Python是一个非常实用、流行的解释型编程语言,其优势之一就是可以借助其交互的shell进行探索式地编程。你可以试着输入一些代码,然后马上获得解释器的反馈,而不必专门写一个脚本。但是Python自带的shell也有一些局限性,例如无法自动补全、不能高亮语法等。
好在强大的Python对默认shell进行了扩展,开发了许多漂亮的Python shell。每一个都提供了一个极好的交互性的Python 体验。今天我就为大家介绍其中较为优秀的一款 — bpython。
bpython简介
bpython是一个不错的Python解释器的界面,开发者的目的是提供给用户所有的内置功能,很像现在的IDE(集成开发环境),但是将这些功能封装在在一个简单,轻量级的包里,可以在终端窗口里面运行。
bpython并不追求创造任何新的或者开创性的东西。相反,它聚集了一些简洁的理念,关注于实用性和操作性。
如何安装
bpython最新版本是0.15。有四种安装方式:
- 官网下载最新版本的tarball:http://bpython-interpreter.org/releases/
- 克隆bpython的Git仓库:git clone https://github.com/bpython/bpython/
- 通过pip安装:pip install bpython
- 通过系统自带的包管理器:apt-get install bpython
想让bpython正常运行的话,还需要安装以下依赖包:
Pygments requests curtsies >= 0.1.18,
具体功能
功能十分丰富,具体包括:
- 内置的语法高亮 – 使用Pygments排版你敲出的代码,并合理配色
- 根据你的行为,显示自动补全的建议
- 为任何Python函数列出所期望的参数 – 可以显示你调用的任何函数的参数列表
- “Rewind”功能会调出内存里的最后一行代码并重新执行
- 可以将你输入的代码送到pastebin
- 可以将你输入的代码保存到一个文件
- 自动缩进
- 支持Python 3
类似的Python shell
除了bpython之外,还有IPython、ptpython和dreampie等三个类似的Python shell。
知道什么是bpython,它的安装方法,功能了吧,希望大家可以深入的进行了解。

PythonArraysSupportVariousOperations : 1) SlicingExtractsSubsets, 2) 추가/확장 어드먼트, 3) 삽입 값 삽입 ATSpecificPositions, 4) retingdeletesElements, 5) 분류/ReversingChangesOrder 및 6) ListsompectionScreateNewListSbasedOnsistin

NumpyArraysareSentialplosplicationSefficationSefficientNumericalcomputationsanddatamanipulation. Theyarcrucialindatascience, MachineLearning, Physics, Engineering 및 Financeduetotheiribility에 대한 handlarge-scaledataefficivally. forexample, Infinancialanyaly

UseanArray.ArrayOveralistInpyThonWhendealingwithhomogeneousData, Performance-CriticalCode, OrinterFacingwithCcode.1) HomogeneousData : ArraysSaveMemorywithtypepletement.2) Performance-CriticalCode : arraysofferbetterporcomanceFornumericalOperations.3) Interf

아니요, NOTALLLISTOPERATIONARESUPPORTEDBYARRARES, andVICEVERSA.1) ArraySDONOTSUPPORTDYNAMICOPERATIONSLIKEPENDORINSERTWITHUTRESIGING, WHITHIMPACTSPERFORMANCE.2) ListSDONOTEECONSTANTTIMECOMPLEXITEFORDITITICCESSLIKEARRAYSDO.

ToaccesselementsInapyThonlist, 사용 인덱싱, 부정적인 인덱싱, 슬라이스, 오리 화.

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기


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