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移动端

2.3.1 Python shell

《精通数据科学:从线性回归到深度学习》第2章Python安装指南与简介:告别空谈,本章介绍数据科学中最常用的IT工具:Python以及相关第三方库。本节为大家介绍Python shell。

作者:唐亘来源:人民邮电出版社|2018-05-24 09:21

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2.3.1 Python shell

Python作为一款动态语言,通常有两种使用方法:可以把它当脚本解释器,运行已编辑好的程序脚本;同时Python提供一个实时交互的命令窗口(Python shell),可以在其中输入并运行任何Python语句,如图2-11所示。这让学习、调试和测试Python语句变得十分容易。

如程序清单2-10所示,在终端(Linux或Mac)或者命令提示符(Windows)里输入“python”启动Python shell。

(1)可以在Python shell里面对变量赋值,然后对使用变量进行计算。而且只要不关闭shell,就可以一直使用这些变量。如第1~3行代码所示。值得注意的是,Python是所谓的动态类型语言,所以在变量赋值的时候不需要声明变量的类型。

(2)Python shell里面可以运行任意的Python语句,如第5行代码所示,因此甚至有人把它当作计算器。

(3)也可以在shell中导入并使用第三方库,如第7、8行代码所示。需要注意的是,如第7行代码所示,在导入第三方库“numpy”的同时可以给它取一个别名,如“np”。在后面需要使用“numpy”时,就用“np”代替,减少字符输入量。

(4)下面介绍3个特别实用的小技巧。

使用type函数得到调用对象的类型。

使用dir函数得到调用对象的所有属性和方法,如第10、12行代码所示。

Python里的每一个对象(类、函数)都有一个默认的“__doc__”变量(值得注意的是,“doc”前后是双下划线),里面记录了对象的使用说明,如第14行代码所示。

当对所使用的对象不是很熟悉时,这3个方法可以帮助我们迅速地了解它们。

程序清单2-10 Python shell

  1. 1    |  >>> a = 1 
  2.  2    |  >>> b = 2 
  3.  3    |  >>> print a + b  
  4.  4    |  3  
  5.  5    |  >>> 10 / 2.0  
  6.  6    |  5  
  7.  7    |  >>> import numpy as np  
  8.  8    |  >>> np.max([1, 2, 3])  
  9.  9    |  3  
  10. 10    |  >>> type(a)  
  11. 11    |  <type 'int'>[a的类型]  
  12. 12    |  >>> dir(np)  
  13. 13    |  [np所有的类变量和方法]  
  14. 14    |  >>> print np.max.__doc__  
  15. 15    |  [np.max方法说明]  
  16. 16    |  >>> help(np.max)  
  17. 17    |  [np.max方法说明,按q键退出] 

在之前的安装步骤中,我们安装了交互式解释器IPython。它与上面介绍的Python shell相似,但提供了更为强大的编辑和交互功能,比如自动补齐功能(Tab键)。类似地,在终端输入“ipython”就能启动它,推荐读者使用。


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