IPython Notebook概览¶

本部分内容更适合在交互模式下阅读，因此，如果你已经安装并运行Ipython Notebook的话，体验会更好。你可以运行以下命令来使用IPython Notebook

ipython notebook

First, we need to explain how to run cells. Try to run the cell below!

In [1]:

import pandas as pd

print "Hi! This is a cell. Press the ▶ button above to run it"

Hi! This is a cell. Press the ▶ button above to run it

当然，你也可以用Ctrl+Enter来运行一个代码框里的内容。亲自试一试～

IPython notebook最有用的功能之一是tab自动补全。

试一下：鼠标单击下面代码框，把光标移到read_csv(后面，然后按下Shift+Tab

In [ ]:

pd.read_csv(

第一次用Shift+Tab，你可以看到下图

No description has been provided for this image

第二次后可以看到这样子:

使用四次后，一个更大的提示框会出现在屏幕下端，显示的是read_csv函数的完整文档信息：

这玩意相当好用，总结起来就是“越是不知道这个函数干嘛的，就越要按Shift+Tab”,大不了按上12次......@_@

Okay,接下来试试函数名的补全～

In [ ]:

pd.r

按下Tab之后可以看到下图:

写代码¶

在notebook里写代码是再方便不过的了

In [3]:

def print_10_nums():
    for i in range(10):
        print i,

In [4]:

print_10_nums()

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

保存¶

最新版本的Notebook会自动保存文档，所以，强烈建议你更新到最新的版本！

魔法函数¶

IPython有各种各样内置的魔法函数。例如，可以用%time来测试分别用生成器和列表计算sum()求和效率。

In [5]:

%time sum([x for x in range(100000)])

CPU times: user 15 ms, sys: 3.26 ms, total: 18.2 ms
Wall time: 18.5 ms

Out[5]:

4999950000

In [6]:

%time sum(x for x in range(100000))

CPU times: user 15.1 ms, sys: 3.99 ms, total: 19.1 ms
Wall time: 14.5 ms

Out[6]:

4999950000

我最常用的魔法函数是%time和%prun。你可以试着跑一下%magic，查看所有的魔法函数，或者是用%quickref来看看相应的文档 The magics I use most are %time and %prun for profiling. You can run %magic to get a list of all of them, and %quickref for a reference sheet.

In [7]:

%quickref

此外，你还可以通过使用魔法函数来跑Perl的代码。此外跑%%cython代码的时候，相当爽，不过你需要先安装它。

In [8]:

%%perl

$_ = "whoa, python!";
s/python/perl/;
print

whoa, perl!

OK，本部分到此为止～