Как установить ipython на линукс

Обновлено: 07.07.2024

Python shell достаточно удобная вещь для тестирования и изучения возможностей языка, кто-то даже использует его в качестве калькулятора(что между прочим весьма удобно), в этом цикле статей я бы хотел рассказать о IPython — замене стандартного Python shell'а, который предоставляет расширенный список возможностей, что делает работу с ним более эффективной.

Пространство имен

Запускаем IPython shell командой 'ipython', как и в в стандартном Python shell'е мы можем присваивать переменным значения:
In [1]: msgflag = 1

In [3]: msg = "hello"

In [4]: warning = None

Во время ввода можно пользоваться автокомплитом, например набрав msg и нажав Tab, мы получим возможные варианты:
In [5]: msg
msg msgflag

Если вариант один, то он автоматически появится в поле ввода.

IPython предоставлять возможность использования пространств имен, например, команда 'who' выводит список доступных переменных:
In [5]: who
msg msgflag pi warning

Она имеет ряд опций, например, чтобы вывести переменные типа int, следует написать:
In [6]: who int
msgflag pi

Если требуется получить дополнительную информацию о переменных, можно воспользоваться командой 'whos':

Так же есть возможность поиска по имени переменной, для этого нужно использовать команду 'psearch':
In [8]: psearch msg*
msg
msgflag

Возможно расширить критерии поиска типом переменной, например:
In [9]: psearch msg* int
msgflag

Для того чтобы сохранить переменную в профайле(она будет доступна после перезапуска IPython) есть команда 'store':
In [10]: store msgflag
Stored 'msgflag' (int)

Так же есть возможность сохранить переменную в отдельный файл:
In [11]: store msgflag > /tmp/m.txt
Writing 'msgflag' (int) to file '/tmp/m.txt'.

Чтобы посмотреть сохраненные переменные, вводится команда 'store' без параметров:
In [12]: store
Stored variables and their in-db values:
msgflag -> 1

Чтобы очистить текущее пространство имен, воспользуемся командой 'reset' и убедимся, что оно очистилось при помощи команды 'who':
In [13]: reset
Once deleted, variables cannot be recovered. Proceed (y/[n])? y

In [14]: who
Interactive namespace is empty.

Можно восстановить переменные, которые были ранее сохранены при помощи команды 'store' и убедиться, что они восстановились командой 'who':
In [15]: store -r

In [16]: who
msgflag

Так же можно очистить все, что находится в store и при следующем старте пространство имен будет пустым:
In [17]: store -z

Логгирование

Другая полезная возможность IPython — логгирование. Команда 'logstate' проверяет текущее состояние логгера:
In [18]: logstate
Logging has not been activated.

Командой 'logstart' можно начать логгирование:
In [19]: logstart
Activating auto-logging. Current session state plus future input saved.
Filename : ipython_log.py
Mode : rotate
Output logging : False
Raw input log : False
Timestamping : False
State : active

Лог сохраняется в текущей директории как исходный код Python
Команды 'logon' и 'logoff' используются для включения/выключения логгирования:
In [20]: logoff
Switching logging OFF

In [21]: logon
Switching logging ON

Магические команды

Команды, описанные выше в терминологии IPython называются magic commands(магические команды). Для того, чтобы посмотреть полный список magic команд, нужно ввести 'lsmagic':
In [22]: lsmagic
Available magic functions:
%Exit %Pprint %Quit %alias %autocall %autoindent %automagic %bg %bookmark %cd %clear %color_info %colors %cpaste %debug %dhist %dirs %doctest_mode %ed %edit %env %exit %hist %history %logoff %logon %logstart %logstate %logstop %lsmagic %macro %magic %p %page %pdb %pdef %pdoc %pfile %pinfo %popd %profile %prun %psearch %psource %pushd %pwd %pycat %quickref %quit %r %rehash %rehashx %rep %reset %run %runlog %save %sc %store %sx %system_verbose %time %timeit %unalias %upgrade %who %who_ls %whos %xmode

Automagic is ON, % prefix NOT needed for magic functions.

Магические команды могут использовать знак процента в качестве префикса. Это полезно в случае, если имя переменной совпадает с именем команды.
Для вызова помощи по всем магическим командам используется 'magic' команда. Для получения справки по определенный магической команды достаточно просто поставить знак вопроса в конце:
In [23]: lsmagic?
Type: Magic function
Base Class: <type 'instancemethod'>
String Form: <bound method InteractiveShell.magic_lsmagic of <IPython.iplib.InteractiveShell object at 0x9e5ef0>>
Namespace: IPython internal
File: /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.5/lib/python2.5/site-packages/ipython-0.9.1-py2.5.egg/IPython/Magic.py
Definition: lsmagic(self, parameter_s='')
Docstring:
List currently available magic functions.

Для получения дополнительной информации следует ввести 2 знака вопроса в конце команды, в таком случае выводится и исходный код команды-функции.

Для переменных определенных самостоятельно, можно так же использовать знак вопроса:
In [24]: msgflag?
Type: int
Base Class: <type 'int'>
String Form: 1
Namespace: Interactive
Docstring:
int(x[, base]) -> integer

Convert a string or number to an integer, if possible. A floating point
argument will be truncated towards zero .

Некоторые «косметические» команды

Можно использовать 'p' как сокращение для 'print':
In [25]: import sys

In [26]: p sys.path
['', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.5/bin', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.5/lib/python2.5/site-packages/setuptools-0.6c9-py2.5.egg', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.5/lib/python2.5/site-packages/bdist_mpkg-0.4.3-py2.5.egg', '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.5/lib/python2.5/site-packages/macholib-1.1-py2.5.egg',
.

Так же можно пользоваться сокращенной формой для вызова функций:
In [27]: def x(a, b):
. print a, b
.
.

Для вызова функции можно сделать так:
In [29]: def x(): print "123"
.

Можно вызвать функцию, которая в качестве параметров принимает строки, без необходимости заключать их в кавычки:
In [31]: def x(a,b): print "%s-%s" % (a, b)
.

In [32]: , x astr bstr
-------> x("astr", "bstr")
astr-bstr

Интроспекция

Если вы забыли какие аргументы нужны для вызова функции или метода, вы всегда можете узнать это при помощи команды 'pdef':
In [37]: import re

In [38]: pdef re.match
re.match(pattern, string, flags=0)

Так же можно посмотреть документацию по этой функции:
In [39]: pdoc re.match
Class Docstring:
Try to apply the pattern at the start of the string, returning
a match object, or None if no match was found.
Calling Docstring:
x.__call__(. ) <==> x(. )

Всю информацию о функции можно посмотреть при помощи команды 'pinfo':
In [40]: pinfo re.match
Type: function
Base Class: <type 'function'>
String Form: <function match at 0xaa2b70>
Namespace: Interactive
File: /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.5/lib/python2.5/re.py
Definition: re.match(pattern, string, flags=0)
Docstring:
Try to apply the pattern at the start of the string, returning
a match object, or None if no match was found.

Вы так же можете посмотреть исходный код функции:
In [41]: psource re.match
def match(pattern, string, flags=0):
"""Try to apply the pattern at the start of the string, returning
a match object, or None if no match was found."""
return _compile(pattern, flags).match(string)

Если вы хотите посмотреть исходный код файла, в котором определен тот или иной объект, используйте команду 'pfile':
In [42]: pfile re.match

Так же можно запустить ваш любимый редактор для редактирования файла, в котором определен тот или иной объект:
In [43]: edit -x re.match
Editing.

Ссылки на источники

PS: На этом пока все, если эта тема кому-то интересна, то в следующих статьях продолжу описание возможностей IPython.

В последнее время, среди нового поколения разработчиков программного обеспечения большую популярность набирает язык программирования Python (Питон). На примере Python, мы видим высокоуровневый язык, который не нуждается в компиляторе и применяется для написания самого разного вида софта (мобильные приложения, веб-разработка, СПО под Линукс, системы искусственного интеллекта и machine learning, Data Science и др.). Надо отметить, что профессия программиста на Python сейчас достаточно популярна и востребована среди молодежи, ей обучают на многочисленных курсах, да и предложения по зарплате очень даже неплохие.

Так как программы, разработанные на Python, не компилируются, то роль интерпретатора байт-кода играет CPython. Исходный код программ, написанных на питоне, хранится в файлах с расширением .py.

В ОС Linux язык Python играет важную роль, он используется для системного администрирования, и именно на нем написаны такие известные программы, как GIMP, Blender и др. В Линукс интерпретатор питон уже установлен «по умолчанию», но как правило, разработчику необходима или наиболее свежая версия или же несколько версий Python сразу. На сегодня, последняя стабильная версия языка Python — это 3.9.2, скачать ее можно на официальном сайте проекта.

В этой статье мы расскажем все тонкости установки Python для Linux, на примере Ubuntu 20, Debian 10, а также CentOS 7/8.

Подготовка к установке Python под Ubuntu 20 (Debian 10)

Как мы уже писали ранее, Python должен быть установлен «по умолчанию» в стандартном пакете сборки Ubuntu 20.04. Перед выполнением инсталляционных работ, наша задача — проверить какая версия питон у нас уже установлена в системе. Сделать это можно с помощью следующей команды:

В нашей ОС Ubuntu 20 уже есть версия Python 3.8.5. Существует еще одна полезная команда, с помощью которой можно узнать, какие вообще версии Python установлены в нашей ОС Линукс, см. ниже на скриншоте:

Сейчас мы покажем, как установить Python на Ubuntu двумя популярными способами:

с помощью apt (используя deadsnakes PPA);
из исходников, скачанных с официального сайта.

Все команды следует выполнять или под пользователем root, или используя sudo.

Установка новой версии Python из deadsnakes PPA

Первоначально, введем команды для обновления списка пакетов и установки необходимых нам для дальнейшей работы библиотек:

Затем необходимо включить deadsnakes PPA (Personal Package Archive), для этого выполним следующую команду:

После этого действия, еще раз выполним команду:

Сейчас установим версию Python 3.9:

На следующем этапе, мы опять проверим список установленных в системе версий Python и видим, что добавилась версия 3.9:

Сборка Python 3.9.2 в Linux из исходников

Этот способ может показаться немного сложнее предыдущего, но зато с помощью него можно установить самую свежую версию Python, которая доступна на официальном сайте. Процесс установки опробован на ОС Ubuntu 20, также его можно применять и на Debian 10.

Перед началом процесса работ по установке выполним команды для обновления системы:

На следующем шаге, необходимо инсталлировать необходимые нам для работы пакеты:

Затем перейдем в папку /tmp и скачаем в нее архив с официального сайта Python*:

*Примечание: можно использовать как команду wget, так и команду curl.

Cейчас распакуем этот архив во временную папку и затем его сразу же и удалим:

На следующем этапе, запустим команду, которая выполнит подготовку к установке (enable-optimization — служит для оптимизации двоичного файла Python). Исполнение данной команды займет некоторое время:

Для того, чтобы начать процесс сборки, выполним команду*:

*Примечание: цифра 2 указывает на количество ядер процессора. Узнать эти данные можно с помощью команды nproc.

Если в процессе сборки будут замечены проблемы, то необходимо запустить сборку в однопоточном режиме, следующим образом (без параметров -j 2), просто выполнив команду make.

Теперь установим Python 3.9.2 с помощью команды altinstall, последняя версия Python инсталлируется наряду со старыми версиями, т.е. у вас в ОС будет несколько версий языка Python. Если же вы используете команду install, то новая версия питон будет установлена поверх старых (а все старые версии будут удалены).

*Процесс инсталляции Python путем сборки пакета из исходников может занять длительное время.

В результате, в нашей ОС Ubuntu 20 (Debian 10) будет установлено сразу несколько версий языка Python, у нас конкретно — это версии 3.9.2 и 3.8.5, проверить можно с помощью команд:

Особенности установки Python на CentOS

Для инсталляции Python на CentOS версии 7 необходимо использовать репозиторий epel (Extra Packages for Enterprise Linux) или же DNF (Dandified YUM, т.е. yum нового поколения) для CentOS 8.

Для способа с использованием DNF выполним следующие команды:

Проверим обновления нашего диспетчера пакетов:
Установим стабильную версию Python 3 из репозитория:
Проверим, какая точно версия Python у нас инсталлировалась:
Чтобы установить инструментарий для разработчиков, выполним следующую команду:

Если же вы будете использовать репозиторий epel, то следуйте простым инструкциям:

Подключите репозиторий epel для начала работы:
Затем установите Python (например, версии 3.6):
Для проверки номера версии введите команду:
Для отображения последней установленной в вашей ОС версии используйте команду:

Как создать и настроить виртуальную среду

Для чего нужна виртуальная среда? С помощью виртуальной среды мы можем для каждого своего проекта на языке Python выделить отдельную область (со своими зависимостями, с установленными модулями питон, разными версиями языка и т.д.).

Работа с пакетом virtualenv

Например, у нас есть Project A и Project B, для каждого из них мы можем создать свою виртуальную среду, сделать это можно с помощью venv, выполнив несложные команды:

Создаем каталог для нового проекта my_project и переходим в него:
Выполним команду, чтобы создать виртуальную среду:
На данном этапе необходимо ее активировать:

На скриншоте ниже показано, что далее работа с проектом ведется уже внутри виртуальной среды:

Работа с виртуальной средой с помощью virtualenvwrapper и pip

Все действия исполняем для пользователя root, чтобы перейти в root, выполним команду:

Добавим в конец файла следующие строки:

Сохраним изменения и закроем файл.

А) Для создания новой виртуальной среды (например, ansible) используется команда:

Б) Для удаления виртуальной среды:

В) Чтобы активировать нужную вам виртуальную среду:

Г) Для выхода из среды:

Д) Показать список установленных пакетов:

Е) Для инсталляции конкретных пакетов:

Заключение

В этой статье мы рассказали нашим читателям об использовании языка программирования Python и подробно изложили два способа установки последней версии Python для ОС Linux (на Ubuntu 20, Debian 10, CentOS 7 и 8). Также дали основные понятия о работе с виртуальной средой.

Начиная с этой статьи будет запущен цикл публикаций, посвященный языку Python, с позиции его изучения. Каждая статья будет представлена в виде урока на определенную тему. Не будем отходить от канонов и первую статью посвятим установке языка Python.

В этой статье рассмотрим следующие темы:

Версии Python (2 и 3)
Установка Python
Установка Anaconda
Установка IDE PyCharm
Проверка работоспособности

1. Версии Python

2. Установка Python

2.1 Установка Python в Windows

Для операционной системы Windows дистрибутив распространяется либо в виде исполняемого файла (с расширением exe), либо в виде архивного файла (с расширением zip). Если вы используете Windows 7, не забудьте установить Service Pack 1!

1. Запустите скачанный установочный файл.

2. Выберет способ установки.

3. Отметьте необходимые опций установки (доступно при выборе Customize installation)

На этом шаге нам предлагается отметить дополнения, устанавливаемые вместе с интерпретатором Python. Рекомендуем выбрать все опции.

4. Выберете место установки (доступно при выборе Customize installation)

Помимо указания пути, данное окно позволяет внести дополнительные изменения в процесс установки с помощью опций:

Последние два пункта связаны с загрузкой компонентов для отладки, их мы устанавливать не будем.

2.2 Установка Python в Linux

Чаще всего интерпретатор Python уже в входит в состав дистрибутива. Это можно проверить набрав в терминале

Для установки из репозитория в Ubuntu воспользуйтесь командой

Сборку из исходников в данной статье рассматривать не будем.

3. Установка Anaconda

Для удобства запуска примеров и изучения языка Python, советуем установить на свой ПК пакет Anaconda. Этот пакет включает в себя интерпретатор языка Python (есть версии 2 и 3), набор наиболее часто используемых библиотек и удобную среду разработки и исполнения, запускаемую в браузере.

Есть варианты под Windows, Linux и MacOS.

3.1 Установка Anaconda в Windows

1. Запустите скачанный инсталлятор. В первом появившемся окне необходимо нажать “Next”.

2. Далее следует принять лицензионное соглашение.

3. Выберете одну из опций установки:

4. Укажите путь, по которому будет установлена Anaconda.

5. Укажите дополнительные опции:

Для начала установки нажмите на кнопку “Install”.

5. После этого будет произведена установка Anaconda на ваш компьютер.

3.2 Установка Anaconda в Linux

Скачайте дистрибутив Anaconda для Linux, он будет иметь расширение .sh, и запустите установку командой:

В результате вы увидите приглашение к установке. Для продолжения процессе нажмите “Enter”.

2. Прочитайте лицензионное соглашение, его нужно пролистать до конца.

Согласитесь с ним, для этого требуется набрать в командной строке “yes”, в ответе на вопрос инсталлятора:

Do you approve the license terms? [yes|no]

3. Выберете место установки. Можно выбрать один из следующих вариантов:

4. После этого начнется установка.

4. Установка PyCharm

4.1 Установка PyCharm в Windows

1. Запустите скачанный дистрибутив PyCharm.

2. Выберете путь установки программы.

3. Укажите ярлыки, которые нужно создать на рабочем столе (запуск 32-х и 64-х разрядной версии PyCharm) и отметить опцию из блока Create associations если требуется связать файлы с расширением .py с PyCharm.

4. Выберете имя для папки в меню Пуск.

5. Далее PyCharm будет установлен на ваш компьютер.

4.2 Установка PyCharm в Linux

1. Скачайте с сайта дистрибутив на компьютер.

2. Распакуйте архивный файл, для этого можно воспользоваться командой:

Перейдите в каталог, который был создан после распаковки дистрибутива, найдите в нем подкаталог bin и зайдите в него. Запустите pycharm.sh командой:

В результате должен запуститься PyCharm.

5. Проверка работоспособности

Теперь проверим работоспособность всего того, что мы установили.

5.1 Проверка интерпретатора Python

Для начала протестируем интерпретатор в командном режиме. Если вы работаете в Windows, то нажмите сочетание Win+R и в появившемся окне введите python. В Linux откройте окно терминала и в нем введите python3 (или python).

В результате Python запустится в командном режиме, выглядеть это будет примерно так (картинка приведена для Windows, в Linux результат будет аналогичным):

Результат должен быть следующий:

5.2 Проверка Anaconda

Здесь и далее будем считать, что пакет Anaconda установлен в Windows, в папку C:\Anaconda3, в Linux, вы его можно найти в каталоге, который выбрали при установке.

Перейдите в папку Scripts и введите в командной строке:

Если вы находитесь в Windows и открыли папку C:\Anaconda3\Scripts через проводник, то для запуска интерпретатора командной строки для этой папки в поле адреса введите cmd.

В результате запустится веб-сервер и среда разработки в браузере.

Создайте ноутбук для разработки, для этого нажмите на кнопку New (в правом углу окна) и в появившемся списке выберете Python.

В результате будет создана новая страница в браузере с ноутбуком. Введите в первой ячейке команду

и нажмите Alt+Enter на клавиатуре. Ниже ячейки должна появиться соответствующая надпись.

5.3 Проверка PyCharm

Запустите PyCharm и выберете Create New Project в появившемся окне.

Укажите путь до проекта Python и интерпретатор, который будет использоваться для запуска и отладки.

Добавьте Python файл в проект.

Введите код программы.

В результате должно открыться окно с выводом программы.

На этом первый урок закончен.

P.S.

Спасибо за внимание!

Python. Урок 1. Установка : 25 комментариев

как запустить ipython notebook под линукс?

При проверке anacondaz, вводе cmd в командной строке появляется лишь C:\Anaconda3\Scripts>
В чём дело?

Если вы хотите запустить Anaconda, то делаем так:
1. Открываем в проводнике папку C:\Anaconda3\Scripts
2. В строке адреса окна вводим: cmd
3. В открывшемся терминальном окне вводим: ipython notebook
нажимаем Enter и ждем, когда загрузится jupyter

что же делать если анаконда3 не может установить face_recognition?

Попробуйте после деинсталляции Anaconda удалить также и сам каталог с оставшимися файлами (хотя это врятли поможет).

Ребята большое спасибо. Всё чётко ясно и понятно. И зачем Анаконда если есть ПиШарм. И ещё вопрос. У Пишарма идёт автосохранение файлов. Где он их хранит.

Спасибо вам за материал, все понятнее , чем на др ресурсах! Но я новичек, нифига не знаю, скачал себе анаконду,паитон 3,8, и пайчарм 2019, но последнии не поиму как устанавливать путь, уже мозг кипеть начал! Остальные установил, уже открывал, вроде все ок, а вот с пайчрмом засада. Поможете?

Если кто не сможешь удачно выполнить ipython notebook, то перед этим выполните команду activate base

Спасибо большое, именно этого и не было в описании

спасибо за статью

при установке анаконда 3 отсутствует папка Scripts. Что делать?

Добрый день, Александр. Вы решили вопрос с установкой Анаконда, то что отсутствует папка Скрипты?

Спасибо за статью!
Позвольте уточнить. Я не понимаю:
1) Зачем дистрибутив Python отдельно устанавливать если он уже включен в Anaconda
2) Как ПК (Windows в моем случае) понимает какой из них выбирать, если мы ставим галочку Add to the system PATH для каждого дистрибутива

В папке проводника не после ввода cmd пишет, что не удаётся найти. Также с ipython notebook. Что делать.

После установки Анаконды начал делать следующее:
Если вы хотите запустить Anaconda, то делаем так:
1. Открываем в проводнике папку C:\Anaconda3\Scripts
2. В строке адреса окна вводим: cmd
3. В открывшемся терминальном окне вводим: ipython notebook
нажимаем Enter и ждем, когда загрузится jupyter
Ничего не запустилось. Выдало вот это:
Microsoft Windows [Version 10.0.18362.720]
(c) Корпорация Майкрософт (Microsoft Corporation), 2019. Все права защищены.

Для начала можно не ставить ни анаконду , ни Панчарм . Хватит одного IDLE вполне . Но можно и без него обойтись (хотя он есть сразу) и пользоваться только текстовым редактором (Я использую Subline , уж очень он мне нравится ). И запускаю программы, на нем созданные, в командной строке . Это лучше помогает понять что к чему. Ну а после того как поработаете в этом режиме , можно поработать и в IDLE . Или добавить другие среды разработки . Не стремитесь всё загрузить сразу , много разных несущественных вопросов , которые придется решать , не будете решать.

Думаю, что многим хорошо известен продвинутый питоновский шел ipython. Его создатели большие любители пакета Matematika, и при работе в питоне, они скучали по её рабочей среде, которая реализована в виде записной книжки. Там имеется возможность тут же решить уравнение, отобразить результаты решения, нарисовать график, снабдить всё это текстовым комментарием, а при изменении исходных данных всё пересчитать и перерисовать одним нажатием клавиши.

В научной работе важно протоколировать процесс поиска решения. Нужно знать, что ты уже попробовал, что не сработало и почему. Но в запале, конечно, мало кто это делает систематически.
notebook позволяет делать что-то вроде продвинутого лога всех ваших изысканий. Это инструмент, при помощи которого можно довольно просто и удобно искать решение вашей проблеммы, иллюстрируя всё это тут же создаваемыми графиками, картами или математическими формулами. При желании всё ваши действия можно сохранить, и к любому этапу можно легко вернуться. Демонстрация возможностей, конечно, лучше сотен страниц диферамбов, поэтому заинтересовавшихся отсылаю к большому видео с рассказом об ipython и notebook. Собственно про Notebook там начиная с 1:15:40. Кому лень смотреть часовую презентацию, есть видео на три минуты.

Установка

Устанавливать будем на Ubuntu 12.04. Самый простой способ, который я рекомендую тем, кто не хочет возиться с компиляцией и ручной установкой небольшой кучки дополнительного софта:

Будет установлена версия ipython 0.12. Однако Notebook развивается очень быстрыми темпами, и зачастую хочется иметь по крайней мере последнюю стабильную версию. Для этого придётся немножко потрудиться (в деталях процесс описан тут). Сначала скачиваем последний стабильный релиз отсюда. Распаковываем и выполняем:

Чтобы Notebook работал нужно поставить pyzmq. Подготавливаем почву:

Скачиваем исходники отсюда.
Распаковываем, конфигурируем и устанавливаем:

tar -zxvf pyzmq-2.2.0.1.tar.gz
python setup.py configure
sudo python setup.py install

Также нам нужен сервер Tornado. Скачиваем отсюда. Распаковываем собираем и устанавливаем

tar -zxvf tornado-2.4.tar.gz
python setup.py build
sudo python setup.py install

Последний пакет, так уж и быть поставим из репозитория 🙂

Ознакомительный тур

Перед началом работы можно посмотреть, что notebook может. Чтобы примеры из документации и из моей сессии заработали, вам нужно будет проверить, что установлено ещё несколько пакетов (последние, честное слово :)):

sudo apt-get install python-scipy python-matplotlib python-mpltoolkits.basemap

Примеры находятся в папке с документацией ipython и реализованны в виде файлов notebook. Чтобы начать с ними работу достаточно перейти в

если вы устанавливали ipython самостоятельно, и в

если ставили из репозитория Ubuntu.

В папке выполните команду:

при этом должен запуститься браузер с вот таким списком:

�?з может не всем полезного, но вкусного:
Код и картинки в одном пространстве

Markdown (маркдаун) для разметки текста:

LaTeX для любителей снабдить свой комментарий хитрой формулой:

�?нтеграция с другими языками (Octave и R):

Символьные вычисления при помощи SymPy:

В следующей части попробую показать notebook в действии.

3 комментария

Ващще палнейшая уважуха за эту инфу ! Я как раз движок сайта на котором моя лингвистическая астролябия крутиться будет на торнадо делаю. Прикрутить туда notebook, либо наоборот прикрутить к нему мой сайт думаю будет без особых проблем. Торнадо штука достаточно простая и прозрачная. В итоге я смогу удаленно мониторить работу движка в графическом виде в стиле близком к Mathemathica ! А я-то по наивности собирая софт думал что все исследования будут только на мышах, в смысле на локальном сервере. А о мгновенном графическом анализе в боевой обстановке даже не помышлял.

Читайте также: