- 本书赞誉
- 前言
- 目标读者
- 不适合阅读本书的读者
- 本书结构
- 什么是数据处理
- 遇到困难怎么办
- 排版约定
- 使用代码示例
- 致谢
- 第 1 章 Python 简介
- 第 2 章 Python 基础
- 第 3 章 供机器读取的数据
- 第 4 章 处理 Excel 文件
- 第 5 章 处理 PDF 文件 以及用 Python 解决问题
- 第 6 章 数据获取与存储
- 第 7 章 数据清洗:研究、匹配与格式化
- 第 8 章 数据清洗:标准化和脚本化
- 第 9 章 数据探索和分析
- 第 10 章 展示数据
- 第 11 章 网页抓取:获取并存储网络数据
- 第 12 章 高级网页抓取:屏幕抓取器与爬虫
- 第 13 章 应用编程接口
- 第 14 章 自动化和规模化
- 第 15 章 结论
- 附录 A 编程语言对比
- 附录 B 初学者的 Python 学习资源
- 附录 C 学习命令行
- 附录 D 高级 Python 设置
- 附录 E Python 陷阱
- 附录 F IPython 指南
- 附录 G 使用亚马逊网络服务
- 关于作者
- 关于封面
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F.1 为什么使用 IPython
IPython 提供了很多在标准 Python shell 中缺少的功能。安装和使用 IPython 作为你的 shell 有很多好处。它的特性包括:
· 易于阅读的文档钩子
· 自动补全和用于库、类和对象探索的魔法命令
· 内联图片和图表生成
· 用来浏览历史、创建文件、调试脚本、重新加载脚本等的辅助工具
· 内置的命令行工具帮助
· 启动时的自动导入
它也是 Jupyter(https://jupyter.org/)的一个重要组成部分。Jupyter 是一个共享的 notebook 服务器,可以快速方便地在浏览器中进行数据探索。我们在第 10 章中介绍了使用 Jupyter 进行代码分享和演示。
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