IPython - 安装

Jupyter 和 IPython - 安装

安装 IPython 和 Jupyter 生态系统（ecosystem）非常简单。推荐的方法取决于你是喜欢手动管理软件包，还是使用一个综合性的发行版（distribution）。

推荐方法：Anaconda 发行版

对于从事数据科学、科学计算或机器学习的用户，Anaconda 发行版强烈推荐。它是一个免费的跨平台发行版，捆绑了 Python、JupyterLab、Jupyter Notebook 和数百个流行的数据科学软件包（packages）（如 NumPy, Pandas, Matplotlib, scikit-learn）。

1. 从 Anaconda 发行版网站下载安装程序（installer）：https://www.anaconda.com/products/distribution
2. 选择适合你的操作系统（operating system）（Windows, macOS, Linux）和架构（architecture）（通常是 64 位）的安装程序。
3. 运行安装程序并按照屏幕上的说明操作。通常建议允许 Anaconda 将自身添加到系统的 PATH 中（尽管默认选项可能有所不同）。

安装完成后，你可以从系统的终端（terminal）或使用 Anaconda Navigator 图形界面（graphical interface）启动 IPython、JupyterLab 或 Jupyter Notebook。

替代方法：使用 pip

如果你已经安装了 Python（最新版 IPython 需要 3.8 或更高版本），并且喜欢使用 pip 管理软件包，可以单独安装 IPython 和 Jupyter 组件（components）。

1. 确保 pip 是最新的：

python -m pip install --upgrade pip

2. 安装 JupyterLab（推荐的界面）： 这将自动安装 IPython 作为依赖项（dependency），同时还有 Jupyter Notebook 和其他核心组件。

pip install jupyterlab

3. （可选）仅安装 IPython： 如果你只需要基于终端的 IPython shell，而不需要 Jupyter web 界面：

pip install ipython

4. （可选）安装额外功能： 为了获得附加功能，如特定库（libraries）的富文本显示钩子（rich display hooks），你可能需要安装 extras：

# 示例：安装与某些 GUI 工具包或格式交互所需的依赖
pip install ipython[all]  # 安装许多可选依赖

验证安装

安装完成后，你可以通过打开终端并运行以下命令来验证：

ipython --version
jupyter lab --version

这应该会分别打印出安装的 IPython 和 JupyterLab 版本。然后你就可以按照“入门”章节中的说明启动它们。

核心依赖项

IPython 依赖于几个关键库（libraries），它们通常会作为依赖项自动安装。一些重要的库包括：

• traitlets: 配置系统（Configuration system）。
• prompt_toolkit: 用于构建交互式命令行界面（command-line interfaces）。
• pygments: 用于语法高亮（syntax highlighting）。
• jedi 或 parso: 用于代码补全（code completion）。
• matplotlib-inline: 用于内联显示 matplotlib 图表。

通常，如果你使用 Anaconda 或通过 pip 安装 jupyterlab，则无需手动管理这些依赖项。