1.详解Python文件： .py、码解.ipynb、码解.pyi、码解.pyc、码解​.pyd ！码解
2.python源程序执行的码解分时神器附图源码方式
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

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。波段背离源码

       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zigbee 网关 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是爬虫程序源码一个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netmq源码分析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。