IPython 是一个非常流行的 Python 解释器，相比于原生的 Python 解释器有很多优点和长处。
pip install ipython
# 指定安装版本（当前主流为 IPython 9.x）
pip install "ipython>=9.0"_ 、__ 、___ 调用最近三次记录!uptime%lsmagic 枚举 %run：运行 Python 文件
%edit：使用编辑器打开当前函数编辑
%save：把某些历史记录保存到文件
%debug：激活debug程序
等等，后面会讲到案例
>>> import numpy as np
>>> data={i:np.random.randn() for i in range(8)}
>>> data
{0: 0.5745972896627615, 1: 0.888451102340561, 2: -2.2941687621316924, 3: 0.01790118639622907, 4: 0.3600199138099036, 5: 0.6118078188322031, 6: 0.5261552735725278, 7: -0.20874867962524404}这是原生 Python 下显示的结果，很不美观， 因为当字典很长的时候，很难看
data={i:np.random.randn() for i in range(8)}
In [13]: data
Out[13]:
{0: -0.24691306010199965,
1: 1.0770180986231184,
2: 0.9459463985248865,
3: 0.7618376828038825,
4: 1.6075756654719342,
5: -0.04417798701828061,
6: -1.062961626712148,
7: -0.7381927912455305}我们都知道，在Python原生开发条件下，单下划线“_”表示的是最近的一个输出结果，但是IPython则在此基础之上做出了更强大的功能。因为原生Python编辑器不仅丑，而且是没有行号的，但是IPython提供了行号，这不仅更好看，而且有很多妙用哦，如下：
_ 表示最近的一个输出结果；__ :表示最近的两个输出结果；_行号 ：查看指定行的那个变量的结果_i行号：查看指定行号输入的变量名称示例如下：
In [1]: a=100
In [2]: a
Out[2]: 100
In [3]: b=200
In [4]: b
Out[4]: 200
In [5]: _
Out[5]: 200
In [6]: __
Out[6]: 200注意：这里一定要输出 a、b，也就是说，如果上面没有第二行和第四行，那是不行的，因为_和__针对的是最近一个和最近两个输出了的，没有输出就不行了
注意：
_4 表示的是查看第四行输出的变量，但是这里如果改为 _3 就不行了，因为第三行只定义了 b=200，并没有输出，所以 _行号 只能够用在输出的行号上面 _i行号 不管是用在输出还是输入上面都是没有问题的判断是输出还是输入，主要看前面是 In 的表示输入，是 Out 表示输出
IPython 相较于原生的 Python，提供了更加强大的内省功能，所谓内省，也称之为内视，即 **object introspection,**主要有以下一些常见的方法：
通配符 * 匹配：如：
下面介绍一下第一个和第二个快捷键，比如有如下代码：
In [16]: a=100
In [17]: a
Out[17]: 100
In [18]: abc=100
In [19]: abcd=1000
In [20]: a=100
In [21]: a当输入 a 之后，然后按 Ctrl+P，或者是按向上的方向键，则会依次显示已 a 开头的变量，依次是 a、abcd、abc、a，不仅如此，很久之前在 IPython 里面输入过的变量，只要是以 a 开头的，都能够显示，直到最开始的那个以 a 开头的位置，如果是Ctrl+N或者是向下的方向键，则正好相反
模式命令，是指那些给我们提供方便，轻松控制 IPython 交互系统的命令
**%quickref :**可以显示IPython的快速参考
%magic ： 可以查看到底有哪些模式命令（这个方法会显示每一个命令的详细信息，因此会很多）
**%lsmagic :**这里只会显示模式命令的名字，会比较简洁，查看起来更方便
%命令？ 或者是%命令？？： 当我们想要查看某一命令的详细信息，我们可以使用同前面类似的方法，在魔术命令后面添加一个或者是两个问号？？来查看详细信息
默认情况下，魔术命令总是以百分号%开头，但这不是必须的，我们也可以不使用百分号，我们也可以直接使用不带百分号的魔术命令，这称之为“自动魔术命令——automagic”如：
magic 这会得到和 %magic一样的效果，但是需要注意的是，不使用百分号时，不能出现和魔术命令同名称的变量，否则显示的就是变量了。那到底是使用百分号还是不使用百分号呢？事实上，我们也是可以自由控制的，通过**%automagic**来控制，
默认情况下，它是开启的，即我们可以使用无%的魔术命令，只要与变量名不冲突即可，我么也可以关闭，如下：
%automagic 0
Automagic is OFF, % prefix IS needed for line magics.此时，再次输入magic命令时，显示：
magic
---------------------------------------------------------------------------
NameError Traceback (most recent call last)
~\Desktop\test.py in <module>()
----> 1 magic
NameError: name 'magic' is not defined显示 magic 是不存在的，因为已经关闭了。此时必须使用%开头
如何控制它的开还是关闭呢？
%automagic on（或 %automagic 1）：此时打开
%automagic off（或 %automagic 0）：此时关闭
即在 IPython 中我不仅可以运行代码，我还可以运行一个已知的 Python 脚本文件，就像是在命令行中的使用是一样的，比如有一个以下的 Python 文件：
def addfunc(a,b,c):
return a+b-c
a=100
b=200
c=150
result=addfunc(a,b,c)现在我们在 IPython 里面输入如下代码：
In [21]: %run C:\Users\XinAir\Desktop\test.py
In [22]: a
Out[22]: 100
In [23]: b
Out[23]: 200
In [24]: c
Out[24]: 150
In [25]: result
Out[25]: 150这个和 cmd 模式之下的 python C:\\Users\\XinAir\\Desktop\\test.py 命令行参数（如果有命令的话） 两者是不是异曲同工。
不仅如此，我不仅能够直接使用脚本文件里面的代码，脚本文件也可以使用IPython环境中的变量，如下：
In [26]: %run C:\Users\XinAir\Desktop\test.py
In [27]: x=1000
In [28]: y=2000
In [29]: z=1500
In [30]: result=addfunc(x,y,z)
In [31]: result
Out[31]: 1500我们发现，不仅可以直接使用脚本文件中的变量、函数，还可以给脚本文件使用 IPython 本身的变量，除此之外，我还可以使用下面语句：
在编写代码的时候，希望执行某一小段代码进行相关的测试，但又不想专门再建立一个 py 文件，可以将代码复制或者是剪切一下，这个时候代码进入了剪切板，然后打开 IPython，此时我们有三种处理办法
直接使用 Ctrl+V 进行粘贴，然后测试代码
输入魔术命令 %paste 回车，这个时候在剪切板中的代码自动粘贴了进来，不再需要手动复制了
输入魔术命令 %cpaste 回车，然后再手动 Ctrl+V,将代码复制进来，注意最后一定要按两个减号“--”退出才行哦，实际上它给了提示的
%cpaste
Pasting code; enter '--' alone on the line to stop or use Ctrl-D.
:x=5
:y=7
:if x>5:
: x+=1
:
: y=8
:--
In [54]: y
Out[54]: 7
In [55]: x
Out[55]: 5a=numpy.random.randn(100,100)
In [65]: %timeit numpy.dot(a,a)
70.8 µs ± 1.74 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)注意，执行的语句要和 %timeit 放在同一行，%timeit Python 语句
他们都可以查看当前的IPython环境中有哪些变量，但有所区别
In [5]: %who
a b c
In [6]: %who_ls
Out[6]: ['a', 'b', 'c']
In [7]: %whos
Variable Type Data/Info
----------------------------
a int 100
b int 200
c int 300In [11]: %hist
magic
a=100
b=200
c=300
%who
%who_ls
%whos
%hist%debug 从最新的异常跟踪的底部进入交互式调试器
%pdb 在异常发生后自动进入调试器
%page OBJECT 通过分页器打印输出 object
%prun statement 通过 cProfile 执行 statement，并打印分析器的输出结果
当然魔术命令有很多，没有完全列举出
在 IPython 交互情况下，直接输入命令 !cmd 即可进入 cmd 模式
在 cmd 模式下直接输入 IPython 可以再次回到 ipython 模式
| 特性 | 本文编写时 | Python 3.14 |
|---|---|---|
| 类型注解求值 | 运行时立即求值 | PEP 649/749 延迟求值：注解不再在定义时执行，解决前向引用，提升启动性能 |
| 字符串模板 | 普通 f-string / str.format | PEP 750 模板字符串 t"..."：可插值且能被安全处理（3.14 新特性） |
| 标准库多解释器 | 无官方支持 | PEP 734：concurrent.interpreters 模块支持在同一进程创建多个子解释器 |
| 调试 | 仅 Python 内建 pdb / IDE 调试 | PEP 768：安全的 CPython 外部调试器接口（custom debugger protocol） |
| 字节码与运行时 | 3.12 前无 JIT | 3.13 引入实验性 JIT（PEP 744）；3.14 进一步改进 free-threaded（无 GIL）构建 |
datetime API | utcnow() 常用 | 3.12 起弃用，官方要求改用 datetime.now(tz=datetime.UTC)（aware 对象） |
| 压缩算法 | zlib / gzip / bz2 / lzma | 3.14 新增标准库 Zstandard 支持（PEP 784） |
本文讲解的语法与数据结构原理在 3.14 中依然成立；新项目建议基于 Python 3.13/3.14，并优先使用 aware datetime、PEP 649 注解与最新类型语法。