


Das Hauptversionsupdate von IPython 8.0 unterstützt die automatische Codevervollständigung
Nach mehr als 3 Jahren Planung ist IPython 8.0 endlich da.
Jetzt können Sie mit der neuesten Version nicht nur Black verwenden, um den Code in der Befehlszeile neu zu formatieren, sondern erhalten auch eine bessere automatische Codevervollständigung und ein besseres Debugging-Erlebnis.
Für weitere Details lesen wir weiter.
Bericht zu Optimierungsfehlern
Wenn vor Version 8.0 ein Codefehler auftrat, zeigte der Fehler-Traceback von IPython einen Hash-Wert an, der zum Kompilieren des Python AST verwendet wurde, etwa so:
Jetzt ist der Fehler-Traceback korrekt formatiert kann die spezifische Zellennummer anzeigen, in der sich der Fehler befindet.
Darüber hinaus integriert IPython 8.0 auch stack_data. Dieses Paket bietet intelligentere Tracking-Informationen und kann AST-Knoten hervorheben, bei denen Fehler auftreten, was dazu beiträgt, Fehler schnell zu lokalisieren.
Zum Beispiel für einen Code wie diesen:
Rufen Sie bar() auf und Sie erhalten einen IndexError 8.0, der Ihnen mitteilt, wo der Indexfehler auftritt.
Hinweis: Im Terminal und Notizbuch wird der mit ^ markierte Ort hervorgehoben.
Eine weitere Verbesserung, die sich stärker auf die Produktivität auswirkt, besteht darin, nach dem Dateinamen des Fehler-Tracebacks einen Doppelpunkt und eine Zeilennummer hinzuzufügen.
Viele Terminals und Editoren ermöglichen bei Verwendung dieser Syntax den direkten Sprung zur entsprechenden Datei/Zeile.
Vorschläge zur automatischen Codevervollständigung
Wenn Ihnen die automatische Codevervollständigungsfunktion in Ptpython nicht nur ein besseres Debugging-Erlebnis bietet, können Sie sie jetzt auch in IPython 8.0 verwenden.
Akzeptieren Sie diese Vorschläge mit Strg-F oder Strg-E oder durch Drücken der rechten Pfeiltaste.
Die Tastenkombination Alt-F kann nur das erste Wort des Vorschlags akzeptieren.
Derzeit können automatische Vorschläge nur im Emacs- oder VI-Modus angezeigt werden.
Verwenden Sie „?“ und „??“, um Objektinformationen anzuzeigen.
In IPDB können Sie jetzt „?“ und „??“ verwenden, um Objektinformationen anzuzeigen:
Automatische Formatierung mit Schwarz in CLI
Wenn Schwarz in derselben Umgebung wie IPython installiert ist, formatiert Terminal IPython jetzt Code in der Befehlszeile (CLI) neu, wenn dies standardmäßig möglich ist. Natürlich können Sie diese Option auch mit —TerminalInteractiveShell.autoformatter=None deaktivieren.Globale Funktion des Verlaufsbereichs
Zuvor konnten Benutzer bei Verwendung von %history Sitzung und Zeile angeben:https://www.php.cn/link/003dd617c12d444ff9c80f717c3fa982
Übrigens möchte ich Sie auch daran erinnern Wenn Sie IPython 8.0 verwenden möchten, müssen Sie Python zunächst auf Version 3.8 oder höher aktualisieren.Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDas Hauptversionsupdate von IPython 8.0 unterstützt die automatische Codevervollständigung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Arraysinpython, besondersvianumpy, arecrucialInScientificComputingFortheirefficience undvertilität.1) Sie haben festgelegt, dass die Fornerikerne, Datenanalyse und Machinelarning.2) Numpy'SimplementationIncensuresFasteroperationsdanpythonlisten.3) Araysensableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableable

Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

NumpyarrayShaveseveraladVantagesOverStandardPythonArrays: 1) SiearemuchfasterDuetoc-basiert, 2) sie istaremoremory-effizient, insbesondere mit mit LaShlargedatasets und 3) sie können sich mit vektorisierten Funktionsformathematical und Statistical opertical opertical opertical operticaloperation, Making

Der Einfluss der Homogenität von Arrays auf die Leistung ist doppelt: 1) Homogenität ermöglicht es dem Compiler, den Speicherzugriff zu optimieren und die Leistung zu verbessern. 2) aber begrenzt die Typ -Vielfalt, was zu Ineffizienz führen kann. Kurz gesagt, die Auswahl der richtigen Datenstruktur ist entscheidend.

TocraftexecutablePythonScripts, folge theseBestPractices: 1) addashebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexcutable.2 SetPermissions withchmod xyour_script.py.3) organisation -bithacleardocstringanduseInname == "__ __": FormAcleardocstringanduseInname

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

NumpyarraysarebetterforeheavynumericalComputing, während der projectwithsimpledatatypes.1) numpyarraysoferversatility und -PerformanceForlargedataSets und Compoxexoperations.2) thearraysoferversStility und Mächnory-Effefef

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