Wie kann man Submodule in IPython effizient neu laden, um den Workflow mit NumPy/SciPy zu verbessern?

Neuladen von Submodulen in IPython: Ein effizienter Workflow

In Python-Umgebungen mit Submodulen und der Verwendung von NumPy/SciPy erweist sich IPython als wertvolles interaktives Hilfsmittel Konsole. Es hat sich jedoch als schwierig erwiesen, geänderten Code innerhalb von Submodulen neu zu laden und gleichzeitig bestehende Modelle beizubehalten. Um diesen Arbeitsablauf zu verbessern, erkunden Sie die folgenden Vorschläge:

IPython Autoreload Magic

IPython bietet automatische Neuladefunktionen, die den Prozess des Neuladens geänderter Module vereinfachen. Diese Methode unterscheidet sich geringfügig vom Reload-Befehl und mögliche Vorbehalte werden in der Hilfemeldung (%autoreload?) dokumentiert.

So aktivieren Sie diese Funktion:

1. Führen Sie Folgendes aus Befehle in IPython:

   • %load_ext autoreload
   • %autoreload 2

Dadurch wird IPython aufgefordert, betroffene Module automatisch neu zu laden jede neue Zeilenausführung.

Permanente Konfiguration

Falls gewünscht, kann diese Einstellung dauerhaft aktiviert werden, indem die Datei ~/.ipython/profile_default/ipython_config.py geändert wird. Hängen Sie die folgenden Zeilen an:

• c.InteractiveShellApp.extensions = ['autoreload']
• c.InteractiveShellApp.exec_lines = ['%autoreload 2']

Nach dem Speichern dieser Änderungen aktiviert IPython immer das automatische Neuladen von Modulen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann man Submodule in IPython effizient neu laden, um den Workflow mit NumPy/SciPy zu verbessern?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!