IPython meistern: Ihre Python-Produktivität steigern

IPython ist eine erweiterte Python-REPL (Read-Eval-Print Loop) und bildet tatsächlich den Kern von Jupyter Notebook. Kurz gesagt: Jupyter ist eine Open-Source-Webanwendung, mit der Sie Dokumente erstellen und teilen können, die lebenden Code, Gleichungen, Visualisierungen und Erzählertext enthalten. Wenn Sie die interaktive Shell häufig nutzen und IPython noch nicht kennen, sollten Sie es unbedingt ausprobieren!

IPython-Features

Einige der Funktionen, die die IPython-Shell bietet:

• Umfassende Objekt-Introspektion
• Eingabehistorie, persistent über Sitzungen hinweg
• Caching von Ausgabenergebnissen während einer Sitzung mit automatisch generierten Referenzen
• Tab-Vervollständigung mit Unterstützung für Python-Variablen, Schlüsselwörter, Dateinamen und Funktionen
• Magic Commands zur Steuerung der Umgebung und für viele Aufgaben
• Sitzungsprotokollierung und -wiederherstellung
• Integrierter Zugriff auf den pdb-Debugger und den Python-Profiler
• Ein weniger bekanntes Feature: Die Architektur ermöglicht auch paralleles und verteiltes Rechnen

Magic Commands

Dies ist eine Auswahl der in IPython integrierten Magic Commands, die Sie wahrscheinlich nützlich finden werden:

• %cd – Aktuelles Arbeitsverzeichnis wechseln
• %edit – Editor öffnen und den eingegebenen Code nach dem Schließen ausführen
• %env – Aktuelle Umgebungsvariablen anzeigen
• %pip install [pakete] – Pakete installieren, ohne die interaktive Shell zu verlassen
• %time und %timeit – Ausführungszeit von Python-Code messen

Die vollständige Liste finden Sie in der offiziellen Dokumentation.

Vorherige Ein- und Ausgaben referenzieren

Ein weiteres nützliches Feature ist das Referenzieren der Ein- und Ausgabe eines vorherigen Befehls. In und Out sind echte Objekte. Sie können die Ausgabe des 3. Befehls mit Out[3] verwenden. Den 3. Befehl können Sie mit In[3] erneut ausführen.

IPython installieren

Die Installation mit pip kennen Sie vermutlich, aber zur Vollständigkeit hier der Befehl:

$ pip install ipython

Aunque es a menudo mejor usar un entorno virtual, en este caso puede que quieras instalarlo en todo el sistema o para tu cuenta de usuario completa con pip install --user.