ipython和python區別
1. jupyter 和 ipython的區別
在 IPython 的官網（ipython.org）上，介紹其的第一句話便是：IPython 是一個加強版的互動式 Shell。另外很多介紹 IPython 的文章也常以這句話開頭，但這句話實在是等於沒說。讓 IPython 在各種 shell（IDE） 中脫穎而出，成為科學計算標配的，並不是按 Tab 鍵代碼補完、以 % 開頭的魔術命令這些大家都有的東西，而是與 matplotlib 這個數據可視化（繪圖）包的深度集成以及奇妙的 Notebook。
IPython 較早的富 GUI 實現應該是 Qt Console。過去在標准 shell 里繪圖時，彈出的繪圖窗口會接管 shell 會話的控制權，你想繼續輸入命令就必須先把繪圖窗口關掉。這對於希望同時實現可視化和互動式過程的數據分析用戶來說顯然是難以忍受的，因此 Qt console 站出來解決了這個問題。在 Qt console 中通過 matplotlib 繪制的圖形會獨立嵌於控制台中，並不影響你繼續輸入命令。
2011年，由 Brian Granger 領導的 IPython 團隊開始開發一種基於Web技術的互動式計算文檔格式，即 IPython Notebook。為什麼說它是文檔格式，而非計算工具呢？實際上它兩者都是。Notebook 在交互上使用了 C/S 結構，它通過 Tornado 建立一個 shell 伺服器，並使用瀏覽器作為客戶端。另外 notebook 頁面都被保存為 .ipynb 的類 JSON 文件格式。這種文件格式也是 Notebook 最吸引人的地方。
IPython Notebook 更詳細的介紹在下面第二節中給出，第一節講的是一些對 IPython 的各種實現通用的功能。
基礎
Tab 鍵自動完成
和其他 IDE 差不多，自己多試試就好了
內省
在變數名或命令的前面或後面加一個 「？」 並執行，可以用於顯示該對象的一些通用信息，如對象類型、文檔字元串等，這就叫做對象內省。這種操作查看到的信息，尤其是函數和類的信息，比通常直接引用變數名然後回車所看到的（__repr__）要好。「？」 的另一個用法是可以搜索 IPython 的命名空間，配合通配符使用效果如下：
In [1]:import numpy as np
In [2]:np.*load*?
np.load
np.loads
np.loadtxt
np.pkgload
使用雙問號「??」還可以查看對象的源代碼（如果可見的話）。
魔術命令
在 IPython 的會話環境中，所有文件都可以通過 %run 命令來當做腳本執行，並且文件中的變數也會隨即導入當前命名空間。即，對於一個模塊文件，你對他使用 %run 命令的效果和 from mole import * 相同，除非這個模塊文件定義了 main 函數（if __name__ == '__main__:'），這種情況下 main 函數還會被執行。
這種以 % 開頭的命令在 IPython 中被稱為魔術命令，用於加強 shell 的功能。常用的魔術命令有：
%quickref 顯示 IPython 快速參考
%magic 顯示所有魔術命令的詳細文檔
%debug 從最新的異常跟蹤的底部進入互動式調試器
%pdb 在異常發生後自動進入調試器
%reset 刪除 interactive 命名空間中的全部變數
%run script.py 執行 script.py
%prun statement 通過 cProfile 執行對 statement 的逐行性能分析
%time statement 測試 statement 的執行時間
%timeit statement 多次測試 statement 的執行時間並計算平均值
%who、%who_ls、%whos 顯示 interactive 命名空間中定義的變數，信息級別/冗餘度可變
%xdel variable 刪除 variable，並嘗試清除其在 IPython 中的對象上的一切引用
!cmd 在系統 shell 執行 cmd
output=!cmd args 執行cmd 並賦值
%bookmark 使用 IPython 的目錄書簽系統
%cd direcrory 切換工作目錄
%pwd 返回當前工作目錄（字元串形式）
%env 返回當前系統變數（以字典形式）
對魔術命令不熟悉的話可以通過 %magic 查看詳細文檔；對某一個命令不熟悉的話，可以通過 %cmd? 內省機制查看特定文檔。值得一提的是，IPython 中使用 del 命令無法刪除所有的變數引用，因此垃圾回收機制也無法啟用，所以有些時候你會需要使用 %xdel 或者 %reset。
歷史輸入和輸出變數
與標准 Shell 類似，IPython 中也可以通過 _ 和 __ 訪問上一次和上上一次的輸出。同時你肯定注意到了，IPython 中每一次的輸入輸出都有序號。訪問歷史 X 行輸出的方法為：_X；訪問歷史 X 行輸入的方法為：_iX。因為訪問歷史輸出的使用概率較歷史輸入大很多，所以訪問歷史輸出僅使用下劃線加行號即可，同時為了區分，訪問歷史輸入時需添加小寫字母 「i」，代表 「in」。
In [24]:1+1
Out[24]:2
In [25]:_i24
Out[25]:'1+1'
In [26]:_24
Out[26]:2
Notebook
Notebook 的官方信息可以從 ipython.org/notebook 獲得，不過好像被牆了。上不去的話也可以訪問它的 github 頁面，ipython/examples/Notebook 目錄下有很多可供參考的內容。前面說過 Notebook 有一種 .ipynb 的文件格式，當你打開這個常式目錄下的某個文件後，就能體會到 Notebook 的奇妙之處了。
演示文檔
目前在各種 Python 研討會上，一種流行的演示手段就是使用 IPython Notebook，然後再將 .ipynb 文件發布到網上以供所有人查閱。除了前面說過的可以內嵌 matplotlib 繪圖外，Notebook 還同時提供了對 LaTex 和 MarkDown 的支持！
在此輸入圖片描述
如上圖便展示了一個 .ipynb 文件的示例頁面。其中一對 In Out 會話被視作一個單元，稱為 cell。第一個 cell 里我寫入的內容其實是：
##LaTex 演示
---
$Z=\frac{X-\bar{X}}{S}$
分別使用了 MarkDown 和 LaTex 的語法。按下 Shift + Enter 後這段內容就被渲染成了圖片中的樣子。
cell 特別親切的地方在於：它可以作為一個類似「段落」的概念來進行編輯，不管是執行前還是執行後，而且既可以針對內容進行編輯，也可以對 cell 整體應用 、paste、cut 等操作，甚至還可以前後移動 cell 的位置。這帶來的好處是，在大量試驗性的交互操作過後，他不會像普通 shell 那樣留下無數沒用的 IO 內容。如果某條命令的輸出不理想或者報了錯，你就可以回頭編輯後重新運行，或把它移位或乾脆刪掉。這樣在很久的一段交互過程後，Notebook 留下的反而是一份干凈整潔的文檔。
.ipynb 文件使用的是一種類 JSON 的文本格式，就像這樣：
"worksheets": [
{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"##LaTex \u6f14\u793a\n",
"---\n",
"$Z=\\frac{X-\\bar{X}}{S}$"
]
},
這種互動式計算環境，對繪圖、數學公式、簡易排版語法的支持，還有一種方便的文檔格式，共同幫助 Notebook 成為了 Python 科學計算的理想工具。另外這種使用瀏覽器和服務進程的 C/S 結構還暗含了一種遠程連接可能，拋開安全性不談的話，其在教學方面也有很高的潛力。
操作指南
當通過 IPython Notebook.exe 進入應用時，首先打開的是 Home 頁面，地址一般為：http://127.0.0.1:8888/tree。Home 目錄下會列出所有的歷史文件記錄，右上角則有一個 「New Notebook」 按鈕可以新建一個會話。
在 .ipynb 文件的交互頁面，需要注意的除了標準的 IPython 語法外，就是頁面抬頭處的菜單欄和工具欄了。Notebook 很貼心地提供了非常友好的幫助頁面，因此本文不再贅述。基本看完這兩個頁面（內容很少）後就能對 Notebook 的操作方式了解的差不多。
2. Python和R語言的區別
如下：
Python入門簡單，而R則相對比較難一些。R做文本挖掘現在還有點弱，當然優點在於函數都給你寫好了，你只需要知道參數的形式就行了，有時候即使參數形式不對，R也能"智能地」幫你適應。這種簡單的軟體適合想要專注於業務的人。
Python幾乎都可以做，函數比R多，比R快。它是一門語言，R更像是一種軟體，所以python更能開發出flexible的演算法。
Python適合處理大量數據，而R則在這方面有很多力不從心，當然這么說的前提是對於編程基礎比較一般的童鞋，對於大牛來說，多靈活運用矢量化編程的話，R的速度也不會太差。
介紹
Python和R本身在數據分析和數據挖掘方面都有比較專業和全面的模塊，很多常用的功能，比如矩陣運算、向量運算等都有比較高級的用法，所以使用起來產出比大。
這兩門語言對於平台方面適用性比較廣，linux、window都可以使用，並且代碼可移植性還算不錯的。對於學數理統計的人來說，應該大多用過MATLAB以及mintab等工具，Python和R比較貼近這些常用的數學工具，使用起來有種親切感。
3. jupyter 和 ipython的區別是什麼
IPython是一個互動式計算系統。主要包含三個組件:增加的互動式 "Python shell"，解耦的雙過程通信模型，互動式並行計算的架構。支持變數自動補全。
Jupyter Notebook(此前被稱為 IPython notebook)是一個互動式筆記本，支持運行 40 多種編程語言。
Jupyter Notebook 的本質是一個 Web 應用程序，便於創建和共享文學化程序文檔，支持實時代碼，數學方程，可視化和markdown。 用途包括:數據清理和轉換，數值模擬，統計建模，機器學習等等 。
4. ipython好還是python好
IPython 是一個 python 的互動式 shell，比默認的python shell 好用得多，支持變數自動補全，自動縮進，支持 bash shell命令，內置了許多很有用的功能和函數。
IPython 是基於BSD 開源的。
IPython 為互動式計算提供了一個豐富的架構，包含：
·強大的互動式 shell
·Jupyter 內核
·互動式的數據可視化工具
·靈活、可嵌入的解釋器
·易於使用，高性能的並行計算工具
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IPython的開發者吸收了標准解釋器的基本概念，在此基礎上進行了大量的改進，創造出一個令人驚奇的工具。在它的主頁上是這么說的：「這是一個增強的互動式Pythonshell。」具有tab補全，對象自省，強大的歷史機制，內嵌的源代碼編輯，集成Python調試器，%run機制，宏，創建多個環境以及調用系統shell的能力。
IPython與標准Python的最大區別在於，Ipython會對命令提示符的每一行進行編號。
python shell與ipython的區別：
（1）python shell不能在退出保存歷史；
ipython歷史記錄自動保存：
保存在history.sqlite文件下：
可用「_」、「__」、「___」調用最近三次記錄；
（2）python shell不支持tab自動補全；
ipython支持tab補全；
（3）python shell不能快速獲取類、函數信息；
ipython通過「？」顯示對象簽名、文檔字元串、代碼位置，通過「？？」顯示源代碼；
（4）python shell不能直接執行shell命令，需要藉助sys；
ipython通過「！」調用系統命令，如「！uptime」；
（5）其他
ipython有很多magic函數，可通過使用%lsmagic枚舉；
%run：運行python文件
%edit：使用編輯器打開當前函數編輯
%save：把某些歷史記錄保存到文件
%debug：激活debug程序
%timeit：獲得程序執行時間
%paste：獲取剪切板文件並執行，最好用%cpaste，可通過Ctrl+C中斷
5. r語言和python的區別是什麼
1、數據結構復雜程度不同
R中的數據結構非常的簡單，主要包括向量一維、多維數組二維時為矩陣、列表非結構化數據、數據框結構化數據。
Python 則包含更豐富的數據結構來實現數據更精準的訪問和內存控制，多維數組。
2、適用場景不同
R適用於數據分析任務需要獨立計算或單個伺服器的應用場景。
Python作為一種粘合劑語言，在數據分析任務中需要與Web應用程序集成或者當一條統計代碼需要插入到生產資料庫中時，使用Python更好。
3、數據處理能力不同
有了大量針對專業程序員以及非專業程序員的軟體包和庫的支持，不管是執行統計測試還是創建機器學習模型，R語言都得心應手。
Python最初在數據分析方面不是特別擅長，但隨著NumPy、Pandas以及其他擴展庫的推出，它已經逐漸在數據分析領域獲得了廣泛的應用。
4、開發環境不同
對於R語言，需要使用R Studio。
對於Python，有很多Python IDE可供選擇，其中Spyder和IPython Notebook是最受歡迎的。
6. 什麼是python解釋器
什麼是python解釋器？
當我們編寫Python代碼時，我們得到的是一個包含Python代碼的以.py為擴展名的文本文件。要運行代碼，就需要Python解釋器去執行.py文件。
由於整個Python語言從規范到解釋器都是開源的，所以理論上，只要水平夠高，任何人都可以編寫Python解釋器來執行Python代碼（當然難度很大）。事實上，確實存在多種Python解釋器。
CPython
當我們從Python官方網站下載並安裝好Python 2.7後，我們就直接獲得了一個官方版本的解釋器：CPython。這個解釋器是用C語言開發的，所以叫CPython。在命令行下運行python就是啟動CPython解釋器。
CPython是使用最廣的Python解釋器。教程的所有代碼也都在CPython下執行。
IPython
IPython是基於CPython之上的一個互動式解釋器，也就是說，IPython只是在交互方式上有所增強，但是執行Python代碼的功能和CPython是完全一樣的。好比很多國產瀏覽器雖然外觀不同，但內核其實都是調用了IE。
CPython用>>>作為提示符，而IPython用In [序號]:作為提示符。
PyPy
PyPy是另一個Python解釋器，它的目標是執行速度。PyPy採用JIT技術，對Python代碼進行動態編譯（注意不是解釋），所以可以顯著提高Python代碼的執行速度。
絕大部分Python代碼都可以在PyPy下運行，但是PyPy和CPython有一些是不同的，這就導致相同的Python代碼在兩種解釋器下執行可能會有不同的結果。如果你的代碼要放到PyPy下執行，就需要了解PyPy和CPython的不同點。
Jython
Jython是運行在Java平台上的Python解釋器，可以直接把Python代碼編譯成Java位元組碼執行。
IronPython
IronPython和Jython類似，只不過IronPython是運行在微軟.Net平台上的Python解釋器，可以直接把Python代碼編譯成.Net的位元組碼。
小結
Python的解釋器很多，但使用最廣泛的還是CPython。如果要和Java或.Net平台交互，最好的辦法不是用Jython或IronPython，而是通過網路調用來交互，確保各程序之間的獨立性。
本教程的所有代碼只確保在CPython 2.7版本下運行。請務必在本地安裝CPython（也就是從Python官方網站下載的安裝程序）。
此外，教程還內嵌一個IPython的Web版本，用來在瀏覽器內練習執行一些Python代碼。要注意兩者功能一樣，輸入的代碼一樣，但是提示符有所不同。另外，不是所有代碼都能在Web版本的IPython中執行，出於安全原因，很多操作（比如文件操作）是受限的，所以有些代碼必須在本地環境執行代碼。
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