{"id":177688,"date":"2023-06-03T22:37:53","date_gmt":"2023-06-03T21:37:53","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=177688"},"modified":"2026-02-06T06:42:22","modified_gmt":"2026-02-06T05:42:22","slug":"ipython-die-python-shell-im-herzen-von-jupyter-notebook-entdecken","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/ipython-die-python-shell-im-herzen-von-jupyter-notebook-entdecken","title":{"rendered":"IPython: Die Python-Shell im Herzen von Jupyter Notebook entdecken"},"content":{"rendered":"

IPython ist eine verbesserte Version der Standard-Python-Shell, die viele zus\u00e4tzliche Funktionen bietet. Erfahre mehr \u00fcber seine Geschichte, seine Vorteile und seine enge Verbindung mit dem Jupyter-Projekt.<\/strong><\/p>\nDie Standard-Distribution von Python bietet eine REPL-Umgebung (Read-Evaluate-Print Loop) in Form der Python-Shell mit dem Prompt “ „.\n\nDie interaktive IPython-Umgebung (Interactive Python) bietet jedoch viele zus\u00e4tzliche Funktionen im Vergleich zu dieser Standard-Python-Shell. Sie ist auch die Wurzel des Jupyter-Projekts.\n\nAuch interessant: Bash Shell<\/a>\n

Was ist IPython ?<\/h3>\nIPython<\/strong> ist ein stark verbesserter Python-Interpreter, der 2001 von Fernando Perez entwickelt wurde. Ab 2005 entstand eine Notebook-Schnittstelle f\u00fcr die IPython-Shell<\/strong>, und sp\u00e4ter wurden auch andere Sprachen wie R und Julia unterst\u00fctzt.\n\nFast ein Jahrzehnt sp\u00e4ter, im Jahr 2014, gr\u00fcndete Fernando Perez das Jupyter-Projekt<\/a> als „Spin-off“<\/strong> von IPython. Aus gutem Grund war IPython um einen Notebook-Server und eine Qt-Konsole erweitert worden.\n\nAb IPython 4.0<\/strong> wurden alle zus\u00e4tzlichen Komponenten in das Jupyter-Projekt \u00fcbernommen. Das IPython-Notebook wurde um die Unterst\u00fctzung weiterer Sprachen erweitert.\n\nDerzeit konzentriert sich IPython weiterhin auf die Verbesserung seiner Interpreter-Funktionen. Es stellt auch den prim\u00e4ren Kernel f\u00fcr das Jupyter-Notebook zur Verf\u00fcgung.\n
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IPython lernen<\/a><\/div><\/div>\n\n

Die Vorteile von IPython<\/h3>\nIPython<\/strong> bietet im Vergleich zu Python zus\u00e4tzliche F\u00e4higkeiten. Sein erstes Highlight ist eine m\u00e4chtige interaktive Python-Shell.<\/strong>\n\nErw\u00e4hnenswert sind auch das Syntax-Highlighting und das praktische Magic Command System zur Steuerung der Python-Umgebung und zur Durchf\u00fchrung von OS-Aufgaben<\/strong>. Die Tab-Vervollst\u00e4ndigung von Schl\u00fcsselw\u00f6rtern, Variablen und Funktionsnamen ist ein weiterer Pluspunkt.\n\nSeine F\u00e4higkeiten zur Objektintrospektion erm\u00f6glichen es, die Eigenschaften eines Objekts w\u00e4hrend der Laufzeit zu \u00fcberpr\u00fcfen. Es bietet einige sehr n\u00fctzliche Funktionen f\u00fcr die Exploration, wie z. B. den Operator „?“, mit dem du den Typ und den Docstring einer Variablen angeben kannst.\n\nWenn es sich um eine Klasse oder ein „callable“ handelt, wird die Signatur des Aufrufs oder Konstruktors angezeigt.\n\nWenn du ein zweites „?“ hinzuf\u00fcgst, wird auch der Quellcode angezeigt. Dar\u00fcber hinaus enth\u00e4lt das Programm einfach zu verwendende und hochleistungsf\u00e4hige Werkzeuge f\u00fcr parallele Berechnungen.\n\nWenn bei der Ausf\u00fchrung eines Skripts<\/strong> mit dem Befehl „run“ eine Ausnahme auftritt, kann man mit dem Befehl „debug“ auf den Python-Debugger pdb zugreifen, ohne das Skript erneut ausf\u00fchren zu m\u00fcssen.\n\nDann ist es m\u00f6glich, das Skript so zu untersuchen, wie es vor der Ausnahme war.\n\nDer Befehl „run-p“ zeigt eine Liste an, die die Anzahl der Aufrufe f\u00fcr jede Funktion und die kumulierte Zeit mit und ohne Unteraufrufe anzeigt. Diese Statistiken erm\u00f6glichen eine gezieltere Optimierung. Der gesamte Verlauf der Interaktionen wird gespeichert.\n\nViele Python-Programme k\u00f6nnen in IPython integriert werden. Dies ist zum Beispiel bei der Matplotlib-Bibliothek der Fall. Dies vereinfacht das Scripting von interaktiven Plots, und ipython -pylab bietet eine mit Matlab vergleichbare Umgebung zur Datenvisualisierung.\n\nDar\u00fcber hinaus fungiert IPython als Hauptkernel f\u00fcr das Jupyter-Notebook und andere Frontend-Tools des Jupyter-Projekts. Es ist daher ein unverzichtbares Werkzeug f\u00fcr die Data Science.\n
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Was ist das Jupyter-Projekt?<\/h3>\nDas Jupyter-Projekt<\/strong> ist ein umfassendes Software-\u00d6kosystem f\u00fcr interaktives Rechnen, das urspr\u00fcnglich als Spin-off von IPython entstand. Es umfasst mehrere Werkzeuge und Programme.\n\nDas Jupyter-Notebook<\/strong> ist eine webbasierte Schnittstelle zu den Programmierumgebungen von Python, Julia R und vielen anderen. Die QtConsole ist ein Qt-basiertes Terminal f\u00fcr Jupyter-Kernel, die IPython \u00e4hneln.\n\nDer nbviewer erleichtert die gemeinsame Nutzung von Jupyter-Notebooks, und das JupyterLab ist eine moderne, integrierte, webbasierte Schnittstelle f\u00fcr alle Produkte.\n

Fazit: IPython, ein stark verbesserter Python-Interpreter<\/h3>\nIPython<\/strong> verbessert das Crawlen, Debuggen oder auch die Optimierung mit Python.<\/strong> Es ist auch sehr n\u00fctzlich f\u00fcr parallele Berechnungen und dient als Kernel f\u00fcr die Jupyter-Notebooks.\n\nUm den Umgang mit Python, IPython und Jupter zu erlernen, kannst du dich f\u00fcr Liora entscheiden.\n\nUnsere Online-Kurse bieten dir die M\u00f6glichkeit, alle F\u00e4higkeiten zu erwerben, die du als Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer oder Data Manager <\/strong>ben\u00f6tigst.\n\nAlle unsere Kurse werden vollst\u00e4ndig Online absolviert und k\u00f6nnen \u00fcber Deinen Bildungsgutschein finanziert werden. Entdecke jetzt Liora!\n\n\n
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