一、装上、进去、写第一句

装：python -m pip install ipython。装完命令行敲 ipython 就进去了。 进去之后提示符变成 In [1]:。敲一行，回车就出结果，不用建文件。 这就是交互式的价值：试一个想法，从想到看到只要一秒。

退出用 exit 或 Ctrl+D。Tab 补全是这个环境最常用的功能，打完前几个字母按 Tab。

二、第一把：问号查文档

名字后面加一个问号，打印签名和文档；加两个问号，连源码一起打。 比如 len?，输出三行：Signature: len(obj, /)、 Docstring: Return the number of items in a container.、Type: builtin_function_or_method。 签名那一行的 / 表示后面的参数只能按位置传，不能写 len(obj=...) 这种。

这一个动作省掉的查文档时间，比任何插件都多。

三、第二把：百分号跑魔法命令

以 % 开头的是魔法命令，是 IPython 自己实现的快捷方式，不是 Python 语法。

最常用的是 %timeit。 本篇实测一次 sum(range(1000))，输出形如 18.5 us ± 0 ns per loop——具体时间每次都不一样。 魔法命令只在 IPython 和 Notebook 里有效。存成 .py 用 python 跑，% 那行会报语法错。

四、第三把：叹号调系统命令

以 ! 开头的行，直接交给操作系统执行，输出当成字符串返回。 跑 !echo hello-from-shell，拿到 hello-from-shell。 还能把结果接回来：files = !dir 之后，files 就是一个列表，可以继续用 Python 处理。

这一把让 Notebook 里能顺手做 shell 的事：看目录、解压、调 git，不用来回切窗口。 别拿它跑危险命令。!rm 是真删，没有回收站，也没有撤销。

五、三把钥匙的共同点

都不属于 Python 语言，都是 IPython 这个壳提供的便利。 换句话说：离开 IPython，这三样都不存在；离开 Python，IPython 也不存在。 分清「语言的语法」和「工具的便利」，就不会把 %timeit 写进正式脚本然后纳闷为什么报错。

本沙箱怎么用：没装 Jupyter，但装了 IPython，用 InteractiveShell 对象在脚本里跑这三把钥匙。 机制是同一个。

六、动手 Demo：IPython 的三把钥匙

用 InteractiveShell 在脚本里模拟交互式会话，分别试问号、% 和 ! 三种前缀。 捕获它们的输出打出来——注意时间类的输出每次都不一样。

from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
from IPython.utils.capture import capture_output

sh = InteractiveShell.instance()

with capture_output() as cap:
    sh.run_cell("len?")
print("[问号]")
for line in cap.stdout.strip().split(chr(10))[:4]:
    print("  " + line)

with capture_output() as cap:
    sh.run_line_magic("timeit", "-n 100 -r 3 sum(range(1000))")
print("[百分号] %s" % cap.stdout.strip())

with capture_output() as cap:
    sh.run_cell("!echo hello-from-shell")
print("[叹号] %s" % cap.stdout.strip())

实跑输出：

--------------------------------------------------------------------
IPython 的三把钥匙
--------------------------------------------------------------------

  ① 第一把：问号查文档
  --------------------------------------------------------------------
  在名字后面加一个问号，打印它的签名和文档；加两个问号，连源码一起打。
  比如 len? 的输出是这样的：
    Signature: len(obj, /)

    Docstring: Return the number of items in a container.

    Type:      builtin_function_or_method
  ! 这一个动作省掉的查文档时间，比任何插件都多。

  ② 第二把：百分号跑魔法命令
  --------------------------------------------------------------------
  以 % 开头的是「魔法命令」，是 IPython 自己实现的快捷方式，不是 Python 语法。

| 命令 | 作用 | 频率 |
|---|---|---|
| %timeit | 测一行代码跑多久 | 常用 |
| %run | 跑一个 .py 文件 | 常用 |
| %who | 列出当前定义的变量 | 常用 |
| %pwd / %cd | 看和切换工作目录 | 常用 |
| %matplotlib inline | 让图直接显示在页面里 | 画图时用 |

  实测一条 %timeit（时间每次都变，只作形式示例）：
    16.8 us +- 1.71 us per loop (mean +- std. dev. of 3 runs, 100 loops each)
  ! 魔法命令只在 IPython 和 Notebook 里有效。存成 .py 用 python 跑，% 那行会报语法错。

  ③ 第三把：叹号调系统命令
  --------------------------------------------------------------------
  以 ! 开头的行，直接交给操作系统执行，输出当成字符串返回。
  跑 !echo hello-from-shell，拿到：hello-from-shell
  还能把结果接回来用：files = !dir 之后，files 就是一个列表。
  ! 这一把让 Notebook 里能顺手做 shell 的事：看目录、解压、调 git，不用来回切窗口。

  ④ 三把钥匙共同点
  --------------------------------------------------------------------
  都不属于 Python 语言，都是 IPython 这个壳提供的便利。
  换句话说：离开 IPython，这三样都不存在；离开 Python，IPython 也不存在。
  ! 分清「语言的语法」和「工具的便利」，就不会把 %timeit 写进正式脚本然后纳闷为什么报错。

  ⑤ 本沙箱怎么用这三把钥匙
  --------------------------------------------------------------------
  这台机器没装 Jupyter，但装了 IPython 9.18.0。上面三段都是脚本里真跑出来的。
  机制是同一个：InteractiveShell 对象负责解释 ?、% 和 ! 这三种前缀。
  ! 平台原样标一句：教材里的 Jupyter 页面交互本沙箱不执行，等价能力已用 IPython 复刻。

capture_output 是 IPython 自带的输出捕获器，专门用来在脚本里拿交互式的输出。 %timeit 那一行的时间每次都不一样，所以正文里从不写死具体数字，只写它长什么样。

30 秒实验

1. 试试 str.replace?，看它的签名里有几个参数。
2. 用 %run 跑一个写好的 .py 文件，再在会话里打 %who 看变量名。
3. 想一想：为什么 %timeit 要跑很多次再取平均，而不是只跑一次？

常见误区

1. 把魔法命令写进 .py 文件：那不是 Python 语法，用 python 跑直接报错。
2. 拿 ! 跑删除命令：没有回收站，删了就没了。
3. 只看文档不看签名：文档讲用途，签名讲怎么调用，两个都要看。
4. timeit 结果当基准数据：它受机器、负载、缓存影响，只能跟自己比。

三把钥匙是入口。真正让人学得快的是下一层：不看文档也能问出「它能干什么」。下一篇讲内省。

• ☐ （本篇完，下一篇 2.8 IPython 进阶：内省、魔法命令、调 Shell）

相关笔记

• Jupyter Notebook：代码和笔记同在一页
• IPython 进阶：内省、魔法命令、调 Shell
• 装上 Python 与自带的 IDLE
• 📊 Python 数据分析 · 索引