前言
學習python，官方版本其實足夠了。但是如果追求更好的開發體驗，耐得住不厭其煩地折騰。那么我可以負責任的告訴你：IPython是我認為的唯一顯著好於原版python的工具。
整理了《Python 二三事》：http://pre-sence.com/archives/python-intro 《Python 四五事》：http://pre-sence.com/archives/python-misc 並加入安裝IPython部分。
寫這篇隨筆的原因是：忽然醒悟之前我安裝IPython折騰許久不成功可能是我未能想起pip或easy_install這兩個python的上帝工具。參考：Python包管理工具pip與easy_install
個人經驗總結：IPython，是學習python的利器，是讓Python顯得友好十倍的外套，是我唯一的強烈推薦。
安裝IPython
任何Linux發行版對編程者都十分友好：
Ubuntu為例: sudo apt-get install ipython
windows環境:
1、下載ez_setup.py ，右擊左邊鏈接，另存為，使用python ez_setup.py運行，或直接雙擊。
2、步驟1成功后，cmd下輸入命令easy_install -h可以測試，正常反應說明已經可以使用easy_install了。
3、cmd下輸入easy_install pip安裝pip，這是因為pip正是easy_install的下一代，比easy_install好用。
4、步驟3成功后，pip install ipython。
5、如果步驟4不行，退一步，使用easy_install ipython安裝。
運行IPython
cmd提示符下，輸入ipython運行就可以使用除了原python外，IPython多出來的貼心的“I”了。
退出IPython
與python一樣也是輸入exit
Python實用技巧：
1、關於 "_" 字符使用
在 Python shell 下 _ 總是被賦予之前最后一個表達式的值（注：@pythonwood）。這里看個例子應該就能清楚：
>>> import string >>> string.letters 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ' >>> print _ abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ >>>2014 2014 >>> v = _ >>> v 2014
舉個實際的例子，比如你在調試時讀文件的時候直接進行 f.read() ，你看了看發現輸出結果很有意思，想要對它進行進一步處理，但發現讀的時候忘記賦值了。以往你只能嘆嘆氣重新開文件再讀一次，現在你只要執行 result = _，把 _ 附到另外一個變量就可以了。
2、python -m
相信很多人應該用過這個東西，Python 很多標准庫都提供這樣的調用方式來實現一些簡單的命令行功能。Python 3 現在自帶 pip。比如我們想使用 Python 3 的 pip 來安裝別的庫，我們可以這樣：
py -3 -m pip install bottle
跟你預料的一樣，這樣就可以了。當然你可以用個 .bat 文件來把這些包裹起來並放在 Path 上，一個簡單的例子，把下面的內容寫到一個叫 pip3.bat 的文件里:
@echo off
py -3 -m pip %*
並放到 Path 上，就可以方便調用了。其中 %* 負責傳遞所有的命令行參數。
實際上 python -m 可以用的東西還真的挺多，這里給出一個不完全的列表：
######################################################
# 最強功能
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# 局域網共享，宿舍中任意一台筆記本都可以瞬間變身web資源共享服務器
# 命令ipconfig可以看到局域網ip地址，一般是192，172這些開頭的。
# 使用本機80端口，可任意設置。只共享當前運行目錄。
#
python -m SimpleHTTPServer 80
#
# 本機任意瀏覽器輸入 http://localhost 或 http://127.0.0.1 可以訪問。
# (80端口瀏覽器默認的，不需輸入)甚至在地址欄直接輸入localhost即可。
# 局域網，（宿舍）任意電腦輸入上面所說192或172等開頭的IP地址即可訪問。
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# 縮進輸出 JSON
echo {"hey" : "kid"} | python -m json.tool
# 簡單的執行時間測量
python -m timeit [ix*ix for ix in range(100)]
# 簡單的 Profiling
python -m cProfile myscript.py
# 比較兩個文件夾的區別
python -m filecmp path/to/a path/to/b
# base64 轉換
echo foo bar | python -m base64
# 調用默認瀏覽器打開一個新標簽頁
python -m webbrowser -t http://google.com
# 生成程序文檔
python -m pydoc myscript.py
# 類似 nose 的自動搜索 unittest
python -m unittest discover
# 調用 pdb 執行代碼
python -m pdb myscript.py
IPython實用技巧：
1、Tab自動補全，一種是簡單的關鍵字補全，另外一種是對象的方法和屬性補全。
作為例子，我們先引入 sys 模塊，之后再輸入 sys. (注意有個點)，此時按下 tab 鍵，IPython 會列出所有 sys 模塊下的方法和屬性。
接着上面的例子，我們輸入 sys?，這樣會顯示出 sys 模塊的 docstring及相關信息。很多時候這個也是很方便的功能。
2、IPython 還有強大之處很大部分還體現在它的 magic function 中。它是指的在 IPython 環境下執行以 % 開頭的一些命令來對 IPython 進行一些設定或者執行某些功能。在 IPython 中輸入 %lsmagic 就能列出所有的 magic functions。在這里簡單介紹下幾個比較有意思的，你也可以自己通過查看文檔來找找有哪些你特別用的到得。
-
之前看到能用
?來查詢函數的文檔，對於 magic function 也是如此。比如%run?。 -
!cd ..在命令前面加上!則它會被作為命令行命令執行，這樣你就不用退出 IPython 來進行命令行操作。 -
%run foo.py在當前環境下直接執行foo.py，效果跟命令行下調用ipython foo.py相同。 -
%time foo.bar()跟timeit decorator作用相同，進行簡單的 profile。 -
%hist能顯示之前輸入過的命令的歷史，同時你可以用In[<linenumber>]來訪問之前的命令。比如%exec In[10]就能執行列表中第十行。 -
%rep類似上面的_變量，但是是以字串的形式返回 -
最后，如果
%automagic是打開的狀態的話，所有 magic function 不需要在前面加%就能正確調用。
在當前 IPython 版本中還有一個由於安全原因沒有默認引入的 %autoreload，它的作用是在可以自動重新載入你調用的函數，以及其相關模塊。接觸過 django 的同學對這個應該比較熟悉，在 IPython 中的效果就是，當你在調試一個一直在反復改動的函數時，你可以開啟這個功能保證每次調用都會重新讀取最新的版本，讓你在源碼中的改動馬上生效。在 IPython 中執行
import ipy_autoreload %%autoreload 2
這樣 IPython 會對所有的模塊都進行 autoreload。你可以通過執行 %autoreload? 來查詢它的文檔來進行進一步設定。如果你希望 IPython 每次啟動自動載入次功能，那么可以通過配置 ipythonrc (在 Windows 下可以在 C:\Users\<username>\_ipython\ipythonrc.ini 找到) 來進行相關設置。
3、還有一個很神奇的功能。如果你的程序是由命令行開始執行的，即在命令行下輸入 python foo.py（大部分 Python 程序都是），那么你還可以利用 IPython 在你的程序任意地方進行斷點調試！
在你程序中任意地方，加入如下語句：
from IPython.Shell import IPShellEmbed IPShellEmbed([])()
注意：最近 IPython 發布了 0.11 版本，各方面變化都非常大，API 也經過了重新設計。如果你使用的是 0.11 那么上面兩行對應的是這樣的:
from IPython import embed embed()
再和平常一樣運行你的程序，你會發現在程序運行到插入語句的地方時，會轉到 IPython 環境下。你可以試試運行些指令，就會發現此刻 IPython 的環境就是在程序的那個位置。你可以逐個瀏覽當前狀態下的各個變量，調用各種函數，輸出你感興趣的值來幫助調試。之后你可以照常退出 IPython，然后程序會繼續運行下去，自然地你在當時 IPython 下執行的語句也會對程序接下來的運行造成影響。
這個方法我實在這里看 到的。想象一下，這樣做就像讓高速運轉的程序暫停下來，你再對運行中的程序進行檢查和修改，之后再讓他繼續運行下去。這里舉一個例子，比如編寫網頁 bot ，你在每取回一個頁面后你都得看看它的內容，再嘗試如何處理他獲得下一個頁面的地址。運用這個技巧，你可以在取回頁面后讓程序中斷，再那里實驗各種處理方 法，在找到正確的處理方式后寫回到你的代碼中，再進行下一步。這種工作流程只有像 Python 這種動態語言才可以做到。
4、一個實際的例子
這里以一個簡單的例子來講解一下是怎樣的一個情況。我們要寫一個可以將簡單的數據表達式，類似 1 + (2 - 3) * 456 解析成樹的 Pratt Parser。首先我們需要一個 lexer 把每個 token 解析出來，那么最開始的代碼就是：
# simple math expression parser
def lexer(s):
'''token generator, yields a list of tokens'''
yield s
if __name__ == '__main__':
for token in lexer("1 + (2 - 3) * 456"):
print token
明顯這個沒有任何意義，但現在程序已經有足夠的東西能夠跑起來。我們把這個程序存為 expr.py，開啟一個命令行窗口，運行 ipython 然后像這樣執行它：
$ ipython IPython 0.13.1 -- An enhanced Interactive Python. ? -> Introduction and overview of IPython's features. ... In [1]: run expr.py 1 + (2 - 3) * 456
在 IPython 里面用 run 跑的好處有很多，首先是你在程序執行完畢后整個程序的狀態，比如最后全局變量的值，你寫的函數這些你都是可以隨便執行的！同樣的你可以在 IPython 里面保存一些用來測試的常量，每次用 run 跑的話新的程序會被重新載入，你可以這樣方便的測試每個函數，有一個非常動態的環境來調試你的程序：
In [2]: print token # 注意這里 token 就是 __main__ 里面的那個 token 的值
1 + (2 - 3) * 456
In [3]: print list(lexer('1+2+3')) # 可以運行你寫的函數
['1+2+3']
然后按照之前的想法，我們嘗試把這個 lexer 寫出來。在這個過程中，IPython 可以用來查看函數的文檔，測試如何調用某些函數，看看返回值是什么樣子等等，還是跟上面的說的一樣，我們有一個動態的環境可以真真正正的執行程序，你可以 在把代碼寫到你珍貴的主程序之前就有機會運行它，這樣你可以更確認你的代碼能正常工作：
In [4]: s = "foo" # 忘記判斷字符串是數字的函數的名字了，用一個字符串試試看 In [5]: s.is # 開頭大概是 is，這里按下 tab 鍵 IPython 會幫我們補全 s.isalnum s.isalpha s.isdigit s.islower s.isspace s.istitle In [6]: s.isdigit? # 結果是 isdigit，在表達式后加上問號並回車查看文檔 Type: builtin_function_or_method String Form:<built-in method isdigit of str object at 0x1264f08> Docstring: S.isdigit() -> bool Return True if all characters in S are digits and there is at least one character in S, False otherwise. In [8]: s.isdigit() # 調用試試看 Out[8]: False In [9]: 'f' in 'foo' # 試試字符串能不能用 in 來判斷 Out[9]: True
確認了各個步驟以后，我們把 lexer 的代碼填起來。我們為了節省縱向的空間我們把很多東西寫在一行里面：
# simple math expression parser (broken lexer)
def lexer(s):
'''token generator'''
ix = 0
while ix < len(s):
if s[ix].isspace(): ix += 1
if s[ix] in "+-*/()":
yield s[ix]; ix += 1
if s[ix].isdigit():
jx = ix + 1
while jx < len(s) and s[jx].isdigit(): jx += 1
yield s[ix:jx]; ix = jx
else:
raise Exception("invalid char at %d: '%s'" % (ix, s[ix]))
yield ""
if __name__ == '__main__':
print list(lexer("1 + (2 - 3) * 456"))
看起來不錯，我們還是在 IPython 里執行試試，結果發現程序拋出了一個異常:
In [6]: run expr.py
------------------------------------------------------------------
Exception Traceback (most recent call last)
py/expr.py in <module>()
18
19 if __name__ == '__main__':
---> 20 print list(lexer("1 + (2 - 3) * 456"))
py/expr.py in lexer(s)
13 yield s[ix:jx]; ix = jx
14 else:
---> 15 raise Exception("invalid character at ...))
16 yield ""
17
Exception: invalid character at 3: ' '
嗯？好像程序里已經處理了空格的情況。怎么會這樣？不知道你碰到異常的時候一般都怎么辦。你可能會選擇到處添加 print，用 IDE 斷點調試。其實這種情況用 pdb 是很明智的選擇，在 IPython 里我們可以非常輕松的使用它。
In [13]: pdb # 開啟 pdb ，這樣在異常的時候我們會自動的 break 到異常處
Automatic pdb calling has been turned ON
In [14]: run expr.py
-----------------------------------------------------------------
Exception: invalid character at 3: ' '
> py/expr.py(15)lexer()
14 else:
---> 15 raise Exception("invalid char at ...))
16 yield ""
ipdb> print ix # 這里我們可以執行任何 Python 的代碼
3
ipdb> whatis ix # 也可以用 pdb 提供的命令，輸入 help 可以查看所有命令
<type 'int'>
通過方便的調試和仔細檢查代碼，我們發現是沒有正確的使用 elif 造成了問題！（我知道這個過程不是太符合情理...）。把代碼里的后面的幾個 if 都換成 elif 以后我們發現結果基本上是對的了。我們可以馬上再跑幾個類似的例子，確認不同的輸入是否都有比較好的結果：
In [18]: run expr.py # 這次差不多對了，我們可以試試幾個別的例子
['1', '+', '(', '2', '-', '3', ')', '*', '456', '']
In [19]: print list(lexer("1*123*87-2*5"))
['1', '*', '123', '*', '87', '-', '2', '*', '5', '']
# 跟在 shell 里面一樣，你可以用上下來選取之前的記錄，然后簡單的修改再重新執行。
# 記得每次 run 后你的函數都是最新版本，你可以很簡單的用重復的數據來測試你的函數
# IPython 甚至還實現了 Ctrl+R！自己試試看吧
In [19]: print list(lexer("1 + two"))
Exception: invalid character at 2: 't'...
在一段痛苦的調試之后，我們最終把程序寫出來了。很遺憾程序超出了我預計的長度，就不貼在這里了。后面部分的開發過程跟前面基本還是一樣，總結起來就是：
- 保持你的程序是一個可以運行並且有意義的狀態，盡可能頻繁的運行。
- 在 IPython 里查看文檔，嘗試小的程序片段，測試些你不確定的做法，確定之后再把東西添加到你的代碼里。
- 用不同的參數在 IPython 里測試你正在編寫的函數/class。
- 當遇到問題的時候，先簡單的用
pdb在異常處 break，十有八九都能有些頭緒。
額外的注意事項
這里舉的例子是你所有的開發都是在單個 .py 文件里的。現實生活中你很有可能會橫跨幾個文件一起修改。請務必注意，在 IPython 里你每次 run 的時候只有被 run 的那個文件里的東西會是最后修改的版本，其 import 的東西如果在期間被修改是不會反應出來的。
這個的原理就跟你在 Python shell 里在修改前修改后重復 import 某個模塊不會有作用是一樣的，Python 神奇的 import 機制不會去追蹤其他模塊的修改。你可以手動用 reload 函數來重新載入，你也可以使用 IPython 的 autoreload 功能來讓你忽略這個問題。個人來說我沒怎么用過這個功能，IPython 沒有默認開啟它可能也是有些顧慮，請自己評估看看。
另外你應該已經注意到，run 的效果基本上就是把你的代碼拷貝進 IPython 里執行一遍。對於沒有 __main__ 的文件，你也可以 run，這樣里面定義的函數和 class 就會反映出你的更改。