關于IPython使用的入門文章，主要介紹了如何在程式代碼中嵌入ipython用于除錯，并分析了優點與不足，
在 Python 中編程時，我會花費大量時間使用 IPython 及其強大的互動式提示，不僅用于一些一次性計算，還用于大量實際編程和除錯，我特別將它用于一些探索性的編程，比如對一些不熟悉的 API，或者想知道程式在代碼中特定位置的運行狀態，
我不確定這種IPython除錯的方法有多普遍，但我很少聽到其他人談論它，所以我認為它值得分享，
安裝
使用前，需要將 IPython 安裝到您當前的 virtualenv 中：
pip install ipython
使用方法
基本上有兩種方法可以打開 IPython 提示符，
第一種是直接從終端運行它：
$ ipython
Python 3.9.5 (default, Jul 1 2021, 11:45:58)
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IPython 8.3.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.
In [1]:
在 Django 專案中，如果您安裝了 IPython，也可以使用 ./manage.py shell，好處是它會為幫您正確初始化 Django，
如果您想探索撰寫一些“頂級”代碼，例如，在尚未創建入口點的情況下，撰寫一個新的功能，那么這種方法很管用，然而，我寫的大部分代碼都不是這樣的，大多數時候，我發現自己需要寫代碼時，已經想好10層的函式呼叫了——比如：
- 我正在一個Django應用程式中撰寫一些視圖代碼，其中有一個請求物件--如果你在IPython提示符下從頭開始，你不可能輕易重新創建這個物件，
- 或者，模型層代碼，比如
save（）方法內部的代碼，該方法本身正在被您尚未撰寫的其他代碼呼叫，比如Django admin或某個信號， - 或者，在一個測驗中，設定代碼已經創建了一大堆在打開IPython時不可用的東西，
對于這些情況，我使用第二種方法：
- 找到我想要修改、探索或除錯的代碼，這通常是我自己的代碼，但也可能是第三方庫，我一直習慣在 virtualenv 中作業，所以即使使用第三方庫，在我的編輯器中“go to definition”也會直接將我帶到代碼的可寫副本的定義區（除了不是用 Python 撰寫的代碼），
- 插入 IPython 提示的代碼并保存檔案：
import IPython; IPython.embed()
我將此系結到編輯器中的一個功能鍵，
因此，如果它是Django視圖，那么代碼最終可能會是這樣：
def contact_us(request):
if request.method == "POST":
form = ContactUsForm_class(request.POST)
if form.is_valid():
import IPython; IPython.embed()
# …
- 以適當的方式觸發代碼，對于上述情況，首先需要在終端中運行 Django 服務器，然后打開網頁，填寫表單并按下提交，對于測驗，它將從終端運行特定的測驗，對于命令列應用程式，它將直接運行應用程式，
- 在終端中，我會發現自己現在已經在 IPython REPL 中，我可以繼續：
- 想出我需要寫什么代碼
- 或者除錯我感到困惑的代碼
請注意，您可以在此 REPL 中撰寫和編輯多行代碼——它不像編輯器那么舒服，但沒關系，并且具有良好的歷史記錄支持，關于 IPython 及其更多特性，你可以在官方 檔案 中了解它，
對于那些有其他語言背景的人來說，可能還值得指出的是，Python REPL 與普通 Python 并沒有什么不同，你可以在普通 Python 中做的所有事情，比如定義函式和類，都可以在 REPL 中進行，
除錯結束后，我可以將任何有用的片段從 REPL 復制回我的真實代碼中，使用歷史記錄來查看我曾經輸入的內容，
優點
這種方法的優點是：
- 當您實際擁有一個物件時，您可以更輕松地探索API和物件(APIs and objects)，而不是閱讀關于物件的檔案，或者編輯器的自動完成工具推斷物件應該具有的內容，例如，Django的HttpRequest上有哪些屬性和方法？你不必確保你有正確的型別注釋，并且希望它們是完整的，或者假設值是什么——你已經有了物件，你可以檢查它，用廣泛的合適的制表符自動補全完成，你可以呼叫函式，看看它們是怎么做的，
例如，Django的請求物件通常有一個用戶(user)屬性，該屬性不屬于HttpRequest定義的一部分，因為它是在以后添加的，但它在REPL中是可見的， - 您可以直接探索程式的整體狀態，這對于探索性編程和除錯來說都是一個巨大的優勢，
對于除錯，pdb 和類似的除錯工具和環境通常會為您提供“the state of the system”，并且它們更擅長單步執行多層代碼，但我經常發現 IPython 提示的功能和舒適性對于探索和尋找解決方案要好得多，
這種環境的感覺并不像Lisp中REPL驅動的編程那樣流暢，但我仍然覺得它非常有趣和高效，與許多其他方法相比，比如迭代代碼，然后進行手動或自動測驗，它將反饋回圈的延遲從幾秒或幾分鐘減少到幾毫秒，這是巨大的效率提升，
提示和不足
- IPython 有很多很酷的特性可以在 REPL 環境中幫助你，比如
%autoreload和許多其他很酷的魔法，你應該花時間去了解他們！ - 在多執行緒（或多行程）環境中，IPython 提示表現不是很好，如果可能的話，關閉多執行緒，或者確保你沒有遇到那個問題，
- 如果您確實在終端中搞砸了，您可能需要手動找到要殺死的行程并在終端中進行重置，
- 使用 Django 開發服務器：
- 它默認是多執行緒的，所以要么確保你不會多次點擊視圖代碼，要么使用
--nothreading， - 當心自動重新加載，如果你在啟動時仍然處于 IPython 提示符中，它會搞砸你，要么使用 --noreload 要么確保在執行任何會觸發重新加載的操作之前干凈地退出 IPython，
- 它默認是多執行緒的，所以要么確保你不會多次點擊視圖代碼，要么使用
- 當心捕獲標準輸入/輸出的環境，這會破壞這種功能，
- pytest 默認捕獲標準輸入并破壞一些事物，您可以使用 -s 將其關閉，此外，如果您使用的是 pytest-xdist，您應該記得使用 -n0 來關閉多個行程，
- 使用 IPython.embed() 時，由于 Python 的限制，存在一個煩人的錯誤，涉及閉包和未定義的名稱，它經常在使用生成器運算式時出現，但在其他時候也是如此，它通常可以通過以下方式解決：
globals().update(locals())
參考鏈接
- REPL Python programming and debugging with IPython
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