学习python一直是断断续续的，今天我们来介绍的是python的一个非常强大的模块---OS,我们来事例的时候不是用的标准的python，而是用的python的同胞兄弟Ipython，ipython 是一个 python 的交互式 shell，比默认的 python shell 好用得多，支持变量自动补全，自动缩近，支持 bash shell 命令，内置了许多很有用的功能和函数。
今天准备了一台centos7的虚拟机，想拿来当python小霸王学习机。系统自带python版本2.7.5，经过我认真琢磨，要学咱就学新版本小py，所以果断安装了一个python3.5.2
因此我们使用 import os 、import sys、import json、import requests 等都可以找到相应的模块和包
可以通过命令行启动IPython，就像启动标准的Python解释器一样，直接在terminal中键入ipython，回车即可。因为这里我用的是Jupyter Notebook，默认其实就是ipython。所以为了模仿在terminal中打开ipython的场景，前面加了一个！的命令。不过这个命令会让Jupyter Notebook一直处于busy状态，所以没必要真正运行。不过要是运行了的话，可以通过Jupyter中Kernel里的Interrupt来打断。
安装思路： 1.环境准备（系统环境，相关软件）； 2.编译安装；（软件编译安装）； 3.启动服务； 4.测试结果。 安装开始： 一.环境准备 系统 CentOS 6.0 x64位（我这边使用的是mini版的系统，如果你不能通过网络yum的话，你可以试一下自己在本地做源,可以参照我的这篇文章: (http://ready.blog.51cto.com/507803/754125)，或者说你自己单独找文献操作. Iptables,SElinux查看是否关闭(或者说允许) 软件下载地址： http://www.python.org/ftp/python/2.7.3/Python-2.7.3.tgz http://archive.ipython.org/release/0.12/ipython-0.12.tar.gz 编译安装： 我这边默认系统安装的是2.4版本的，打算升级成2.7版本 默认情况下所下载的安装包都存放在/usr/local/src目录下 上面提供的下载软件，我这边已经下载到了本地，现在直接进行编译安装了 系统依赖包的话，这边大致安装的有gcc gcc-c++ make openssl openssl-devel ,如果它有提示需要安装的包，可以根据提示进行相关包的安装。建议使用yum进程安装，它可以很好的处理依赖关系。安装开始 #cd /usr/local/src #tar zxf Python-2.7.3.tgz #cd Python-2.7.3.tgz #.configure --prefix=/usr/local/python (这个路径需要记清楚，也可以自己定义，安装个人习惯去,等待Ing........) #make && make install #ln -s /usr/local/python/bin/python /usr/bin/python(做一个软连接到/usr/bin/目录下，有的路径是在/usr/sbin目录下，这看个人习惯，或者说使用的操作系统) #python（直接命令进入python） 显示如下信息，说明安装成功： Python 2.7.3 (default, May 11 2012, 14：14：03) python安装成功,接下来是安装ipython，这个ipython核心字眼'i'字很重要，类似于个性化的定制，具体信息google,wiki里查看一下.
1、可以通过内置sys模块来查看导包路径。sys.path返回路径列表，代表Python导包时搜索的路径。
IPython中的‘I’即代表交互的意思，所以IPython提供了丰富的工具，能更好地与python进行交互。 大家经常遇到的魔法命令，就是IPython的众多功能之一。 本文梳理IPython的50个用法，供Python爱好者参考。
什么是IPython？可能很多人已经在用，却不知道它到底是什么。根据维基百科的解释：
注意事项:需要注意的是, sqlite安装完成之后需要进行重新编译python, 需要注意的是，sqlite安装完成之后需要进行重新编译python 1.下载并源码编译python3 #wget https://www.python.org/ftp/python/3.4.5/Python-3.4.5.tar.xz # xz -d Python-3.4.5.tar.xz # tar xf Python-3.4.5.tar -C /usr/local/src/ # cd /usr/local/src/Pytho
IPython Shell：功能强大的交互式shell $ipython
做算法的同学对于Kaggle应该都不陌生，除了举办算法挑战赛以外，它还提供了一个学习、练习数据分析和算法开发的平台。Kaggle提供了Kaggle Kernels，方便用户进行数据分析以及经验分享。在Kaggle Kernels中，你可以Fork别人分享的结果进行复现或者进一步分析，也可以新建一个Kernel进行数据分析和算法开发。Kaggle Kernels还提供了一个配置好的环境，以及比赛的数据集，帮你从配置本地环境中解放出来。Kaggle Kernels提供给你的是一个运行在浏览器中的Jupyter，你可以在上面进行交互式的执行代码、探索数据、训练模型等等。更多关于Kaggle Kernels的使用方法可以参考 Introduction to Kaggle Kernels，这里不再多做阐述。
centos和ubuntu的python2.7的安装方法参考：http://daixuan.blog.51cto.com/5426657/1767325
安装很简单，只要打开进行下一步安装即可。 在安装的路径上我做了一下小修改，不过大家可以根据自己电脑具体情况修改即可。 我的安装路径则是如下： python2 ： D:\Python27 python3 : D:\Python37-32
Jupyter Notebook 是一个把代码、图像、注释、公式和作图集于一处，实现可读性分析的交互式笔记本工具。借助所谓的内核（Kernel）的概念，Jupyter Notebook 可以同时支持包括R、python2、python3、Ruby 在内超过50多种不同编程环境。 基于 Kernel，Jupyter Notebook 可以支持的编程语言： (其实 Jupyter Notebook 可以支持的编程语言，远不止这几种。下图只是个不完全列表。) 📷 说了那么多，开始今天的主题：如何在 Jupyter
小Q 等闲变却故人心却道故人心易变。 --- 纳兰容若
Python的创始人为荷兰的Guido。1989年，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，做为ABC 语言的一种继承。之所以选中Python作为该编程语言的名字，是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者。Python具有几大显著的特点：简单易学、开源、高级语言、可移植性、解释性、面向对象、可扩展、丰富的库以及规范的代码。Python的应用领域主要包括：Web应用开发、操作系统管理、服务器运维的自动化脚本、科学计算、桌面软件、服务器软件（网络软件）、游戏以及构思实现，产品早期原型和迭代等。
IPython 是一个 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。
Google Pagespeed在作为一个Nginx的模块在研发这么久之后仍是beta版本，着实有点尴尬，不过也证明了该项目是成功的，最起码它仍在迭代，实际上在使用中，我们也碰到一些非模块本身的问题，譬如当它基于反向代理时模板的寻址，图片的URL重写…为此不得不对其做一些配置让它不是看起来多了一个协议，而是真正的能对页面的细节进行优化，最大限度的压榨服务器的的性能提高用户访问速度..
模块被导入后，import module不能重新导入模块，重新导入需用reload
本文专题介绍Windows环境下如何安装及配置Python环境。主要是照顾没有Linux及Mac环境的同学。Python是跨平台的，祝愿大家都能学会Python。 下载Python 首先到官网下载相应
正所谓“人生苦短，我用 Python”。Python 的一大优势就是有丰富且易用的第三方模块，省去了大量重复造轮子的时间，节约了众多开发者的生命。对于已经熟悉 Python 开发的人来说，安装第三方模块是家常便饭的事情。但如果是刚入门的新手，很可能会被折腾一番。所以我来简单地科普一下，如何安装 Python 的第三方模块。 （本文基于 Python 2.7 版本） 安装通常有两种方式：通过包管理器、直接下载源码安装。 1. 包管理器 很多系统和语言都提供了包管理器。你可以把“包管理器”想象成一个类似应用商店
使用spyder运行Python程序时，有时会遇到程序本身需要有命令行参数（程序内有arg[]）传入才能运行的情况。我之前一般是使用cmd直接调用对应的.py后面再加上对应的命令行参数来执行程序。
建议：新程序使用Python 3.x ,维护Python 2.x旧代码做好向Python 3.x的迁移准备
备注：所以使用的操作系统环境为CentOS 6.2 编译安装python 2.7及ipython 1、下载所需要的程序包 ipython-1.2.1.tar.gz Python-2.7.6.tar.xz # 请从官网下载指定的程序包。 2、使用yum安装readline程序包 ~ ]# yum -y install readline-devel 如果不安装这个程序包，有可能导致python交互界面无法使用删除键”Backspace” 3、安装gcc包，为编译python做准备 ~ ]# yum -y ins
jupyter其实就是ipython notebook的另一个版本，是一个很强大的基于ipython的python代码编辑器，python文档查看器。他可以部署在网页上，可以非常方便的对文件进行查看、下载，并且对python文件进行在线编译，甚至是远程连接。。。。。。用他编写的python文件本身就是一个强大的开发文档。更重要的是很多基于python开发的开源程序都热衷于用.ipynb格式的文件作为文档（比如caffe）。因此掌握jupyter的使用也尤为重要。
在安装Python时，同时还会安装pip软件，它是Python的包管理工具，可以用来查找、下载、安装和卸载Python的第三方资源包。
学习《利用python进行数据分析》第三章 IPython:一种交互式计算和开发环境的笔记，共享给大家，同时为自己作为备忘用。 安装ipython用pip即可。ps.博主用的是win7系统，所以接下来
ipython是一个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。学习ipython将会让我们以一种更高的效率来使用python。同时它也是利用Python进行科学计算和交互可视化的一个最佳的平台。
Python之IPython开发实践 1. IPython有行号。 2. Tab键自动完成，当前命名空间任何与已输入字符串相匹配的变量就会被找出来。 3. 内省机制，在变量前或者后面加上（？）问号，就
pyton自带的交互式编程，功能不够强大，例如，不能实现语法高亮，自动换行等功能。可以使用第三方的包IPython(Interactive Python)，来对自带的Python shell进行功能扩展。
我刚接触Jupyter Notebook的时候曾经在别处看到一个说法，大意是Jupyter是Julia、Python、R三种语言缩写的合并，当时对Python比较熟悉，R略微了解，Julia则是一窍不通。虽然偶尔也会好奇为什么Jupyter以Julia为首，但是关于Julia的消息实在不多，也就没去深入了解，大概单纯就是为了靠近Jupiter这个单词吧。
pip install flask -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
我一般写Python项目都是用 PyCharm，这是绝对的利器，不过就是打开慢，吃资源[机壕请无视这条]，而一般测试，我则是，用 Console Emulator + IPython 的运行环境，如下图所示：
最近由于项目需要，开始学习python，然后发现一个非常有用的python交互式编辑器，非常容易上手而且非常有用和实在，本博文是对学习jupyter notebook的一个汇总和记录，与大家一起分享！下面的内容是针对ubuntu 系统的，当然，jupyter notebook在windows也是支持的。
IPython 是一个交互式的 Python 解释器，而且它更加高效。它和大多传统工作模式（编辑->编译->运行)不同的是，它采用的工作模式是：执行->探索，而大部分和数据分析相关的代码都含有探索式操作（比如试误法和迭代法），所以IPython能大大提高编码效率。
安装编译过程需要的依赖性(进入到安装包路径下） cd /opt/ cd Python-3.6.4/ yum install gcc -y
jupyter记事本是一个基于Web的前端，被分成单个的代码块或单元。根据需要，单元可以单独运行，也可以一次全部运行。这使得我们可以运行某个场景，看到输出结果，然后回到代码，根据输出结果对代码做出相应的调整（说白了就是可以直接在浏览器中编写Python程序，然后执行程序并输出结果，是不是感觉很方便呀！）。jupyter记事本对于数据探索是非常理想的选择。
因为是Centos6，前面安装3.7.x系列在SSL这块有些问题，考虑使用3.6.x系列看看。
笔记：本章没有介绍Python的某些概念，如类和面向对象编程，你可能会发现它们在Python数据分析中很有用。 为了加强Python知识，我建议你学习官方Python教程，https://docs.python.org/3/，或是通用的Python教程书籍，比如：
http://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/latest/public_server.html
上一节，我们讲解了Python模块的基础知识，这一节我们继续深入了解模块的更多知识，从而让大家全面了解、掌握和运用模块到我们实际的编程中。
IPython增强了python自带的Console的功能，下面的语法只在IPython中有效。
一、Linux下载安装python源码包 2.7.13 wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.13/Python-2.7.13.tgz tar zxvf Python-2.7.13.tgz cd Python-2.7.13/ ./configure make && make install 进入python： [[email protected] ~]# python -V //查看python的版本 Python 2.7.13 [[email p
套用阿基米德的话来说，给我一个强大而又灵活的文本编辑器 (Vim)，一个交互式 Shell(IPython) 以及一个语言 (Python)，我就能撬动整个世界。
3. # 用Image类显示”jupyter.png”图片，缺省路径为Notebook文件所在的目录
[root@ipython ~]# yum install gcc-c++ automake autoconf bzip2 zlib库（提供数据压缩用的函式库）:
笔者通过官网、通过conda、通过豆瓣镜像源安装tensorflow在import时都会失败，报“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块”的错误，最终成功的安装方式如下：
LNMP(Linux-Nginx-MySQL-PHP)，本文在CentOS 7.0上编译LNMP尝尝鲜，全文基本上都是采用手动编译部署，依赖yum帮我安装了GCC和automake。写这个东西耗时有点久了。太花时间啦。
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