tar zxvf ipython-0.13.2.tar.gz python setup.py install
使用spyder运行Python程序时，有时会遇到程序本身需要有命令行参数（程序内有arg[]）传入才能运行的情况。我之前一般是使用cmd直接调用对应的.py后面再加上对应的命令行参数来执行程序。
在获取对象属性时，tab自动补全非常的有用，只需要输入object_name.<TAB>就可以获取对象的属性。
IPython是一个非常灵活好用的python终端工具，而且比Python自带的终端工具还多了命令行高亮和自动索引的功能，也是常用的Jupyter Notebook的基础工具。在使用IPython的过程中可以使用它的一些独有的功能——直接运行Shell命令行，和魔术命令。本文介绍的是其中一种魔术命令——重新加载函数模块。
前面讲解了ipython里面的一些核心知识点，包括它的优势所在、快捷键操作、内省、什么是魔术命令等等，本文将在前文的基础之上，进一步拓展，讲解ipython的进阶知识点。
Python 编程语言已经成为 IT 中使用的最流行的语言之一。成功的一个原因是它可以用来解决各种问题。从网站开发到数据科学、机器学习到任务自动化，Python 生态系统有丰富的框架和库。本文将介绍 Fedora 软件包集合中提供的一些有用的 Python shell 来简化开发。
可以通过命令行启动IPython，就像启动标准的Python解释器一样，直接在terminal中键入ipython，回车即可。因为这里我用的是Jupyter Notebook，默认其实就是ipython。所以为了模仿在terminal中打开ipython的场景，前面加了一个！的命令。不过这个命令会让Jupyter Notebook一直处于busy状态，所以没必要真正运行。不过要是运行了的话，可以通过Jupyter中Kernel里的Interrupt来打断。
IPython中的‘I’即代表交互的意思，所以IPython提供了丰富的工具，能更好地与python进行交互。 大家经常遇到的魔法命令，就是IPython的众多功能之一。 本文梳理IPython的50个用法，供Python爱好者参考。
什么是IPython？可能很多人已经在用，却不知道它到底是什么。根据维基百科的解释：
今天给大家介绍一下Python的一个功能非常强大的解释器IPython。虽然Python本身自带解释器，但是相对而言IPython的功能更加的强大。
套用阿基米德的话来说，给我一个强大而又灵活的文本编辑器 (Vim)，一个交互式 Shell(IPython) 以及一个语言 (Python)，我就能撬动整个世界。
最近在写代码的过程中，发现Python参数传递不是很明白。Python确实很灵活，但是灵活的后果就是要花更多的时间去研究。废话不多说，始めましょう！！！
IPython 是一种基于 python 的交互式解释器，提供了强大的编辑和交互能力。 对于对象功能的查询操作，Ipython 提供了两种方法：
[root@ipython ~]# yum install gcc-c++ automake autoconf bzip2 zlib库（提供数据压缩用的函式库）:
当我在2011年和2012年写作本书的第一版时，可用的学习Python数据分析的资源很少。这部分上是一个鸡和蛋的问题：我们现在使用的库，比如pandas、scikit-learn和statsmodels，那时相对来说并不成熟。2017年，数据科学、数据分析和机器学习的资源已经很多，原来通用的科学计算拓展到了计算机科学家、物理学家和其它研究领域的工作人员。学习Python和成为软件工程师的优秀书籍也有了。 因为这本书是专注于Python数据处理的，对于一些Python的数据结构和库的特性难免不足。因此，本章和
关于什么是ipython，本文就不加以介绍了，他是一个非常流行的python解释器，相比于原生的python解释器，有太多优点和长处，因此几乎是python开发人员的必知必会。
笔记：本章没有介绍Python的某些概念，如类和面向对象编程，你可能会发现它们在Python数据分析中很有用。 为了加强Python知识，我建议你学习官方Python教程，https://docs.python.org/3/，或是通用的Python教程书籍，比如：
ipython是一个python的交互式shell，比默认的python shell好用得多，支持变量自动补全，自动缩进，支持bash shell命令，内置了许多很有用的功能和函数。学习ipython将会让我们以一种更高的效率来使用python。同时它也是利用Python进行科学计算和交互可视化的一个最佳的平台之一。
不一定非得使用Jupyter Notebook，试试ipython命令行 安装 ipython 我只试过Windows 10环境下的。 1.安装python安装包之后，应该就有ipython了。 2.安装anaconda，这个做机器学习或数据分析要是需要的，这个装完之后，也会有ipython。（建议使用anaconda，国内镜像地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/） 启动ipython 1.命令行输入ipython即可启动。 2.或者找一下快捷方式，也可以启动。
IPython Shell：功能强大的交互式shell $ipython
原题 | Tutorial: Advanced Jupyter Notebooks
函数是python为了代码最大程度地重用和最小化代码冗余而提供的基础程序结构。
Matplotlib is a Python plotting library that produces publication-quality figures. Matplotlib是一个Python绘图库，用于生成出版物质量的图形。 It can be used both in Python scripts and when using Python’s interactive mode. 它既可以在Python脚本中使用，也可以在使用Python的交互模式时使用。 Matplotlib is a very large library, and getting to know it well takes time. Matplotlib是一个非常大的库，了解它需要时间。 But often we don’t need the full matplotlib library in our programs,and this is where Pyplot comes in handy. 但是我们的程序中通常不需要完整的matplotlib库，这就是Pyplot的用武之地。 Pyplot is a collection of functions that make matplotlib work like Matlab,which you may be familiar with. Pyplot是一组函数，使matplotlib像Matlab一样工作，您可能熟悉这些函数。 Pyplot is especially useful for interactive work,for example, when you’d like to explore a dataset or visually examine your simulation results. Pyplot对于交互式工作尤其有用，例如，当您希望浏览数据集或直观地检查模拟结果时。 We’ll be using Pyplot in all our data visualizations. 我们将在所有数据可视化中使用Pyplot。 Pyplot provides what is sometimes called a state machine interface to matplotlib library. Pyplot为matplotlib库提供了有时称为状态机的接口。 You can loosely think of it as a process where you create figures one at a time,and all commands affect the current figure and the current plot. 您可以粗略地将其视为一个一次创建一个地物的过程，所有命令都会影响当前地物和当前绘图。 We will mostly use NumPy arrays for storing the data that we’d like to plot, but we’ll occasionally use other types of data objects such as built-in lists. 我们将主要使用NumPy数组来存储要绘制的数据，但偶尔也会使用其他类型的数据对象，如内置列表。 As you may have realized, saying matplotlib.pyplot is kind of a mouthful, and it’s a lot to type too. 正如您可能已经意识到的那样，说matplotlib.pyplot有点口齿不清，而且打字也很费劲。 That’s why virtually everyone who uses the library imports it as plt, which is a lot shorter. 这就是为什么几乎所有使用该库的人都将其作为plt导入，而plt要短得多。 So to import the library, we will type the following– import matplotlib.pyplot as plt. 因此，要导入库，我们将键入以下内容–import matplotlib.pyplot as plt。 Now we are ready to start our plotting. 现在我们准备开始我们的阴谋。 A basis but very useful command is the plt plot function, which can be used to plot lines and markers. plt plot函数是一个基本
小Q 等闲变却故人心却道故人心易变。 --- 纳兰容若
Python之IPython开发实践 1. IPython有行号。 2. Tab键自动完成，当前命名空间任何与已输入字符串相匹配的变量就会被找出来。 3. 内省机制，在变量前或者后面加上（？）问号，就
前面我们讲到的Python编程过程中，在可能出现异常的地方使用尝试语句，来正确的处理一些异常，可以保证程序不中断继续运行。
每一个运行在cluster上的spark应用程序，是由一个运行main函数的driver program和运行多种并行操作的executes组成
Google Pagespeed在作为一个Nginx的模块在研发这么久之后仍是beta版本，着实有点尴尬，不过也证明了该项目是成功的，最起码它仍在迭代，实际上在使用中，我们也碰到一些非模块本身的问题，譬如当它基于反向代理时模板的寻址，图片的URL重写…为此不得不对其做一些配置让它不是看起来多了一个协议，而是真正的能对页面的细节进行优化，最大限度的压榨服务器的的性能提高用户访问速度..
既要保护类的封装特性，又要让开发者可以使用 对象.属性 的方式操作方法，@property 装饰器，可以直接通过方法名来访问方法，不需要在方法名后添加一对 () 小括号。
在开发中django或者flask开发中，调试的时候经常用到manager shell.如果安装了ipython的话，默认是打开ipython的。在调试过程中，如果代码发生更新，怎么实现ipython中引用的模块也自动更新呢。
启动启动Ipython Notebook，首先进入Ipython Notebook的工作目录，如~/ipynotebook这个根据实际的情况确定；
位置可变参数可以在普通参数之前， 但是在位置可变参数之后的普通参数变成了keyword-only参数:
做算法的同学对于Kaggle应该都不陌生，除了举办算法挑战赛以外，它还提供了一个学习、练习数据分析和算法开发的平台。Kaggle提供了Kaggle Kernels，方便用户进行数据分析以及经验分享。在Kaggle Kernels中，你可以Fork别人分享的结果进行复现或者进一步分析，也可以新建一个Kernel进行数据分析和算法开发。Kaggle Kernels还提供了一个配置好的环境，以及比赛的数据集，帮你从配置本地环境中解放出来。Kaggle Kernels提供给你的是一个运行在浏览器中的Jupyter，你可以在上面进行交互式的执行代码、探索数据、训练模型等等。更多关于Kaggle Kernels的使用方法可以参考 Introduction to Kaggle Kernels，这里不再多做阐述。
LNMP(Linux-Nginx-MySQL-PHP)，本文在CentOS 7.0上编译LNMP尝尝鲜，全文基本上都是采用手动编译部署，依赖yum帮我安装了GCC和automake。写这个东西耗时有点久了。太花时间啦。
备注：所以使用的操作系统环境为CentOS 6.2 编译安装python 2.7及ipython 1、下载所需要的程序包 ipython-1.2.1.tar.gz Python-2.7.6.tar.xz # 请从官网下载指定的程序包。 2、使用yum安装readline程序包 ~ ]# yum -y install readline-devel 如果不安装这个程序包，有可能导致python交互界面无法使用删除键”Backspace” 3、安装gcc包，为编译python做准备 ~ ]# yum -y ins
第2章中，我们学习了IPython shell和Jupyter notebook的基础。本章中，我们会探索IPython更深层次的功能，可以从控制台或在jupyter使用。 B.1 使用命令历史 Ipython维护了一个位于磁盘的小型数据库，用于保存执行的每条指令。它的用途有： 只用最少的输入，就能搜索、补全和执行先前运行过的指令； 在不同session间保存命令历史； 将日志输入/输出历史到一个文件 这些功能在shell中，要比notebook更为有用，因为notebook从设计上是将输入和输出的代码放到
能以一种一致的方式对序列进行迭代（比如列表中的对象或文件中的行）是Python的一个重要特点。这是通过一种叫做迭代器协议（iterator protocol，它是一种使对象可迭代的通用方式）的方式实现的，一个原生的使对象可迭代的方法。比如说，对字典进行迭代可以得到其所有的键：
按照你设定合适的间隔，把数据分为各个范围的组，然后统计出在这个范围内的频数有多少，我没有找到合适的函数，我就自己写了一个函数，类似直方图的工作，这是画水平条形图的数据准备。至于为什么要画水平条形图，当类别太多，使用水平条形图比较简洁，个人看法。下面给出代码，就不解释代码含义了。
http://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/latest/public_server.html
通过某种方式（例如对元素进行编号）组织在一起的数据元素的集合，这些数据元素可以是数字或者字符，甚至可以是其它的数据结构。
不可否认，spark是一种大数据框架，它的出现往往会有Hadoop的身影，其实Hadoop更多的可以看做是大数据的基础设施，它本身提供了HDFS文件系统用于大数据的存储，当然还提供了MR用于大数据处理，但是MR有很多自身的缺点，针对这些缺点也已经有很多其他的方法，类如针对MR编写的复杂性有了Hive，针对MR的实时性差有了流处理Strom等等，spark设计也是针对MR功能的，它并没有大数据的存储功能，只是改进了大数据的处理部分，它的最大优势就是快，因为它是基于内存的，不像MR每一个job都要和磁盘打交道，所以大大节省了时间，它的核心是RDD,里面体现了一个弹性概念意思就是说，在内存存储不下数据的时候，spark会自动的将部分数据转存到磁盘，而这个过程是对用户透明的。
Jupyter具有很强的可扩展性，支持许多编程语言，可以很容易地托管在计算机上或几乎所有的服务器上，只需要拥有ssh或http访问权限。 最重要的是，它是完全免费的。
Openpyxl 是一个用来读写 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件的开源库
首先，让我们启动 IPython。 它是 Python 标准提示符的最好的改进，它与 Matplotlib 配合得相当不错。 在 shell 或 IPython Notebook 上都可以启动 IPython。
导读：函数是Python中最重要、最基础的代码组织和代码复用方式。根据经验，如果你需要多次重复相同或类似的代码，就非常值得写一个可复用的函数。通过给一组Python语句一个函数名，形成的函数可以帮助你的代码更加可读。
记得刚接触Python的时候，一条简单的语句在执行的时候却总能遇到报错。然后各种艰难的复查发现可能是循环语句缺少冒号啊、用了中文的标点符号啊、引号/括号等少了一个或者无法匹配啊、函数方法或变量名拼写错误啊等等。
环境 ubuntu 12.04, 64 bits python 2.7 sklearn 0.14 准备 sklearn 快速入门的官方文档7。这个文档主要描述机器学习的概念，以及如何加载数据，训练模型，保存模型。 这里提供另外一个更加详细的材料，这份材料基于ipython notebook（可选），可以在浏览器里运行代码，功能强大，演示效果非常好，github下载地址6。 将材料下载到本地： git clone git@github.com:jakevdp/sklearn_pycon2013.git 安装
有一些库，之所以好用，是对一些库做了更高级的封闭，你装了这个库，就会附带装了 n 多依赖库，就前一篇文章介绍的 streamlit 来说，依赖包就达 90 几个之多？
运行Python解释器很便捷，在终端里输入python就进入了Python解释器。如果要输出文本“Hello world”，则使用print语句print("Hello world")。
在IPython console里先cd到test.py所在的文件夹，再run test.py。注意使用的是命令run 而不是命令python。
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