IDLE & IPython & 离线文档 & 优先级记忆口诀心法_mathematica 12 离线文档-优快云博客

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IDLE

安装

Ubuntu14.04 LTS中的python是没有自带IDLE
sudo apt-get install idle-python3.4
sudo apt-get install idle-python2.7
idle-python2.7 & 运行

IPython

部分转载自：here
这个必须找时间单独开坑
IPython是一个增强的Python交互shell，它拥有很多有趣的特性包括被命名的输入与输出，可使用shell命令，增强的调试和许多其它特性。pylab是IPython的一种交互模式，当我们在命令参数中用–pylab,它容许交互的matplotlib会话有像Matlab/Mathematica样的功能
$ipython –pylab

安装

sudo apt-get install python-pip
pip install ipython
或者包含Notebook的依赖
pip install “ipython[notebook]”
也可以用下面的方式安装
sudo apt-get install ipython 安装ipython很简单
sudo apt-get install ipython3 默认的python为2，所以如果要使用ipython3
ipython 或 ipython3 运行
在交互环境和在Python 默认交互环境中一样，编写代码进行调试、测试等。但比默认 Python 环境好的几点如下所示。

Magic

%ed 或 %edit 编辑一个文件并执行，如果只编辑不执行，用 ed -x filename 即可
%env 显示环境变量
%hist 或 %history 显示历史记录
%lsmagic 查看所有magic函数
%macro name n1-n2 n3-n4 … n5 .. n6 … 创建一个名称为 name 的宏，执行 name 就是执行 n1-n2 n3-n4 … n5 .. n6 … 这些代码。
%pwd 显示当前目录
%pycat filename 用语法高亮显示一个 Python 文件（不用加.py 后缀名）
%save filename n1-n2 n3-n4 … n5 .. n6 … 将执行过多代码保存为文件
%time statement 计算一段代码的执行时间
%timeit statement 自动选择重复和循环次数计算一段代码的执行时间，太方便了
iPython 有一些“magic”关键字：

%Exit, %Pprint, %Quit, %alias, %autocall, %autoindent, %automagic,
%bookmark,  %cd , %color_info, %colors, %config, %dhist, %dirs,  % ed,
 % edit,  %env, %hist, %logoff, %logon, %logstart, %logstate, %lsmagic,
%macro, %magic, %p, %page, %pdb, %pdef, %pdoc, %pfile, %pinfo, %popd,
%profile, %prun, %psource, %pushd, %pwd, %r, %rehash, %rehashx, %reset,
%run, %runlog, %save, %sc, %sx, %system_verbose, %unalias, %who,
%who_ls, %whos, %xmode

iPython 会检查传给它的命令是否包含magic 关键字。如果命令是一个magic 关键字，iPython 就自己来处理。如果不是magic 关键字，就交给 Python 去处理。如果automagic 打开（默认），不需要在magic 关键字前加%符号。相反，如果automagic是关闭的，则%是必须的。在命令提示符下输入命令magic 就会显示所有magic 关键字列表，以及它们简短的用法说明。
良好的文档对于一个软件的任何一部分来说都是重要的，从在线iPython 用户手册到内嵌文档（%magic），iPython 当然不会在这方面有所缺失。下面介绍些常用的magic 函式，如：
%bg function 把function 放到后台执行，例如：%bg myfunc(x, y, z=1)，之后可以用jobs 将其结果取回，myvar = jobs.result(5)或myvar = jobs[5].result。
另外，jobs.status()可以查看现有任务的状态。

执行shell命令

iPython 中用！表示执行shell 命令，用$将Python 的变量转化成 Shell 变量。
?dict 显示的比dir(dict) 好看
通过这两个符号，就可以做到和Shell 命令之间的交互，可以非常方便地做许多复杂的工作。比如可以很方便地创建一组目录：

for i in range(10):
s = "dir%s" % i
!mkdir $s

不过写法上还是有一些限制，$ 后面只能跟变量名，不能直接写复杂表达式，

$"dir%s"%i 就是错误的写法了，所以要先完全产生 Python 的变量以后再用。例如：
for i in !ls:
print i
这样的写法也是错的，可以这样：
a = !ls
for i in a:
print i
还有一点需要说明，就是执行普通的 Shell 命令中如果有 $ 的话需要用两个 $。比
如原来的echo $PATH 现在得要用两个连续的美元符

Tab 自动补全

iPython 一个非常强大的功能是tab 自动补全。标准Python 交互式解释器也可以tab 自动补全：

~$ python
Python 2.5.1 (r251:54863, Mar 7 2008, 04:10:12)
[GCC 4.1.3 20070929 (prerelease) (Ubuntu 4.1.2-16ubuntu2)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import rlcompleter, readline
>>> readline.parse_and_bind('tab: complete')
>>> h
hasattr hash help hex
标准Python 交互式解释器和iPython 都支持“普通”自动补全和菜单补全。
使用自动补全，要先输入一个匹配模型，然后按Tab 键。如果是“普通”自动补全模式（默认），按Tab 键后会：
匹配模型按最大匹配展开；列出所有匹配的结果。
例如：
In [1]: import os
In [2]: os.po
os.popen os.popen2 os.popen3 os.popen4
In [2]: os.popen
输入os.po 然后按Tab 键，os.po 被展开成os.popen（就像在In [2]:提示符显示的那样），
并显示os 所有以po 开头的模块、类和函式，它们是popen、popen2、popen3 和popen4。
而菜单补全稍有不同。关闭默认Tab 补全，使用菜单补全，需修改配置文件
$HOME/.ipython/ipythonrc
注释掉：
readline_parse_and_bind tab: complete
取消注释:
readline_parse_and_bind tab: menu-complete
不同于“普通”自动补全的显示，当前命令所有匹配列表的菜单补全会随着每按一次Tab 键而循环显示匹配列表中的项目。例如：
In [1]: import os
In [2]: os.po
结果是：
In [3]: os.popen
接下来每次按Tab 键就会循环显示匹配列表中的其他项目：popen2、popen3、popen4，
最后回到po。菜单补全模式下查看所有匹配列表的快捷键是Ctrl+L。

历史

当在iPython shell 下交互地输入了大量命令、语句等，就像这样：

In [1]: a = 1
In [2]: b = 2
In [3]: c = 3
In [4]: d = {}
In [5]: e = []
In [6]: for i in range(20):
...: e.append(i)
...: d[i] = b
...:
可以输入命令“hist”快速查看那些已输入的历史记录：
In [7]: hist
1: a = 1
2: b =2
3: c = 3
4: d = {}
5: e = []
6:
for i in range(20):
e.append(i)
d[i] = b
7: _ip.magic("hist ")
要去掉历史记录中的序号（这里是1 至7），可使用命令“hist -n”：
In [8]: hist -n
a = 1
b =2
c = 3
d = {}
e = []
for i in range(20):
e.append(i)
d[i] = b
_ip.magic("hist ")
_ip.magic("hist -n")

这样就可方便地将代码复制到一个文本编辑器中。要在历史记录中搜索，可以先输入一个匹配模型，然后按Ctrl+P 键。找到一个匹配后，继续按Ctrl+P 键就会向后搜索再上一个匹配，按Ctrl+N 键则是向前搜索最近的匹配。

编辑

如果想在Python 提示符下试验一个想法，经常要通过编辑器修改源代码（甚至是反复修改）。在iPython 下输入edit 就会根据环境变量 $EDITOR 调用相应的编辑器。如果$ EDITOR 为空，则会调用vi（Unix）或记事本（Windows）。要回到iPython提示符，直接退出编辑器即可。如果是保存并退出编辑器，输入编辑器的代码会在当前名字空间下被自动执行。如果不想这样，可使用edit+X。如果要再次编辑上次最后编辑的代码，使用edit+P。在上一个特性里，提到使用hist−n 可以很容易地将代码拷贝到编辑器。一个更简单的方法是edit 加Python 列表的切片（slice）语法。假定hist 输出如下：

In [29]: hist
1 : a = 1
2 : b = 2
3 : c = 3
4 : d = {}
5 : e = []
6 :
for i in range(20):
e.append(i)
d[i] = b
7 : %hist
现在要将第4、5、6 句代码导出到编辑器，只要输入：
edit 4:7

Debugger 接口

iPython 的另一特性是它与Python debugger 的接口。在iPython Shell下输入magic 关键字pdb 就会在产生一个异常时开关自动debugging 功能。在pdb自动呼叫启用的情况下，当Python 遇到一个未处理的异常时Python debugger 就会自动启动。
debugger 中的当前行就是异常发生的那一行。iPython 的作者说有时候当他需要在某行代码处debug 时，他会在开始debug 的地方放一个表达式1/0。
启用pdb，在iPython 中运行代码。当解释器处理到1/0 那一行时，就会产生一个ZeroDivisionError 异常，然后它就从指定的代码处被带到一个debugging session 中了。

运行

有时候在一个交互式Shell 中，如果可以运行某个源文件中的内容将会很有用。
运行magic 关键字run 带一个源文件名就可以在iPython 解释器中运行一个文件了（例如run <源文件> <运行源文件所需参数>）。
参数主要有以下这些：

-n 阻止运行源文件代码时{{{__name__}}}变量被设为"{{{__main__}}}"。这会防止if {{{__name__}}} == "{{{__main__}}}":块中的代码被执行。
-i 源文件在当前iPython 的名字空间下运行而不是在一个新的名字空间中。如果你需要源代码可以使用在交互式session 中定义的变量，它会很有用。
-p 使用Python 的profiler 模块运行并分析源代码。使用该选项的代码不会运行在当前名字空间。

宏

宏允许用户为一段代码定义一个名字，这样可在以后使用这个名字来运行这段代码。
就像在magic 关键字edit 中提到的，列表切片法也适用于宏定义。假设有一个历史记录如下：

In [3]: hist
1: l = []
2:
for i in l:
print i
可以这样来定义一个宏：
In [4]: macro print_l 2
Macro `print_l` created. To execute, type its name (without quotes).
Macro contents:
for i in l:
print i
运行宏：
In [5]: print_l
------> print_l()
在这里，列表l 是空的，所以没有东西被输出。但这其实是一个很强大的功能，赋予
列表l 某些实际值，再次运行宏就会看到不同的结果：
In [7]: l = range(5)
In [8]: print_l
------> print_l()
0
1
2
3
4

当运行一个宏时就好像你重新输入了一遍包含在宏print_l 中的代码。它还可以使用新定义的变量l。
由于Python 语法中没有宏结构（也许永远也不会有），在一个交互式shell 中它更显得是一个有用的特性。

环境（Profiles）

就像早先提到的那样，iPython 安装了多个配置文件用于不同的环境。
配置文件的命名规则是ipythonrc-。要使用特定的配置启动iPython，需要这样：
ipython –p
一个创建自己环境的方法是在$HOME/.ipython 目录下创建一个iPython 配置文件，名字就叫做ipythonrc-，这里是你想要的环境名字。如果同时进行好几个项目，而这些项目又用到互不相同的特殊的库，这时候每个项目都有自己的环境就很有用了。
也可以为每个项目建立一个配置文件，然后在每个配置文件中import 该项目中经常用到的模块。

使用操作系统的Shell

使用默认的iPython 配置文件，有几个Unix Shell 命令（当然，是在Unix 系统上），cd、pwd 和ls 都能像在bash 下一样工作。
运行其他的shell 命令需要在命令前加!或!!。
使用magic 关键字%sc 和%sx 可以捕捉shell 命令的输出。
pysh 环境可以被用来替换掉shell。使用-p pysh 参数启动的iPython，可以接受并执行用户$PATH 中的所有命令，同时还可以使用所有的Python 模块、Python 关键字和内置函式。

例如，想要创建500 个目录，命名规则是从d_0_d 到d_499_d，可以使用 -p pysh 启动iPython，然后就像这样：
[~/ttt]|1> for i in range(500):
|.> mkdir d_${i}_d
|.>
这就会创建500 个目录：
[~/ttt]|2> ls -d d* | wc -l
500

注意这里混合了Python 的range 函式和Unix 的mkdir 命令。虽然ipython -p pysh 提供了一个强大的shell 替代品，但它缺少正确的job 控制。
在运行某个很耗时的任务时按下Ctrl+Z 键将会停止iPython session 而不是那个子进程。
最后，退出iPython。可输入Ctrl+D 键（会要求你确认），也可以输入Exit 或Quit（注意大小写）退出而无须确认。

小结

经过本文对iPython 的特性及其基本使用方法的介绍，已经充分感受到iPython 的强大功能了吧！
那么，就把它作为一个有利的工具帮助我们开发吧！对于进一步的配置和更多的用途，有兴趣的读者可以在以下网络上发掘更丰富的资料。
iPython 网站：http://ipython.scipy.org
iPython 英文文档：http://ipython.scipy.org/moin/Documentation
精巧地址：http://ipython.org/
iPython 中一些magic 函式：http://guyingbo.javaeye.com/blog/111142

离线文档

Python 的文档非常的全
对于 Python 这样的语言，你觉得你学到什么时候算是完全掌握呢？你也许会想也许哪一天你记得大部分函数的名字很怎么用，不用打几行就 Google 搜一下的时候，就算学会了。这样的理解对了一半，等你熟悉 Python 以后你的却不应该常搜索；但前一半却不一定，我个人认为你并不需要记住庞大的标准库中的内容，很多时候你只要清楚要在哪里能找到相应的文档就行了。
Python 在这方面可以说是做的非常非常非常好。在真正着手开发之前，你应该在下载一份离线的文档。在(如果打不开的话试试，你懂的)下载一份 HTML 格式的，比如是 2.7.3 版那么对应的文档名字应该是 python-2.7.3-docs-html.zip。下好后把它在一个你喜欢的地方解压出来，打开其中的 index.html，这就是这个文档的主页。你可以看到他分为很多部分，包括语言的参考，标准库和其他很多方便的文档。
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官方下载地址为https://docs.python.org/2/download.html

优先级记忆口诀

函数寻址下标一
幂运算小二小嘻嘻
全体单元第三位 #比如翻转运算~、正负号等。单元运**算符，就是一个操作对象的运算符
乘除求余四千里
乘除完了五加减
六娃玩耍左右移
七是按位或跟与 #同时包括异或
八仙生气要比敌 #比较运算符
倒数第一逻辑或非与 #lambda要排最后，但出现的少，所以或非与排最后