IPython是Python的交互式Shell,提供了代码自动补完,自动缩进,高亮显示,执行Shell命令等非常有用的特性。特别是它的代码补完功能,例如:在输入zlib.之后按下Tab键,IPython会列出zlib模块下所有的属性、方法和类。完全可以取代自带的bash
下面介绍下linux安装IPython四种方法:
第一种:ipython源码安装
ipython的源码下载页面为:https://pypi.python.org/pypi/ipython
或者是到git页面下载:https://github.com/ipython/ipython/downloads
假设我们下载的文件名为:ipython-0.8.2.tar.gz
#tar zvxf ipython-0.8.2.tar.gz //解压文件 #cd ipython-0.8.2 //进入刚刚解压的文件夹内
进入文件加后会看到一个setup.py的安装脚本,运行以下命令进行安装
#python setup.py install
操作将会在site-packages目录中安装ipyhon的库文件,并在scripts目录中创建一个ipython脚本。在unix系统中,该目录与python的二进制文件目录相同。如果系统中已经安装了python包,则ipython将会安装在/usr/bin目录下。
第二种:通过系统的软件包管理器安装ipython软件包。
如.deb包可以在debian和ubuntu上获取,直接用以下命令:
#apt-get install ipython
//ubuntu将ipython的库文件安装到/usr/share/python-support/ipython目录下,包括一系列.pth文件和符号链接,而ipython的二进制文件则安装在/usr/bin/ipyton目录下。
redhat(centos)使用下面的命令:
#yum list | grep ipython //查看你所使用的yum源是否有ipython包,没有的话,就只能换源或者源码安装了, 国内貌似都没有 #yum install ipython.noarch //安装ipython
或者是通过rpm包安装,命令如下:
#rpm -ivh https://dl.fedoraproject.org/pub/epel/6/x86_64/ipython-0.10-3.el6.noarch.rpm
第三种:通过python包进行安装。
在python包中包含了ipython。将python包解压后,可以看到一个扩展名为.egg的文件。Egg文件可以通过easy_install工具安装。 easy_install工具可以检查egg文件的配置,然后选择需要安装的内容。easy_install工具通过python包的索引(python package index ,简称PyPI,又被称作python cheeseshop)确定包的安装。使用easy_install工具安装ipython,只需要用户对site_package目录有写权限,直接运行
#easy_install ipython
Ps:前提是你已经安装了easy_install工具,所以你如果想用这种方法来安装,就要先安装setuptools才能用easy_install工具。
第四种:直接不安装就用.
下载ipython的源码后,运行ipython.py安装命令后,就可以使用该下载版本中的ipython实例了。这种方法能够使site-packages目录保持简明,但同时也会带来一些问题,那就是如果没有解压ipython,也就没有修改PYTHONPATH环境变量,ipython将不能作为一个库文件直接使用。
我个人建议还是源码安装吧
有问题的可以去官方查看安装文档教程:
http://ipython.org/ipython-doc/stable/install/install.html
http://ipython.org/install.html
PS:出现gcc: readline/libreadline.a报错
ipython这个工具非常好用,不过在linux下安装的时候却报了下面2个错。(环境是centos6.2,python2.7)
gcc: readline/libreadline.a: No such file or directory gcc: readline/libhistory.a: No such file or directory
解决:
只需要
yum -y install readline-devel yum -y install patch pip install ipython
即可
以上就是Linux中安装Python的交互式解释器IPython的教程的内容,更多相关内容请关注PHP中文网(www.php.cn)!

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.