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  • 今天小编就为大家分享一篇PyCharm下使用 ipython 交互式编程的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 学会使用交互式命令行

    千次阅读 2018-06-11 20:33:00
    我学习python迈出的第一步就是学习交互式命令行的使用这里,你可以通过一些简单的代码来测试你对python语法的认知是否正确,甚至可以通过你已有的编程知识大胆地写出一些你所猜测的python语句,看看它是否能成功...

      我学习python迈出的第一步就是学习交互式命令行的使用。在这里,你可以通过一些简单的代码来测试你对python语法的认知是否正确,甚至可以通过你已有的编程知识大胆地写出一些你所猜测的python语句,看看它是否能成功执行,如若不行,可以看看那它的Traceback报错,看看问题出在哪了,这样也可以逐步加深你对python一些语法的认知。python命令行友好的交互能力(就是你输入一个语句执行它会马上给你执行这个语句的结果)可以让我们在初学python的时候增添很多乐趣,并且比较容易建立信心(起码我初学python的时候看着一些自己猜测的语句成功执行还是很高兴的)。下面通过一些具体操作来说明其效果。

      我的python交互式命令行没有放在桌面,而是在开始菜单:

      点击这个IDLE就可以进入python交互式命令行界面了:

      我们可以根据命令行上面的提示试着敲入"copyright"、“credits”和“license()”来查看python的更多信息,先感受一下被python"秒回"的快感:

      这边有两个我认为很重要的方法会在python的交互式命令行中经常被用到:help(),type()

      help()可以帮助你获取模块(modules)信息——help("模块名"),关键字(keywords)信息——help("关键字名")等,并且还可以根据你的使用需要返回一个对象的具体信息——help(对象标签),具体操作如下:

    使用help(‘modules’)获取模块信息(会输出已安装模块列表):

    也可以直接输入模块名help('sys'):

    使用help('keywords')获取关键字信息:

    也可以使用help(对象名)来获取你所需的对象信息:

     

                                                                          

     

                                                                         

     

       从上面我们发现使用help()获取标签b所引用的对象时并没有如我们所想的显示出类str()的相关信息,这是因为help()在识别字符串时会默认其为模块名或关键字等系统性的名称,故在要返回对象‘s’的信息时会默认其是一个系统性的名字,然而python系统中并没有's'这个名字,故会无法返回相关信息(纯属根据个人理解进行解释,想获取专业说明,小伙伴可以去百度GOOGLE,搜索是个好习惯)

      有时候我们想知道某个对象是哪个类的实例,好以此对这个对象做一些处理;使用help()获取对象信息的话有时候嫌麻烦,信息太长懒的看,那么这时我们就可以使用type()来代替。

       

      这样是不是感觉方便很多。在交互式命令行中灵活使用help()和type()不仅可以让我们在初学python的时候有如神助,就算是以后成为“老司机”在编程的时候也是一大便利。(额,一大便~~~~算了,就这样吧)

     

     

     

      

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/3fman/p/9169089.html

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  • // notebook中启动交互式图形 % matplotlib notebook 无法使用并报错,以下是尝试解决的步骤,此记录以防忘记。 一、升级jupyter lab 首先,我conda中的jupyter notebook版本为6.1.4,但是jupyter lab版本...

    尝试解决使用jupyter绘图无法交互的问题


    问题描述

    在练习《python数据手册》中matplotlib部分时,书中提到的魔术方法

    //  在notebook中启动交互式图形
    % matplotlib notebook
    

    无法使用并报错,以下是尝试解决的步骤,在此记录以防忘记。

    一、升级jupyter lab

    首先,我在conda中的jupyter notebook版本为6.1.4,但是jupyter lab版本只有1.2.6,而lab的许多拓展必须在2以上的版本才能使用,必须首先升级lab的版本,使用

    conda update jupyterlab
    

    升级发现报错“PackageNotInstalledError: Package is not installed in prefix.”但是,相同方法升级notebook就没有任何问题,可能是版本实在太低,于是使用

    pip install --upgrade jupyterlab
    

    完成lab的升级

    二、安装jupyterlab拓展

    由于使用交互绘图模式报错“Javascript Error: IPython is not defined”,查询错误原因,知道可以在conda中使用如下命令解决:
    [原文链接: link.]

    conda install -c conda-forge ipympl
    
    # If using JupyterLab
    conda install nodejs
    jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager
    jupyter lab build
    
    # Later, if updating a previous Lab install:
    conda install ipympl
    jupyter lab build
    

    其中,jupyter labextension install 命令还遇到了WinError5的权限问题,右键管理员权限运行anaconda powershell prompt即可解决。

    随后发现必须按照链接原文评论区中所说,补充一条命令以激活拓展:

    jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension
    

    重启jupyter,此时交互式绘图模式已经可以正常使用,不论使用%maytplotlib notebook还是 %matplotlib widget均可以进入交互式绘图模式。效果如下图所示,笔者可以旋转图中莫比乌斯带的3d图像,而在inline模式下3d图的查看是非常不便的:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述


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  • 使用jQuery和XML创建简单的交互式客户端订单表单
  • 学习过程中有脚本是用文件方式写出来的,后来又有在交互式窗口里面使用的。来回切换确实很麻烦,找路径什么的也是够烦。所以觉得如果可以pycharm里面编写交互式的代码就好啦。 所以这个需求我觉得应该不止我自己...

    学习过程中有脚本是用文件方式写出来的,后来又有在交互式窗口里面使用的。来回切换确实很麻烦,找路径什么的也是够烦。所以觉得如果可以在pycharm里面编写交互式的代码就好啦。
    所以这个需求我觉得应该不止我自己有。pycharm肯定做了这种功能。
    pycharm底部有三个窗口,不知道有没有小伙伴有注意到,分别为
    1.TODO
    2.python console
    3.terminal
    我们需要用到的就是terminal。如图:这里写图片描述
    点一下就会出现一个窗口,看起来似曾相识,和cmd窗口其实几乎长得一毛一样啦。不一样的是这个窗口默认就在你的工作目录下。进入目录的规则也是一摸一样,cd可以进入你想要的目录里面。python可以进入python编程模式。就是这么easy

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  • 那么PyCharm中,使用交互式python shell有什么方法可以使用脚本对象吗?例如,我们有一个包含一个文件'test.py'的'test'项目:a = '123'print a执行后我们可以得到结果:123Process finished with exit code 0如何...

    在IDLE中执行脚本后使用Python对象非常方便。那么在PyCharm中,使用交互式python shell有什么方法可以使用脚本对象吗?

    例如,我们有一个包含一个文件'test.py'的'test'项目:

    a = '123'

    print a

    执行后我们可以得到结果:

    123

    Process finished with exit code 0

    如何在交互shell中使用字符串'a'?

    最佳解决办法

    用于当前调试会话的内置python shell

    在感兴趣代码线上设置一个断点(即通过单击装订线),然后启动调试(在编辑器中右键单击,然后选择调试myfile.py ...)。

    当到达断点时,找到调试> “控制台”选项卡,然后单击“显示命令行”图标(请参见屏幕截图)。

    这将启用python shell(请注意屏幕截图上的绿色>>>),您可以在其中访问当前作用域中的所有变量,并执行通常在Python shell中执行的所有操作。

    In recent pycharm versions you get the full ipython interpreter instead of the plain python shell (if ipython is installed).

    b2ca810f43617f0aa200cb67f6009eaa.jpg

    评估表达式的窗口

    作为一个更方便的选择,如果只需要检查一些变量、访问成员或调用范围内的对象的方法,一旦到达断点,请在当前范围中选择一个表达式,right-click - >评估表达式(或使用Run→Evaluate Expression...下的菜单中显示的热键),根据需要进行编辑 - 可以键入任何具有自动补全的可用python表达式,然后按Enter键(或者单击Evaluate)来检查结果。

    支持多个和多行表达式:要获得Inspect对话框的多行版本,请单击Code fragment模式或在编辑器中选择多行代码,然后评估表达式。可以将值分配给现有变量(无法定义新变量),并运行整个代码块。

    fd6c1be1bbabec4fd5bd165f8ae50c69.jpg

    鼠标悬停在变量上

    要在调试模式下点击断点后查看变量的值,请将鼠标指针悬停在变量上(1-2秒),该变量的值将显示在工具提示中。

    5bd2afe7b1549271005734a44ac7d959.jpg

    提示将包含一个➕图标 - 点击它将打开一个弹出式检查器。

    e8e2189aae61af4b35d0f6369e0cb544.jpg

    对于范围内的变量,检查器显示在调试下的底部面板中

    次佳解决办法

    我发现以前的答案有用,但并不令人满意。所以我在这里提供第三个选项:

    将选定的代码加载到控制台(我的建议)

    使用Shift + Alt + E将所选代码或光标所在行加载到控制台中并立即运行。这也有一些缺点:

    如果需要运行整个文件,则必须选择整个文件。

    即使遇到错误,代码也会继续运行。

    但是作为回报,我们得到的功能比IDLE更好(在我看来):能够一次运行你的代码。

    使用断点和评估表达式(Alt - F8)(由Piga-fetta建议)

    这在大型应用程序中非常有用,我们需要在代码中的某些位置进行调试,但对于交互式编码不太有用。所以这不是我们想要的。

    使用工具 - >运行Python控制台(由Games Brainiac和kobejohn建议)

    这是我们想要的,但有点麻烦,特别是如果我们要运行的模块不在项目的根目录。

    第三种解决办法

    可以简单地在PyCharm 2和PyCharm 3中使用Python控制台。可以直接导入,因为项目根目录已经添加到PYTHONPATH:

    所以让我通过一些屏幕截图来演示:

    1.在根目录下制作console.py文件

    301cc5d3fcfb747ab839d9027f1c904a.jpg

    2.在PyCharm里打开Python控制台

    e8374c747f86ca5ce48b02034d4b1b66.jpg

    3.从console.py文件导入变量

    33e99fbcde40f170caabdfe6783905e4.jpg

    到这里,就已经成功地导入变量了。

    第四种办法

    执行后保持打开命令行

    对于仍然有这个问题的人来说:进入运行/调试菜单,选择编辑配置,勾选“显示命令行”这个选项可以让你在控制台的>>>提示并测试你的功能。

    998470d781043fcae4461fead73dedae.jpg

    全局配置

    为了使这个改变适用于所有的.py文件(因为这个复选框只适用于你正在处理的当前文件),请转到:编辑配置,在弹出的对话框中你会看到一个菜单树,选择Defaults ,然后选择Python,然后选中“显示命令行”框,每当你打开一个.py文件时,这会使其成为默认设置,(这个功能默认应该是开启的)。

    90718563481396b96b0a0e74e41cef29.jpg

    参考文献

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