的就是最新的开发版本。
使用IPython的shell
科学家和工程师习惯于做各种实验。正是一些总有实验想法的科学家编写了IPython。IPython提供的交互式实验环境,使其具备了与Matlab、Mathematica、Maple和R类似的使用体验。
IPython的shell具有以下特性。
代码补全
历史记录机制
嵌入式编辑
使用%run调用外部Python脚本的能力
访问系统命令
pylab选项开关
访问Python的调试器和性能分析器
1.3.1 具体步骤
本节具体介绍怎样使用IPython的shell。
pylab选项开关
使用pylab选项开关可以自动引入SciPy、NumPy和Matplotlib软件包。如果不使用这个选项开关,就需要自己引入这些软件包。
我们只需要在命令行输入以下指令:- $ ipython -pylab
- Type "copyright", "credits" or "license" for more information.
- IPython 0.12 -- 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.
- Welcome to pylab, a matplotlib-based Python environment [backend: MacOSX].
- For more information, type 'help(pylab)'.
- In [1]: quit()
- quit() or Ctrl + D quits the IPython shell.
复制代码 保存会话
我们也许需要回溯做过的实验。要在IPython中保存会话以供将来使用,只需输入以下命令:- [code]In [1]: %logstart
- Activating auto-logging. Current session state plus future input saved.
- Filename : ipython_log.py
- Mode : rotate
- Output logging : False
- Raw input log : False
- Timestamping : False
- State : active
复制代码 [/code]
关闭日志记录的命令如下:- In [9]: %logoff
- Switching logging OFF
复制代码 执行系统shell命令
在使用默认设置的IPython环境中执行系统shell命令时,要在系统命令前加!前缀。例如,以下输入将获得当前日期:实际上,以!为前缀的任何内容都被发送到了系统shell。命令执行后的输出结果也可以进行保存,如下所示:- In [2]: thedate = !date
- In [3]: thedate
复制代码 显示历史记录
使用%hist命令,可以显示命令的历史记录,例如:- In [1]: a = 2 + 2
- In [2]: a
- Out[2]: 4
- In [3]: %hist
- a = 2 + 2
- a
- %hist
复制代码 这是命令行接口(CLI)环境的一个常见特性。使用-g选项可以实现对历史记录的搜索:- In [5]: %hist -g a = 2
- 1: a = 2 + 2
复制代码 下载范例代码
访问http://www.packtpub.com并登录账号,可以下载到所有已购图书中的范例代码。如果你是在其他地方购买的本书,可以访问http://www.packtpub.com/support并进行注册,相关的范例代码会直接用电子邮件发给你。
1.3.2 攻略小结
我们看到了若干Magic函数(所谓的“魔法函数”)的实际运用。这些函数以%字符开始。如果Magic函数只用作单行命令,可以选择省略%。
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内容摘自《NumPy攻略: Python科学计算与数据分析》
本书带领读者了解熟悉当下最流行的科学计算库NumPy的方方面面。书中不仅介绍了NumPy的安装、使用和各种相关概念,还介绍了如何利用这一最新的开源软件库,以尽可能接近传统数学语言的方式,编写可读性好、实现效率高和运行速度快的代码。最后还探究了几个和NumPy相关的科学计算项目。此外,本书将为你掌握NumPy数组和通用函数打下坚实的基础,也会通过实例教你用Matplotlib绘图,并了解和SciPy相关的项目。
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