Praca z REPL Pythona i IPythonem
Eksploracja interaktywna, uzupełnianie tabulatorowe, ?, %timeit i polecenia powłoki w IPythonie.
Praca z REPL Pythona i IPythonem to bezpłatna lekcja Learn AI with Python na CoddyKit. To lekcja 4 z 4. Możesz przeczytać całą lekcję poniżej za darmo — a potem ćwiczyć ją interaktywnie w przeglądarce z wbudowanym edytorem kodu i tutorem AI dostępnym 24/7. To część ścieżki edukacyjnej Learn AI with Python, a Twój postęp synchronizuje się między webem a aplikacją CoddyKit. Kurs Learn AI with Python zawiera 4 lekcji w sumie.
Interaktywny przepływ pracy
REPL (Read-Eval-Print Loop) pozwala eksperymentować wiersz po wierszu. IPython to rozbudowany REPL z introspekcją, magiami i historią, który napędza kernele Jupyter.
pip install ipython
ipythonDocstringi za pomocą pojedynczego ?
Dodanie ? do dowolnego obiektu wyświetla jego docstring i sygnaturę, bez potrzeby otwierania dokumentacji w przeglądarce.
import numpy as np
np.arange?
# shows signature and docstring for arangeKod źródłowy za pomocą podwójnego ??
Należy użyć ??, aby wyświetlić rzeczywisty kod źródłowy funkcji, jeśli została napisana w Pythonie. To świetny sposób na zrozumienie wewnętrznego działania bibliotek.
def scale(x, factor=2):
return x * factor
scale??
# prints the function sourcePomiar czasu za pomocą %timeit
Ta sama magia %timeit znana z notebooków działa również w IPythonie. Automatycznie dobiera liczbę powtórzeń, aby zapewnić stabilny pomiar.
%timeit [i**2 for i in range(1000)]Uruchamianie skryptów za pomocą %run
%run script.py wykonuje plik w bieżącej sesji, pozostawiając po wykonaniu jego zmienne dostępne do sprawdzenia.
%run analysis.py
print(results) # variable defined inside analysis.pyOstatni wynik: _
Pojedynczy znak podkreślenia _ przechowuje ostatni wynik. Jest to przydatne, gdy chcą Państwo ponownie użyć wyniku, którego nie przypisano do zmiennej.
In [1]: 10 * 5
Out[1]: 50
In [2]: _ + 1
Out[2]: 51Starsze wyniki: __ i ___
Dwa znaki podkreślenia __ dają przedostatni wynik, a trzy ___ — wynik sprzed dwóch operacji. Można w ten sposób odzyskać trzy ostatnie wyniki.
In [1]: 1
In [2]: 2
In [3]: 3
In [4]: ___, __, _
Out[4]: (1, 2, 3)Wynik według numeru
Każdy ponumerowany wynik jest przechowywany. Out[3] lub _3 pobiera konkretnie wynik komórki numer 3.
In [3]: 7 * 6
Out[3]: 42
In [4]: Out[3] + 8
Out[4]: 50Uzupełnianie za pomocą klawisza Tab
Naciśnięcie klawisza Tab po kropce wyświetla atrybuty i metody obiektu. Dzięki temu można poznawać API bez zapamiętywania wszystkich jego elementów.
import pandas as pd
pd.read_<TAB>
# read_csv read_excel read_json read_parquet ...Wyświetlanie zmiennych za pomocą %who
%who wyświetla nazwy zdefiniowane w sesji, a %whos dodaje szczegóły dotyczące typów i wartości, zapewniając pełniejszy przegląd.
x = 5
name = "ada"
%who
# name x
%whos
# Variable Type Data/InfoPowłoka i historia
IPython uruchamia również polecenia powłoki za pomocą ! i przywołuje historię wejścia za pomocą %history, dzięki czemu można kopiować wcześniejsze eksperymenty.
!ls *.csv
%history -n 1-5 # show first five inputs with numbersSzybkie sprawdzenie
Sprawdź swoje umiejętności introspekcji w IPythonie.
Podsumowanie
Przydatne narzędzia IPython:
obj?wyświetla docstring, aobj??kod źródłowy%timeitsłuży do testów wydajności, a%rundo wykonywania pliku_,__i___przywołują trzy ostatnie wyniki;Out[n]pozwala pobrać dowolny wynik- Uzupełnianie za pomocą klawisza
Tabułatwia poznawanie API %who/%whoswyświetlają zmienne
Często zadawane pytania
Czy lekcja „Praca z REPL Pythona i IPythonem” jest bezpłatna?
Tak — pełny tekst „Praca z REPL Pythona i IPythonem” jest dostępny za darmo tutaj w sieci. Aby ćwiczyć ją interaktywnie (wbudowany edytor kodu i tutor AI dostępny 24/7) i odblokować resztę kursu Learn AI with Python, przejdź na CoddyKit PRO. Kurs Learn AI with Python zawiera 4 lekcji w sumie.
Co nauczysz się w „Praca z REPL Pythona i IPythonem”?
Eksploracja interaktywna, uzupełnianie tabulatorowe, ?, %timeit i polecenia powłoki w IPythonie. Ćwiczysz Learn AI with Python z praktycznym kodem, który uruchamiasz bezpośrednio w przeglądarce, a tutor AI dostępny 24/7 odpowiada na Twoje pytania podczas pracy nad lekcją.
Czy potrzebuję doświadczenia, aby zacząć Learn AI with Python?
Nie wymagamy żadnego doświadczenia. Learn AI with Python w CoddyKit jest strukturyzowany dla początkujących i zaawansowanych użytkowników, więc możesz zacząć tutaj lub od początku i uczyć się w swoim tempie. To lekcja 4 z 4.
Ile czasu zajmuje lekcja „Praca z REPL Pythona i IPythonem”?
Większość lekcji CoddyKit trwa około 5–10 minut. Każda lekcja to mały, interaktywny krok, dzięki czemu robisz systematyczne postępy i zawsze wracasz dokładnie do tego samego miejsca — na webie i w aplikacji.
Czy mogę pisać i uruchamiać kod w tej lekcji Learn AI with Python?
Tak. Każda lekcja Learn AI with Python zawiera wbudowany edytor kodu, więc piszesz i uruchamiasz prawdziwy kod bezpośrednio w przeglądarce i od razu otrzymujesz sprzężenie zwrotne od AI — bez konfiguracji na komputerze.
Wszystkie lekcje w tym kursie
- Środowiska wirtualne i pip
- Notatniki Jupyter dla data science
- Typy danych Pythona dla data science
- Praca z REPL Pythona i IPythonem