IPython उन्नत उपयोग

यह उपकरण अधिकांश पायथन डेवलपर्स से परिचित है।
एक ही समय में, बहुत से लोग इस इंटरैक्टिव शेल द्वारा प्रदान किए गए उन्नत सुविधाओं पर संदेह नहीं करते हैं, ज्यादातर ऑटो-पूर्णता का उपयोग करते हैं।



लेख व्यापक, समझने योग्य और सुंदर प्रलेखन ipython.github.com/ipython-doc/dev/interactive/index.html के अंशों पर बनाया गया है
हम इस तरह की स्पष्ट चीजों को स्वतः पूर्णता और कॉल के बीच संग्रहीत टीमों के इतिहास को छोड़ देते हैं।

ऑब्जेक्ट अवलोकन

In [1]: import datetime
In [2]: datetime?
Type: module
Base Class: <type 'module'>
String Form: <module 'datetime' from '/usr/local/Cellar/python/2.7.1/lib/python2.7/lib-dynload/datetime.so'>
Namespace: Interactive
File: /usr/local/Cellar/python/2.7.1/lib/python2.7/lib-dynload/datetime.so
Docstring:
Fast implementation of the datetime type.

जैसा कि आप देख सकते हैं, हमें ऑब्जेक्ट के बारे में काफी विस्तृत जानकारी मिलती है, जो डीबग करते समय काम में आ सकती है। विशेष कमांड % pdoc , % pdef , % psource और % pfile भी हैं , जो हमें प्रलेखन, फ़ंक्शन की परिभाषा, स्रोत कोड और फ़ाइल का पूर्ण कोड क्रमशः देखने में मदद करेंगे।

Json.dumps के लिए % pdef कमांड से उदाहरण आउटपुट:

In [8]: %pdef json.dumps
json.dumps(obj, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, encoding='utf-8', default=None, **kw)

% रन कमांड

इस कमांड का उपयोग करके, हम किसी भी पाइथन स्क्रिप्ट को निष्पादित करने में सक्षम हैं और इंटरेक्टिव शेल स्पेस में सीधे इसके सभी डेटा तक पहुंच प्राप्त कर सकते हैं।

यह बेहद उपयोगी है जब हम एक निश्चित मॉड्यूल विकसित कर रहे हैं और सुविधाजनक तरीके से इसके डेटा का परीक्षण और हेरफेर करने में सक्षम होना चाहते हैं।

चाबियों का एक निश्चित सेट है जो आपको रनटाइम (-t) को मापने की अनुमति देता है, डिबगर (-d) या प्रोफाइलर (-p) के साथ चलाता है।

यदि आपको आईपीथॉन द्वारा प्रदान की गई जादू कमांड के बारे में जानकारी पर ब्रश करने की आवश्यकता है, तो आप हमेशा संकेत ( % रन? ) का उपयोग कर सकते हैं।

कैशिंग आउटपुट परिणाम

IPython का उपयोग करते समय, प्रत्येक इनपुट और आउटपुट में एक लेबल होता है।

In [11]: a = 9
In [12]: a
Out[12]: 9

यह उत्साहजनक है, क्योंकि हम एक विशिष्ट चर को निर्दिष्ट करने के बिना आउटपुट को संभाल सकते हैं। ऐसा करने के लिए, हम अंतिम 3 निष्कर्षों को संदर्भित करने के लिए _label_number या बस _, __ और ___ के सिंटैक्स का उपयोग करते हैं:

In [13]: _
Out[13]: 9
In [14]: _ + 8
Out[14]: 17
In [15]: _
Out[15]: 17
In [16]: _13
Out[16]: 9

आउटपुट दमन

कभी-कभी कमांड का आउटपुट बहुत बड़ा हो सकता है, जो काम को धीमा कर देता है और अनावश्यक जानकारी के साथ कंसोल को लिट करता है।

In [21]: "*"*100500;
In [22]:

अभिव्यक्ति के अंत में एक अर्धविराम लगाकर, हम परिणामों की आउटपुट को देखने के लिए अपनी स्पष्ट अनिच्छा की रिपोर्ट करते हैं।

इनपुट इतिहास

2 कमांड्स हैं जो आपको दर्ज लाइनों के इतिहास को देखने और हेरफेर करने की अनुमति देती हैं: % hist और % rep

In [22]: %hist
1 : import datetime
2 : import json
3: a = 9
4: a
In [23]: %rep 1
In [24]: import datetime <- .

शेल से बाहर निकलने के बिना कॉलिंग सिस्टम कमांड

आज्ञाओं का उपयोग करना ! और मैं !! , आप सिस्टम शेल कमांड जैसे ls, cd, और अन्य को निष्पादित कर सकते हैं। आदेशों के बीच का अंतर यह है कि पहला केवल सिस्टम कमांड को निष्पादित करता है, जबकि दूसरा इसके अलावा आपको इन कमांड के आउटपुट को प्राप्त करने और उपयोग करने की अनुमति देता है।

In [26]: !ls
Archive Development Downloads Library Music Pictures VirtualBox VMs
Desktop Documents Dropbox Movies My Projects

In [27]: !!ls
Out[27]: SList (.p, .n, .l, .s, .grep(), .fields(), sort() available):
0: Archive
1: Desktop
2: Development
3: Documents
4: Downloads
5: Dropbox
6: Library
7: Movies
8: Music
9: My
10: Pictures
11: Projects
12: VirtualBox VMs

बहु-पंक्ति संपादन

आईपीथॉन उन अभिव्यक्तियों को पहचान सकता है जिनके लिए कई लाइनों की आवश्यकता होती है, इसलिए इसके साथ कोई विशेष समस्या नहीं है, लेकिन बढ़ने के लिए जगह है। % संपादित करें कमांड आपके जीवन को बेहतर बनाएगी और आपको इंटरैक्टिव शेल में सीधे फ़ंक्शन और कक्षाओं को परिभाषित करने से बचने की अनुमति देगी।

% एडिट कमांड दर्ज करके, IPython हमें एक सिस्टम एडिटर खोलेगा जहाँ हम अपने कोड को सामान्य तरीके से संपादित कर सकते हैं।

In [28]: %edit
IPython will make a temporary file named: /var/folders/9Q/9Q8AwQvdEUubQ84MwFcKt++++TI/-Tmp-/ipython_edit_YPjrQx.py
Editing... done. Executing edited code...
Out[28]: 'def amicool():\n\treturn True\n'
In [29]: amicool()
Out[29]: True
In [30]:

पहले दर्ज किए गए कोड के साथ संपादक को खोलना संभव है, इसके लिए % edit -p कमांड का उपयोग करें
कोड के पहले संपादित टुकड़ों तक पहुंचने के लिए, हम वाक्यविन्यास % edit _ output_number का उपयोग कर सकते हैं, हमारे मामले में यह % s28 के संपादन के बराबर है ।

बनाए गए पहचानकर्ता देखें

मैं इसे यहां छोड़ दूंगा:

In [32]: %who
a amicool datetime json

In [33]: %whos
Variable Type Data/Info
--------------------------------
a int 9
amicool function <function amicool at 0x1014f2848>
datetime module <module 'datetime' from '<...>lib-dynload/datetime.so'>
json module <module 'json' from '/usr<...>on2.7/json/__init__.pyc'>

In [34]:

कोड निष्पादन समय का मापन

सरल % समय और % समय कमांड का उपयोग करते हुए , हम कोड के अलग-अलग टुकड़ों के प्रदर्शन को मापने में सक्षम हैं:

In [45]: %timeit [1,2,3,4,5][2]
1000000 loops, best of 3: 236 ns per loop

In [46]: %timeit (1,2,3,4,5)[2]
10000000 loops, best of 3: 34.3 ns per loop

In [54]: %time [1,2,3,4,5][2]
CPU times: user 0.00 s, sys: 0.00 s, total: 0.00 s
Wall time: 0.00 s
Out[55]: 3

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एक बार फिर, मैं दस्तावेज़ीकरण के लिंक को याद करता हूं, ipython.github.com/ipython-doc/dev/interactive/index.html , जहां कई दिलचस्प विशेषताएं हैं जो इस अल्प लेख में शामिल नहीं हैं।