一文秒懂IPython和Jupyter的关系

Jupyter是IPython的升级版,IPython专注于交互式Python编程,为Jupyter提供内核支持。Jupyter扩展了语言支持,支持超过50种语言,成为多语言的交互式笔记本平台。

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简单来说,Jupyter是IPython的进化版。

IPython的作用

从官网我们可以看到, IPython notebooks 最初的目标是让使用 python 变得更容易和更具交互性(只是 python)。
在这里插入图片描述

Jupyter and the future of IPython

根据IPython的官网截图,我们可以看出来Jupyter 取代了 IPython,IPython目前专注于交互式Python编程,同时为Jupyter提供Python内核。

而Jupyter更加强大,我们可以通过安装内核的方式,在 Jupyter 上使用 50 多种语言。

在这里插入图片描述

### IPythonJupyter关系及区别 #### 关系 IPython Jupyter 密切关联,但各自具有不同的功能定位。最初,IPython 提供了一个增强型交互式 shell 来替代默认的 Python 解释器命令行界面[^1]。随着时间发展,项目团队希望创建更丰富的工具集来支持多种编程语言,因此从 IPython 中分离出了多语言内核管理等功能,并将其纳入到新的项目——Jupyter 下面。 #### 区别 ##### 编程环境方面 - **IPython**: 主要提供了一种强大的交互式解释器,可以作为独立的应用程序运行,在终端中启动 `ipython` 命令即可进入该环境中执行代码片段并获得即时反馈。 - **Jupyter Notebook/Lab**: 是基于 Web 的应用程序,允许用户编写共享文档形式的笔记本文件(.ipynb),这些笔记本文档能够包含实时代码、方程式、可视化图表以及叙述性的文字说明等内容。通过浏览器访问,不仅限于Python,还兼容其他几十种编程语言。 ##### 功能特性上 - **IPython**: - 支持魔法函数(Magic Functions),用于简化常见的操作任务; - 更好的错误提示信息; - 内置调试器等高级特性库的支持。 - **Jupyter**: - 用户可以通过插件机制安装额外的功能模块; - 可以方便地导出为HTML/PDF等多种格式; - 集成了版本控制系统Git接口以便更好地协作开发; 综上所述,虽然两者都旨在改善科研工作者技术人员的工作流程效率,但是它们侧重点不同:IPython专注于改进命令行体验而Jupyter则致力于构建跨平台的数据科学工作流解决方案[^2]。 ```python # 这是一个简单的例子展示如何在Jupyter notebook里使用IPython的一些特性: %matplotlib inline # 使用魔法函数使得绘图可以直接显示在notebook页面下方 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]) plt.show() ```
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