Python利用IPython提高开发效率

概述

Python是一种高效的编程语言，直接在Python交互式控制台使用Python代码可以让开发者快速实现想法，快速验证代码，简单调试程序并看到输出结果。在Python的标准库中有一个交互式环境IPython，提供了比Python交互式控制台更强大的环境，可以大大提高开发效率。

安装IPython

IPython可以直接通过pip安装。

在命令行中运行以下命令可以安装最新的IPython：

pip install ipython

为了更好的使用IPython，我们还可以安装notebook。

pip install jupyter

IPython的使用

IPython可以通过以下命令启动：

ipython

IPython的优点

• 支持命令自动补全。
• 支持代码高亮和支持多行编辑。
• 更好的输出信息。
• 拥有扩展性，可以通过自定义代码加载扩展。
• 更新频繁，支持Python最新的特性和语法。

示例1：使用IPython自带的魔术命令展示Numpy包的优势

我们可以通过以下代码启动IPython环境并输入魔术命令%pylab以同时启动Numpy和Matplotlib

%pylab

这里pylab是IPython提供的一个便捷操作，等价于下面两行代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

我们接下来可以通过一个代码示例展示Numpy包的优势。

import time
a = range(1000000)
b = range(1000000)

t1 = time.time()
c = []
for i in range(len(a)):
    c.append(a[i] + b[i])
print("Time:", time.time() - t1)

import numpy as np
a = np.array(a)
b = np.array(b)

t1 = time.time()
c = a + b
print("Time:", time.time() - t1)

从输出可以看到，使用Numpy包的计算时间比原本的算法要快很多。

示例2：使用IPython的debugger进行代码调试

IPython提供了一种环境支持交互式debugger, 叫做ipdb。接下来，我们通过一个例子展示如何使用ipdb进行代码调试。

def myfunc(a,b):
  import ipdb
  ipdb.set_trace()
  c = a + b

  return c

myfunc(2,3)

在调用myfunc函数之后，程序会停在ipdb.set_trace()的位置，等待用户输入命令。可以在这里查看变量的值，也可以跳转到其他位置进行代码调试。常见的命令有：n:执行程序到下一个断点，l: 查看当前行前后多少行代码，w: 查看代码执行位置，p: 打印变量的值。

总结

IPython是一个非常强大的Python交互式环境，并且基于Jupyter Notebook等工具可以支持数据可视化、文本编辑等功能。学会IPython的使用可以大大提高开发效率。