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【代购系统源码】【木木cms源码之家】【绿豆pro前端app源码】ipython 源码解析

时间:2024-12-26 02:52:37 分类:综合 来源:穿衣游戏源码

1.详解Python文件: .py、码解.ipynb、码解.pyi、码解.pyc、码解​.pyd !码解
2.python源程序执行的码解代购系统源码方式
3.ipython和python区别
4.网络工程师的Python之路 -- Nornir3 + ipdb
5.史上最详细、最完全的码解ipython使用教程,Python使用者必备
6.IPython:超越Python

ipython 源码解析

详解Python文件: .py、码解.ipynb、码解.pyi、码解.pyc、码解​.pyd !码解

       今天同事给我扔了一个.pyd文件,码解说让我跑个数据。码解然后我就傻了。码解。

       不知道多少粉丝小伙伴会run .pyd代码文件?如果你也懵懵的,请继续往下读吧。。

       今天科普下各类Python代码文件的后缀,给各位Python开发“扫扫盲”。

       .py

       最常见的Python代码文件后缀名,官方称Python源代码文件。

       不用过多解释了~

       .ipynb

       这个还是比较常见的,.ipynb是Jupyter Notebook文件的扩展名,它代表"IPython Notebook"。

       学过数据分析,机器学习,深度学习的同学一定不陌生!

       .pyi

       .pyi文件是Python中的类型提示文件,用于提供代码的静态类型信息。

       一般用于帮助开发人员进行类型检查和静态分析。木木cms源码之家

       示例代码:

       .pyi文件的命名约定通常与相应的.py文件相同,以便它们可以被自动关联在一起。

       .pyc

       .pyc是Python字节码文件的扩展名,用于存储已编译的Python源代码的中间表示形式,因为是二进制文件所以我们无法正常阅读里面的代码。

       .pyc文件包含了已编译的字节码,它可以更快地被Python解释器加载和执行,因为解释器无需再次编译源代码。

       .pyd

       .pyd是Python扩展模块的扩展名,用于表示使用C或C++编写的二进制Python扩展模块文件。

       .pyd文件是编译后的二进制文件,它包含了编译后的扩展模块代码以及与Python解释器交互所需的信息。

       此外,.pyd文件通过import语句在Python中导入和使用,就像导入普通的Python模块一样。

       由于C或C++的执行速度通常比纯Python代码快,可以使用扩展模块来优化Python代码的性能,尤其是对于计算密集型任务。

       .pyw

       .pyw是Python窗口化脚本文件的扩展名。

       它表示一种特殊类型的Python脚本文件,用于创建没有命令行界面(即控制台窗口)的窗口化应用程序。

       一般情况下,运行Python脚本会打开一个命令行窗口,其中显示脚本输出和接受用户输入。但是,对于某些应用程序,如图形用户界面(GUI)应用程序,不需要命令行界面,而是希望在窗口中显示交互界面。这时就可以使用.pyw文件。

       # .pyx

       .pyx是绿豆pro前端app源码Cython源代码文件的扩展名。

       Cython是一种编译型的静态类型扩展语言,它允许在Python代码中使用C语言的语法和特性,以提高性能并与C语言库进行交互。

       我对比了下Cython与普通python的运行速度:

       fb.pyx(需使用cythonize命令进行编译)

       run.py

       得出结果:

       在这种计算密集任务情况下,Cython比普通Python效率快了近一倍。

python源程序执行的方式

       python源程序执行的方式如下:

       1、在命令行输入ipython或ipython3进入交互式shell环境,如果不行的话需要安装ipython和python镜像,配置方式:pip3installipython-ictrl+D或者exit推出ipythonipython的优点:支持自动补全和执行linux命令。

       2、在命令行窗口输入python(官方的shell),在这里可以直接输入python程序代码,退出用exit()或者ctrl+D。

       3、集成开发环境:PyCharm类似IDEA,推荐教程:《Python教程》。

编译执行

       所谓编译执行就是源代码经过编译器编译处理,生成目标机器码,就是机器能直接运行的二进制代码,下次运行时无需重新编译。不过它是针对特定CPU体系的,这些目标代码只能在特定平台执行。

       如果这个程序需要在另外一种CPU上面运行,这个代码就必须重新编译。它不具备可移植性,但是执行速度快,C、C++这类语言属于编译型语言。

ipython和python区别

       1、python是一种跨平台的计算机程序设计语言,而IPython是零付支付系统源码一个python的交互式 shell,比默认的python shell 好用得多,支持变量自动补全,自动缩进,支持 bash shell命令,内置了许多很有用的功能和函数。

       2、python shell不能在退出保存历史;ipython历史记录自动保存,保存在history.sqlite文件下,可用“_”、“__”、“___”调用最近三次记录。

       3、python shell不能快速获取类、函数信息;ipython通过“?”显示对象签名、文档字符串、代码位置,通过“”显示源代码。

       总结:

       1、python是一种跨平台的计算机程序设计语言,而IPython 是一个python 的交互式shell;

       2、python shell不能在退出保存历史;ipython历史记录自动保存,保存在history.sqlite文件下,可用“_”、“__”、“___”调用最近三次记录;

       3、python shell不能快速获取类、函数信息;ipython通过“?”显示对象签名、文档字符串、代码位置,通过“”显示源代码。

网络工程师的字画挂卖系统源码Python之路 -- Nornir3 + ipdb

       在深入探讨网络工程师的Python之路时,我们来到了Nornir3与ipdb的结合应用。本文旨在展示如何在Nornir中利用ipdb模块对基于JSON格式、有序的回显内容数据进行验证和调用,以便提取所需内容与参数。

       首先,让我们了解一下ipdb。Ipdb是IPython pdb的一个扩展,IPython提供了一种更加强大且交互式的Python解释器环境,相较于传统的Python解释器如IDLE,它具备更丰富且便捷的编辑与交互功能。

       接着,我们来了解一下pdb,它是Python内置的调试器模块。pdb不仅支持在源码行间设置断点与单步执行,还能列出源码列表,并在任何堆栈帧中运行Python代码。此外,它还支持事后调试,允许在程序控制下调用,为开发者提供了强大的调试工具。

       综上,ipdb是基于pdb开发的针对IPython的第三方调试模块,与本地Python解释器中的pdb相似,但其专为IPython设计,提供了更加强大的交互式调试体验。在Nornir3中,我们将看到ipdb如何帮助我们验证和调用基于JSON格式、有序的回显内容数据,以便从中筛选出所需内容与参数。

       实验平台方面,我们依旧使用一台运行Nornir的CentOS 8主机,并连接了五台试验用的虚拟三层思科交换机,IP地址从..2.到..2.。目标是学习如何使用ipdb来验证并从基于JSON格式的回显内容数据中提取特定参数。

       实验准备阶段,首先通过pip安装ipdb模块。在实验过程中,我们将通过nornir脚本进行操作。在上一篇实验中,我们已经使用TextFSM将show interfaces switchport的内容以JSON格式输出。现在,我们关注如何通过Nornir和ipdb筛选并提取特定交换机参数。

       首先,我们需要在nornir脚本中添加ipdb调试点,以验证如何提取交换机SW1下面的Gi0/0端口模式(mode键)。通过在nornir脚本中创建一个名为nornir.py的文件,并编写相应的代码,我们可以在ipdb下执行调试操作。

       接下来,通过在ipdb中输入相关命令,我们可以在AggregatedResult和MultiResult数据结构中进行深入探索,最终定位并提取出所需参数。AggregatedResult代表字典类型,而MultiResult则是列表类型。利用这些数据结构,我们可以根据交换机名称和端口位置进行数据筛选与提取。

       实验展示中,我们通过nornir.py脚本运行并利用ipdb调试,成功提取并显示出了交换机SW1下Gi0/0端口的mode键值为"static access"。实验过程展示了如何在复杂的Nornir JSON数据中进行高效的数据筛选与提取。

       总结而言,Nornir3与ipdb的结合为网络工程师提供了强大的工具,用于验证与提取基于JSON格式的回显内容数据。虽然Nornir3.0.0版本的学习曲线较为陡峭,但通过实践与不断探索,我们可以熟练掌握这些工具,为网络自动化与DevOps实践带来巨大价值。未来,我们还将继续提供相关的Nornir教程,欢迎各位持续关注与学习。

史上最详细、最完全的ipython使用教程,Python使用者必备

       ipython,作为Python开发人员的必备工具,拥有诸多原生python解释器所不具备的优势。它不仅自动保存历史记录,支持tab补全,还提供快捷的类、函数信息查询和系统命令执行功能。此外,ipython的排版功能使得字典等对象在显示时更加美观易读,交互体验更强大,如使用下划线和双下划线来查看最近的输出结果。内省方面,ipython提供了丰富的对象 introspection 功能,包括对象信息查询和源代码查看,以及通配符搜索。快捷键的使用使得代码执行和历史搜索更加便捷。

       魔术命令是ipython的特色,它们像命令行程序一样提供便利,如%run用于运行Python脚本,%timeit和%time用于测量代码执行时间,%who、%who_ls和%whos用于查看当前环境中的变量。删除变量有%xdel和%reset,还有%debug、%pdb等用于调试和分析。在ipython与cmd模式间切换也十分简单。总的来说,ipython的这些特性极大地提高了开发效率和代码阅读体验。

IPython:超越Python

       IPython 是一个增强的 Python 命令行环境,为 Python 代码执行提供了一系列功能强大的工具。以下是 IPython 的几个关键功能和使用技巧的概述。

       启动 IPython

       打开命令行终端,输入 `ipython` 命令即可启动 IPython 环境。

       Ipython 中的帮助文档

       每个 Python 对象都附带了文档字符串(doc string),包含对象的介绍和使用方法。使用 `help()` 函数可以获取这些文档。

       使用符号 ? 获取文档

       IPython 提供了快捷键 `?` 来查看帮助文档,方便用户快速查找对象的使用方法。

       通过 ? 获取源代码

       使用 `?` 查看对象的源代码,对于理解对象实现机制或调试问题非常有用。若对象由非 Python 语言实现(如 C 语言),`?` 显示的结果与 `?` 相同。

       Ipython Shell 中的快捷键

       IPython 借助于 GNU Readline 库提供了一系列键盘快捷键,提升交互效率。

       导航快捷键

       这些快捷键包括上下翻页、查找历史命令等,帮助用户快速浏览历史输入。

       文本输入快捷键

       例如,使用 Tab 键自动补全对象的属性和方法名,便于快速定位和使用。

       命令历史快捷键

       反向搜索功能(Ctrl+r)允许用户在历史命令中快速查找和重复执行特定命令。

       其他快捷键

       例如,复制粘贴、撤销/重做等操作,提高编写代码的效率。

       Ipython 魔法命令

       IPython 增加了多种魔法命令,为 Python 脚本执行提供便利。

       粘贴代码块:%paste 和 %cpaste

       使用 `%paste` 命令粘贴多行代码,避免直接粘贴时可能的语法错误。

       执行外部代码: %run

       通过 `%run` 命令运行保存在文本编辑器中的代码,方便实验和测试。

       计算代码运行时间: %timeit

       %timeit 命令用于测量 Python 语句的执行时间,帮助分析代码性能。

       输入和输出历史

       IPython 自动记录命令执行历史,并提供了查看历史命令的快捷方式。

       IPython 的输入和输出对象

       IPython 使用 `In` 和 `Out` 变量跟踪命令历史,方便用户回顾和引用。

       下划线快捷键和以前的输出

       使用 `_`、`__` 和 `___` 下划线快捷键访问历史输出,方便进行迭代计算和数据分析。

       禁止输出

       通过在命令末尾添加分号 `;` 可以禁止命令的输出,节省资源。

       IPython 和 shell 命令

       IPython 环境支持直接执行 shell 命令,实现更广泛的系统操作。

       shell 快速入门

       shell 提供了一种与操作系统交互的方式,用户通过输入命令来执行特定任务。

       在 shell 中传入或传出值

       通过 `%run` 和 `!` 符号,用户可以调用 shell 命令并将其结果传递给 Python 程序。

       与 shell 相关的魔法命令

       使用 `%automagic` 命令可以控制自动补全 shell 命令的功能,提高交互效率。

       通过这些功能,IPython 不仅增强了 Python 的交互式编程体验,还提供了高效执行和调试代码的能力,成为了数据科学家、开发者和科研人员的重要工具。

python和ipython哪个好

       ipython和python区别是:

       一、指代不同

       1、ipython:是Python的集成开发环境,自1.5.2b1以来已与该语言的默认实现捆绑在一起

       2、python:是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言。

       二、用处不同

       1、ipython:被打包为Python包装的可选部分,包含许多Linux发行版。完全用Python和Tkinter GUI工具包编写(Tcl / Tk的包装函数)。

       2、python:被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越来越多被用于独立的、大型项目的开发。

       第三点:特点不同

       1、ipython:是开发Python程序的基本IDLE,具备基本的IDE功能,是非商业Python开发的不错选择;

       2、python:在执行时,首先会将py文件中的源代码编译成Python的byte code,然后由Python Virtual Machine来执行这些编译好的byte code,这种机制的基本思想跟Java、net是一致的。

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