怎麼運行python代碼片段

『壹』 有沒有在線運行python程序的網站

運行片段代碼 ： bytelang.com/online/run-code/python27
在線CLI終端 ： bytelang.com/online/app/python

『貳』 可以讓你快速用Python進行數據分析的10個小技巧

一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特別是在編程領域。有時候使用一點點黑客技術，既可以節省時間，還可能挽救「生命」。

一個小小的快捷方式或附加組件有時真是天賜之物，並且可以成為真正的生產力助推器。所以，這里有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一個數據分析項目中會讓你非常方便。

Pandas中數據框數據的Profiling過程

Profiling（分析器）是一個幫助我們理解數據的過程，而Pandas Profiling是一個Python包，它可以簡單快速地對Pandas 的數據框數據進行 探索 性數據分析。

Pandas中df.describe()和df.info()函數可以實現EDA過程第一步。但是，它們只提供了對數據非常基本的概述，對於大型數據集沒有太大幫助。 而Pandas中的Profiling功能簡單通過一行代碼就能顯示大量信息，且在互動式HTML報告中也是如此。

對於給定的數據集，Pandas中的profiling包計算了以下統計信息：

由Pandas Profiling包計算出的統計信息包括直方圖、眾數、相關系數、分位數、描述統計量、其他信息——類型、單一變數值、缺失值等。

安裝

用pip安裝或者用conda安裝

pip install pandas-profiling

conda install -c anaconda pandas-profiling

用法

下面代碼是用很久以前的泰坦尼克數據集來演示多功能Python分析器的結果。

#importing the necessary packages

import pandas as pd

import pandas_profiling

df = pd.read_csv('titanic/train.csv')

pandas_profiling.ProfileReport(df)

一行代碼就能實現在Jupyter Notebook中顯示完整的數據分析報告，該報告非常詳細，且包含了必要的圖表信息。

還可以使用以下代碼將報告導出到互動式HTML文件中。

profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)

profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html")

Pandas實現互動式作圖

Pandas有一個內置的.plot（）函數作為DataFrame類的一部分。但是，使用此功能呈現的可視化不是互動式的，這使得它沒那麼吸引人。同樣，使用pandas.DataFrame.plot（）函數繪制圖表也不能實現交互。 如果我們需要在不對代碼進行重大修改的情況下用Pandas繪制互動式圖表怎麼辦呢？這個時候就可以用Cufflinks庫來實現。

Cufflinks庫可以將有強大功能的plotly和擁有靈活性的pandas結合在一起，非常便於繪圖。下面就來看在pandas中如何安裝和使用Cufflinks庫。

安裝

pip install plotly

# Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks

pip install cufflinks

用法

#importing Pandas

import pandas as pd

#importing plotly and cufflinks in offline mode

import cufflinks as cf

import plotly.offline

cf.go_offline()

cf.set_config_file(offline=False, world_readable=True)

是時候展示泰坦尼克號數據集的魔力了。

df.iplot()

df.iplot() vs df.plot()

右側的可視化顯示了靜態圖表，而左側圖表是互動式的，更詳細，並且所有這些在語法上都沒有任何重大更改。

Magic命令

Magic命令是Jupyter notebook中的一組便捷功能，旨在解決標准數據分析中的一些常見問題。使用命令％lsmagic可以看到所有的可用命令。

所有可用的Magic命令列表

Magic命令有兩種：行magic命令（line magics），以單個％字元為前綴，在單行輸入操作；單元magic命令（cell magics），以雙%%字元為前綴，可以在多行輸入操作。如果設置為1，則不用鍵入%即可調用Magic函數。

接下來看一些在常見數據分析任務中可能用到的命令：

% pastebin

％pastebin將代碼上傳到Pastebin並返回url。Pastebin是一個在線內容託管服務，可以存儲純文本，如源代碼片段，然後通過url可以與其他人共享。事實上，Github gist也類似於pastebin，只是有版本控制。

在file.py文件中寫一個包含以下內容的python腳本，並試著運行看看結果。

#file.py

def foo(x):

return x

在Jupyter Notebook中使用％pastebin生成一個pastebin url。

%matplotlib notebook

函數用於在Jupyter notebook中呈現靜態matplotlib圖。用notebook替換inline，可以輕松獲得可縮放和可調整大小的繪圖。但記得這個函數要在導入matplotlib庫之前調用。

%run

用％run函數在notebook中運行一個python腳本試試。

%run file.py

%%writefile

%% writefile是將單元格內容寫入文件中。以下代碼將腳本寫入名為foo.py的文件並保存在當前目錄中。

%%latex

%%latex函數將單元格內容以LaTeX形式呈現。此函數對於在單元格中編寫數學公式和方程很有用。

查找並解決錯誤

互動式調試器也是一個神奇的功能，我把它單獨定義了一類。如果在運行代碼單元時出現異常，請在新行中鍵入％debug並運行它。 這將打開一個互動式調試環境，它能直接定位到發生異常的位置。還可以檢查程序中分配的變數值，並在此處執行操作。退出調試器單擊q即可。

Printing也有小技巧

如果您想生成美觀的數據結構，pprint是首選。它在列印字典數據或JSON數據時特別有用。接下來看一個使用print和pprint來顯示輸出的示例。

讓你的筆記脫穎而出

我們可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注釋框來突出顯示重要內容或其他需要突出的內容。注釋的顏色取決於指定的警報類型。只需在需要突出顯示的單元格中添加以下任一代碼或所有代碼即可。

藍色警示框：信息提示

<p class="alert alert-block alert-info">

<b>Tip:</b> Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.

If it』s a note, you don』t have to include the word 「Note」.

</p>

黃色警示框：警告

<p class="alert alert-block alert-warning">

<b>Example:</b> Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas.

</p>

綠色警示框：成功

<p class="alert alert-block alert-success">

Use green box only when necessary like to display links to related content.

</p>

紅色警示框：高危

<p class="alert alert-block alert-danger">

It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc.

</p>

列印單元格所有代碼的輸出結果

假如有一個Jupyter Notebook的單元格，其中包含以下代碼行：

In [1]: 10+5

11+6

Out [1]: 17

單元格的正常屬性是只列印最後一個輸出，而對於其他輸出，我們需要添加print()函數。然而通過在notebook頂部添加以下代碼段可以一次列印所有輸出。

添加代碼後所有的輸出結果就會一個接一個地列印出來。

In [1]: 10+5

11+6

12+7

Out [1]: 15

Out [1]: 17

Out [1]: 19

恢復原始設置：

InteractiveShell.ast_node_interactivity = "last_expr"

使用'i'選項運行python腳本

從命令行運行python腳本的典型方法是：python hello.py。但是，如果在運行相同的腳本時添加-i，例如python -i hello.py，就能提供更多優勢。接下來看看結果如何。

首先，即使程序結束，python也不會退出解釋器。因此，我們可以檢查變數的值和程序中定義的函數的正確性。

其次，我們可以輕松地調用python調試器，因為我們仍然在解釋器中：

import pdb

pdb.pm()

這能定位異常發生的位置，然後我們可以處理異常代碼。

自動評論代碼

Ctrl / Cmd + /自動注釋單元格中的選定行，再次命中組合將取消注釋相同的代碼行。

刪除容易恢復難

你有沒有意外刪除過Jupyter notebook中的單元格？如果答案是肯定的，那麼可以掌握這個撤消刪除操作的快捷方式。

如果您刪除了單元格的內容，可以通過按CTRL / CMD + Z輕松恢復它。

如果需要恢復整個已刪除的單元格，請按ESC + Z或EDIT>撤消刪除單元格。

結論

在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook時收集的一些小提示。我相信它們會對你有用，能讓你有所收獲，從而實現輕松編碼！

『叄』 sublimetext3 怎樣 運行程序python

實際python在dos狀態下的運行指令是："python *.py"。

『肆』 python的循環比如while循環，代碼執行順序問題

python是通過縮進和空行來控制語句，具體你可以看一下python的PEP8規范

『伍』 python3.10.2怎麼運行

1、互動式編程：
在命令行窗口中直接輸入代碼，按下回車鍵就可以運行代碼，並立即看到輸出結果。執行完一行代碼，你還可以繼續輸入下一行代碼，再次回車並查看結果。
整個過程就好像我們在和計算機對話，所以稱為互動式編程。
2、編寫源文件：
創建一個源文件，將所有代碼放在源文件中，讓解釋器逐行讀取並執行源文件中的代碼，直到文件末尾，也就是批量執行代碼。
這是最常見的編程方式，也是我們要重點學習的。

『陸』 python基礎教程 10-11例子如何執行

2020年最新Python零基礎教程（高清視頻）網路網盤

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『柒』 手機上的Python怎麼運行操作，代碼在電腦上運行的出手機卻不行

如何讓自己在電腦上寫的python腳本在手機或android系統上運行

可以安裝一個Python模擬器，比如QPython。

安裝完這個apk，就可以在Android上運行Python腳本了。

關於QPython3L，網上搜索使用說明：

QPython - 使用說明

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