Comment recharger efficacement les sous-modules dans IPython pour un flux de travail amélioré avec NumPy/SciPy ?

Rechargement de sous-modules dans IPython : un flux de travail efficace

Dans les environnements Python impliquant des sous-modules et l'utilisation de NumPy/SciPy, IPython s'avère un outil interactif précieux console. Cependant, recharger le code modifié dans les sous-modules tout en conservant les modèles existants s'est avéré difficile. Pour améliorer ce flux de travail, explorez les suggestions suivantes :

IPython Autoreload Magic

IPython offre des capacités de rechargement automatique, simplifiant le processus de rechargement des modules modifiés. Cette méthode diffère légèrement de la commande reload, et les mises en garde potentielles sont documentées dans le message d'aide (%autoreload ?).

Pour activer cette fonctionnalité :

1. Exécutez ce qui suit commandes dans IPython :

   • %load_ext autoreload
   • %autoreload 2

Cela invitera IPython à recharger automatiquement les modules concernés lors chaque nouvelle exécution de ligne.

Configuration permanente

Si vous le souhaitez, ce paramètre peut être activé de manière permanente en modifiant le fichier ~/.ipython/profile_default/ipython_config.py. Ajoutez les lignes suivantes :

• c.InteractiveShellApp.extensions = ['autoreload']
• c.InteractiveShellApp.exec_lines = ['%autoreload 2']

Après avoir enregistré ces modifications, IPython activera toujours le rechargement automatique des modules.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!