Spyder——科学的Python开发环境

刚开始接触Python的时候，网上找到的资料基本上上来就是介绍Python语言，很少有对开发环境进行讲解的，但如果在学习的过程中不断练习，这样效率会更高，所以特意将一个Python的开发环境Spyder自带的入门教程翻译出来，希望可以帮助到和我有同样困惑的你。

个人水平有限，会有翻译不到位的地方，欢迎批评指正！

Spyder是使用Python编程语言进行科学计算的集成开发环境。它有一个Editor（编辑器）用于编写代码，Console（控制台）可以评估代码并且在任何时候都可以看到运行结果，Variable Explorer（变量管理器）可以查看代码中定义的变量，还有其他的一些设备可以帮你高效地开发代码。

本教程由英国南安普顿大学的Hans Fangohr所写。

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使用Spyder的第一步

这部分内容针对Python和Spyder的初学者，如果你觉得太简单，请继续学习下一部分内容。

执行一段代码

• 我们将使用这段代码作为第一个例子：

  
  # Demo file for Spyder Tutorial
  
  
  # Hans Fangohr, University of Southampton, UK
  
  
  def hello():
      """Print "Hello World" and return None"""
      print("Hello World")
  
  
  # main program starts here
  
  hello()

• 为了使用这段代码，请在Spyder的Editor（编辑窗）新建一个文件。将代码拷贝到文件中，并以hello.py文件名保存该文件。

• 为了执行这段代码，从菜单中选择Run > Run（或者按F5键），如果有需要请确认Run settings的设置。如果这是第一次运行代码，你可能会看到如下形式的输出：

  In [1]: runfile('/Users/fangohr/Desktop/hello.py', wdir=r'/Users/fangohr/Desktop')
  Hello World
  
  In [2]:

  这说明你已经成功运行了第一个Python程序。

  注意：
  runfile旁边显示的具体路径取决于你刚刚保存文件的位置。

使用IPython Console

我们推荐您使用IPython Console，因为它比标准的Python Console的功能更多，并且建议您将它设置为默认控制台。

在执行代码的过程中到底发生了什么？

• Python逐行读取Editor中的代码，并且它会自动忽略注释（即以#符号开头的行）。

• 当遇到def关键字，Python知道在这里定义了一个函数。在def hello():之后的所有缩进行都是函数体。

  注意：这个函数对象仅仅只是在文件的这个位置被定义了，并没有被调用（或者执行）。

• 当Python遇到从最左边的列开始写的命令（除了def…和其他一些关键字），它将马上执行这些命令。在hello.py文件中只在hello()的这一行才正真调用名为hello的函数。
  如果你在代码中注释掉或者删除hello()这一行，再次执行整个文件（按F5键或者选择 Run > Run），将不会打印任何内容，因为函数hello只被定义了，但没有被调用。

通过使用IPython Console，现在你应该知道Spyder中Editor窗口中的Python代码是如何执行的了。

如果你刚开始学习Python，现在最好返回到课本或者课程中练习更多的程序实例。

下一部分内容将详细介绍如何在IPython Console中执行Editor窗口中的代码段，然后更新Editor中的部分定义。这是一种更先进的技术，并且非常有用。（你可能对执行被分隔符隔开的代码块（也称为“cells”）也感兴趣，可以查看——功能快捷键）。

调用console中的函数

你一旦执行了hello.py文件，函数对象hello就被定义了，并且IPython console也知道了它的存在。因此，我们可以用如下方式在console中调用函数：

• 在console中写入hello()（靠近In[?]，?可以是任意正整数），然后按下Enter键。
  你应该发现hello()函数又被执行了一遍，Hello World又被打印了一次。在console中调 用函数和输出的形式应该如下：

  In [ ]: hello()
  Hello World

• 你能发现它和执行整个代码之间的区别吗？
  当你执行整个代码时，Python会遍历整个文件，创建一个hello函数对象（覆盖之间的 对象），当到达hello()这一行就调用这个函数。
  如果我们在console中调用hello()，我们只是调用了之前执行整个hello.py文件在IPython console中定义的函数对象hello。
  这些概念在多次练习或者处理更大一些的代码实例后会更加清楚。在稍后的阶段中你可能还会返回此教程。

查看定义在console中的对象

• Python提供了一个函数，它可以显示console中当前命名空间中所有已知的对象。它就是dir()：当你在console中写入dir()，你将得到一个对象列表。现在忽略所有以下划线开始的。你能看见hello在列表中吗？

  注意：
  如果你得到了一个定义对象的长列表，那么Spyder可能已经为你做了一些方便的导入。 为了强调这一点，你需要：

  • 重启命名空间
  • 按F5键再次执行hello.py

  按上文介绍的步骤运行dir()。

• 一旦一个对象在当前命名空间中可见（例如本例中的hello），我们可以使用help函数了解这个对象：在console提示区写入help(hello)，你应该可以看到如下的输出：

  In [ ]: help(hello)
  Help on function hello in module __main__:
  
  hello()
      Print "Hello World" and return None

  Python从哪获取的信息呢？其中一些信息（例如输入的参数个数和变量名称，这里我们没有输入参数）Python可以通过检查对象获得，另外一些信息源自于提供给函数对象hello的文档字符串。文档字符串就是紧挨着def hello():的下一行字符串。

  这些字符串很特殊，他们被称为docstring，是documentation strings的缩写。它们通常有好几行，并且被三个单引号（ ’ ’ ’ ）或者三个双引号（“ ” ” ）封装起来。

• Spyder开发环境同样提供了Help窗口，通常默认位于右上角。
  当光标在一个对象名字之上，按下CTRL+i（在MAC中按下CMD+i），我们可以获得同使用help(hello)一样的信息。
  
  这在console和Editor中都起作用。

更新对象

简单策略：重新执行整个程序

• 在Editor窗口，修改函数hello使其输出Good Bye World而不是Hello World。

• 按F5键执行整个程序，然后检查当前程序的输出：

  Good Bye World

当你按下F5键时发生了什么？其实，Python遍历的整个hello.py文件，创建了一个新的函数对象hello（覆盖了之前的函数对象hello），然后执行了整个函数。

我们看一下细节

我们需要从一个定义清晰的情形开始。为了做到这一点，请你将函数hello()改回输出Hello World的情况，然后按F5键执行整个程序，检查输出应该是Hello World。

• 在console命令提示区调用hello()函数。你会看到输出Hello World。

• 现在在editor窗口改变函数使其打印Laters World，然后保存文件，但不要执行程序（不按F5键）。

• 在console中调用hello()函数。你会看到输出是Hello World，如下：

  In [ ]: hello()
  Hello World

  为什么会这样？因为console中的hello函数对象是打印Hello World的旧的函数对象。因此，因此我们在editor中改变hello.py（用Laters World代替了Hello World）文件并不会影响之前在console中创建的对象。

有两种方法可以更新hello函数的版本：

• 方法一：按F5键重新执行整个hello.py文件，这一操作会生成一个新的hello函数对象，并覆盖旧的。你会发现，当你按下F5键，在console命令提示区调用hello()，会输出新的文本Laters World。

• 方法二：选中你改变的区域，在这个例子中是整个hello函数，从def hello():开始到print(“Laters World”)结束，然后选择Run > Run selections。
  这样就会更新console中的hello对象，而不用重新执行整个hello.py文件：

  In [ ]: def hello():
     ...:     """Print "Hello World" and return None"""
     ...:     print("Laters world")
     ...:

  如果现在写入hello()，我们会看到更新后的输出：

  In [ ]: hello()
  Laters world

在console中通过执行部分代码（上述例子中我们升级了函数对象hello）来升级一些对象的能，对于将来开发和调试更复杂的代码非常有用，也会节省在console中创建对象或数据的时间。例如，只修改我们真正想要调试的函数（或者类/对象），我们可以继续使用当前console中定义的数据和其他对象。

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Python初学者的第一步

对于Python编程教学和学习，我们推荐使用IPython console而不是Python console，这在科学Python社区被认为是事实上的标准。

转换到IPython console

如果你已经有一个激活的IPython console，那么你可忽略这部分内容，只要用鼠标点击“IPython console”就使它可见了。

在console窗口中（默认位于右下角），在默认情况下用3个大于号最为提示，如>>>。这表示我们使用的是普通的Python console（Spyder新增了一些功能）。

然而我们更喜欢使用交互式的Python console（Interactive Python console），即IPython console。因此，选择Console > Open an IPython Console。

你可以看到在console窗口中产生了一个新的命令窗，IPython 的提示区是In [ 1 ]:

重置命名空间

命名空间（在任何给定时间内在console中定义的对象集合）在IPython中可以使用%reset命令清除。输入%reset然后按下enter键，用y确认：

In [1]: %reset

Once deleted, variables cannot be recovered. Proceed (y/[n])? y

In [2]:

这就可以了。

我们对它进行更深一层的讨论，倘若你不感兴趣，也可以跳过这部分内容：使用%reset命令之后，在当前会话中只有少部分对象在命名空间中。我们可以使用dir()把他们都列出来：

In [2]: dir()
Out[2]:
['In',
 'Out',
 '__builtin__',
 '__builtins__',
 '__name__',
 '_dh',
 '_i',
 '_i2',
 '_ih',
 '_ii',
 '_iii',
 '_oh',
 '_sh',
 'exit',
 'get_ipython',
 'help',
 'quit']

最后，如果你想在使用reset命令时跳过确认步骤，你可以使用%reset -f命令。

遵守PEP8规则

除了由Pyhton编程语言执行的语法之外，关于源代码的布局还有其他约定，特别是Style Guide for Python source code即大家所熟知的“PEP8”。遵循这一规则，尽可能写出相同风格的代码，这样，对于代码的作者和用户就更容易读和调试。

你需要修改Spyder的设置，如果触犯了PEP8的编码规则，就会自动警告。

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参数设置

参数在哪配置

很多Spyder的行为都可以通过配置参数实现。而它们在菜单的位置取决于你是用的操作系统：

• 在Windows和linux系统，使用Tools > Preferences

• 在Mac OS中，使用Python/spyder > Preferences

设置PEP8规则检测警告

Preferences > Editor > Code Introspection/Analysis，然后勾选Style analysis(PEP8)。

激活sympy模式

通过Preferences > IPython console > Advanced Settings > Use symbolic math激活IPython的sympy模式，这个模式由sympy模块提供。Spyder中的这一模式提供了非常好的渲染过的数学上的输出（LaTeX风格），并汇报它完成了什么。在IPython console启动时自动导入一些sympy对象。

These commands were executed:
>>> from __future__ import division
>>> from sympy import *
>>> x, y, z, t = symbols('x y z t')
>>> k, m, n = symbols('k m n', integer=True)
>>> f, g, h = symbols('f g h', cls=Function)

我们可以使用变量x，y：

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方便的快捷方式

• F5执行当前文件。

• Tab键自动补全命令、函数名、变量名、Console（Python和IPython）和Editor中的方法名。这个特点也很有用，将来你可能会频繁地使用。现在你就可以尝试一下这一功能。假设你定义了一个变量：
  mylongvariablename = 42
  假设我们需要写代码计算mylongvariablename + 100，我们只需要输入 my 然后按Tab键。如果这个变量名是唯一的，在光标位置会自动补齐变量名，然后再继续输入 + 100。如果以字母my开头的变量名不是唯一的，按下Tab键之后会列出所有以my开头的变量名以供选择，之后可以使用上下键选择，也可以输入更多的字母匹配。

• Ctrl+Enter执行当前cell（在菜单中Run > Run Cell）。Cell是以#%%开头的两行之间的代码。

• Shift+Enter执行当前cell并将光标移到下一个cell（菜单中选择Run > Run cell and advance）。
  Cells可实现将大的文件或代码段以小单元执行。

• Alt+把当前行向上移一行。如果很多行被选中，它们将被一起移动。 Alt+则是相对应的将某（些）行向下移。

• Ctrl+鼠标左键 在一个函数/方法名上使用Ctrl+鼠标左键，打开一个新的editor窗口显示这个函数的定义。

• Ctrl + +（Cmd + +在MacOS），将增大Editor窗口的字体，Ctrl + -则相反。在IPython窗口中也适用。
  Help或者python console窗口中的字体则通过Preferences > Help设置。
  Variable Explorer则没办法改变。

• Ctrl + s（Cmd + s在MacOS上）保存当前Editor窗的文件。这还会在编辑器的左栏中强制更新各种警告三角形（否则它们默认2到3秒更新一次）。

• Ctrl + s（Cmd + s在MacOS上）在IPython console窗将会把当前IPython会话以HTML文件保存，包括任何显示在命令行的参数。这样可以快速记录在会话中完成了什么。
  （但是不能将这个HTML 文件再次加载到会话中，如果你需要这样的功能，请查看 IPython Notebook。）

• Ctrl + i（Cmd + i在MacOS上），当光标在一个对象上时使用，将在help窗口显示这个对象的文档。

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执行设置

这些设置定义当我们选择Run > Run或者按了F5键Editor中的代码如何执行的。

默认情况下，当我们第一次执行一个文件时设置会出现。如果我们想改变设置，可以选择Run > Configure或者按F6找到它们。

对于console有3种方法可用，我们将讨论其中两种。我们假设在Editor中有如下形式的hello.py程序：

def hello(name):
    """Given an object 'name', print 'Hello ' and the object."""
    print("Hello {}".format(name))


i = 42
if __name__ == "__main__":
hello(i)

在当前Python或者IPython console中执行

这是一个建议，通常也是一个很好的选择。

存在的对象I（执行代码之后）

选择Run > Configure下的Execute in current Python or IPython console这一设置，意味着：

1.当完全执行hello.py，我们可以和执行代码的console交互，并且我们可以很方便的使用IPython console做到这一点。

2．我们可以检查对象，也可以和执行代码创建的对象交互，例如i和hello()。

这种方法对于递增式的编程、测试和调试都非常有用：我们可以在console的命令提示区直接调用hello()函数，而不用执行整个hello.py文件。

存在的对象II（从代码执行前开始）

然而，在当前console中执行Editor中的代码也意味着：
3.其他定义与console会话中的其他（全局）对象对于执行的代码也是可见的。

这些对象的存在很容被遗忘，对于小量级的代码也不是必须的。这些对象可能源自于之前执行的代码，也可能来自console中的交互式工作，又或是源于一些导入（例如from pylab import *，Spyder也可能会自动导入）。

如果无意间依赖于这些对象，控制台命名空间中对象的可见性可能会导致代码出错。

实例如下：我们可以想象：

• 运行hello.py文件，变量i在console中就是一个全局变量。

• 编辑hello.py文件，删除i = 42这一行。

• 再次执行hello.py文件。在这时调用hello(i)依然不会出错，即使现在的hello.py文件中已经没有定义i，因为console中之前已经存在变量i了。

这时，我们保存hello.py文件，本想着可以正确执行。但是，在新的（I）Python console会话中执行代码却导致错误，因为i并没有被定义。

这一问题的出现是因为代码使用了一个代码本身没有创建的对象（这里是i）。这一问题同样会影响模块导入：如果我们在IPython console命令提示区导入了pylab，它对于我们在IPython console会话中执行的代码就是可见的。

为了学习如何确认我们的代码并没有依赖于已经存在的对象，请看“如何双重检查你的代码是独立正确运行的”这部分内容。

在一个独立的Python console中运行

在Run > Configure下选择Execute in new dedicated Python console，在每次运行hello.py程序时都会重新开启一个新的Python console。它的主要优点在于，在这一模式下我们可以确定在执行代码时的console中不会有源自于之前调试和执行代码产生的对象。这样，每次执行editor中的代码，python console都是新的。

这一选择很安全，但是灵活性下降，并且不能使用IPython console。

如何双重检查你的代码是独立正确运行的

假设你已经选择 Execute in current Python or IPython console这一选项，你有两种方法可以确认你的代码时独立运行的（例如，代码不依赖于未定义的变量，未导入的模块和命令）。

1.从 Execute in current Python or IPython console换到 Execute in new dedicated Python console这一选项，然后再独立的Python console中运行Editor中的代码。

另一种方法你也可以选择。如果你想继续使用当前的IPython console，你可以

2.使用IPython console的%reset命令，这将会移除所有当前命名空间中的对象（如上述例子中的变量i），然后再执行Editor中的代码。

建议

我给初学者的建议是使用 Execute in current Python or IPython console，然后选择IPython console。

一旦你完成了一段代码，你都可以使用上述的两种方法确认你的代码是否独立运行。

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其他需要注意的内容

多文件

如果在Editor中打开了多个文件，窗口顶部文件名对应的标签从左往右是以字母表顺序排列的。

在左侧的标签，有一个图标，当鼠标移到它上面会显示Browse tabs。在很多文件打开时，它可以使你能直接跳转到某一文件。

环境变量

环境变量可以在Python Console窗口中显示。单击Options图标（提示信息就是Options），然后选择Environment variables。

重置个性化设置

所有个性化设置都可以被重置，调用以–reset结尾的命令行。例如：spyder –reset。

Variable Explorer中的对象

在variable explorer中选择变量，鼠标右键，将会给出进一步分析它们的选项。

鼠标双击一个字典对象，将会在一个新的窗口中显示这个字典。

你同样可以显示和编辑数组、列表、数字和字符串。

说明文档的格式

如果你想为你正开发的代码添加说明（我们也推荐您为它编写说明），那就使用被称为reStructuredText的特殊格式。这种格式需要遵守叫做 Numpydoc standard的标准。

你遵照那些指导，就可以在Spyder中编写非常漂亮的说明。

例如，为了在Spyder的Help窗口中得到如下展示的average()函数：

你应该以如下形式编辑说明文字：

def average(a, b):
    """
    Given two numbers a and b, return their average value.

    Parameters
    ----------
    a : number
      A number
    b : number
      Another number

    Returns
    -------
    res : number
      The average of a and b, computed using 0.5*(a + b)

    Example
    -------
    >>> average(5, 10)
    7.5

    """

return (a + b) * 0.5

需要注意的是，这里使用了Parameters关键字，并且有下划线。a : number这一行告诉我们参数a是一个数。下一行是补充说明，我们可以给出更加详细的解释，这个变量代表什么，它的数据类型应该满足什么条件等等。

对于其他参数和返回值都可按这个形式编写。

通常情况下，像展示的那样给出例子是在好不过的。

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调试

逐行执行代码

如果Python console处于激活状态，通过Debug > Debug菜单选项或者Ctrl + F5开始Python调试器，如果IPython console处于激活状态则开启了IPython调试器。之后，Editor窗口将会高亮将要执行的代码行，Variable Explorer窗口将显示当前执行代码中的变量。（它只显示变量的数值和数组类型，不会显示函数或者类对象）。

进入调试模式之后，使用调试工具栏中的Step按钮，你可以逐行执行代码：，或者使用快捷方式Ctrl + F10。

你可以查看某一个具体的函数是如何执行的，通过Step into按钮，或者使用快捷方式Ctrl + F11。

从某一函数中跳出并执行下一行程序则使用Step return按钮，或者使用快捷方式Ctrl + F12 。

如果你希望在某一具体位置检查你的程序，则需要在你想要暂停的某一行插入breakpoint，通过按下F12即可实现，你会发现在这一行的旁边会有一个红色的点。这时当你按下Continue按钮，程序执行到这一行就会暂停。

注意：
你同样可以在console命令窗中使用如下命令控制调试进程：
n 移动到下一行；
s 进入当前语句，如果是一个函数则进入这个函数；
r 执行完当前函数的所有语句并从该函数返回；
p 打印变量的值，例如p x将打印变量x的值。

在调试器的命令行中，你也可以干煸变量的值。例如，为了在IPython调试器命令汉中改变变量x的值，则使用ipdb > x = 42，调试器就会用绑定了42的x。你可以调用这个函数做其他的事。尝试如下例子：

def demo(x):
    for i in range(5):
        print("i={}, x={}".format(i, x))
        x = x + 1

demo(0)

如果我们执行它（Run > Run），我们可以看到如下输出：

i=0, x=0
i=1, x=1
i=2, x=2
i=3, x=3
i=4, x=4

现在使用调试器（Debug > Debug）执行代码，先一直使用Step按钮，当高亮的行到达demo(0)时使用Step into按钮查看这个函数。继续使用Step按钮执行剩下的代码行。之后，在调试器命令窗用命令x=10改变x的值。你可以看到在Variable Explore窗中x的值也改变了。你同样可以看到打印出来的作为函数demo()的一部分的x值的变化。

逐行执行代码、查看变量的变化、手动修改变量的值，这一调试技能对于理解代码是如何执行的非常有用。

为了离开调试模式，你可以在命令窗使用exit命令或者在菜单中选择Debug > Debugging Control > Exit。

当IPython中出现了一个异常如何开启调试模式

在IPython console中，当一个异常产生之后，我们可以调用%debug：这就可以开启IPython的调试模式，它可以监视异常发生处的变量。这一操作比在代码中添加print函数再执行代码的调试效率要高得多。

如果你使用了这一操作，你可能还会用到up命令（在调试窗中输入d）和down命令（在调试窗中输入d），这两个命令改变监视堆栈上和下的方向（堆栈中往上表示当前函数已经调用的函数；往下与之相反）。

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绘图

用IPython console绘图

假设我们使用的IPython console的版本大于等于1.0.0，我们就可以决定matplotlib/pylab产生的图表用哪种方式显示：

1.在命令行中显示，例如显示在IPython console中；

2.显示在一个新窗口中。

选项1可以很方便的保存交互会话的内容（在有用的快捷方式一节中介绍了如何使用快捷方式将IPython console的内容保存为html文件）。

选项2则允许一些交互式的操作，比如放大图表，操作图表，通过窗口包含的菜单将图表保存成各种格式。

在IPython console中显示图表的命令是：

In [3]: %matplotlib inline

Spyder的参数配置可以个性化设置默认行为（通过Preferences > IPython Console > Graphics > Activate Support转换到命令行中绘图）。

如下两行命令可以快速生成一个图表，你可以试一下：

In [5]: import pylab
In [6]: pylab.plot(range(10), 'o')

用Python console绘图

如果我们使用Python console，所有的图表都会显示在新窗口中（没有办法将它显示在Python console的命令行中）。

如下是一个简单的例子，你可以测试一下：

>>> import pylab
>>> pylab.plot(range(10), 'o')

如果你在专用的控制台中执行代码，你需要在代码中使用matplotlib或者pylab的show()命令使图表显示出来，如：pylab.show()。

注意，show()命令将绑定到已经出现的新窗口上，也就是说你需要关掉那个窗口之后Spyder才会接受其他的命令或响应交互。如果你没看到新的窗口，检查一下它是否显示在Spyder窗口的后面，或者它被隐藏了。

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历史说明

这一教程是基于Hans Fangohr的说明编写的，这在南安普顿大学的下一代计算建模博士培训中心用于教授Python的计算模型给本科生工程师、研究生和博士生。

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