Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

20

1

章 

IPython

：

Python

より優れた

Python

In [18]: cp myproject.txt tmp/

In [19]: ls tmp

myproject.txt

In [20]: rm -r tmp

Python

セッションと同じ端末ウィンドウからシェルコマンドを実行できることにより、

Python

コードを書く際のインタープリタとシェルの間での切り替えは大幅に少なくなります。

1.8

 エラーとデバッグ

コードの開発とデータ解析には常に多少の試行錯誤が必要であり、

IPython

にはこのプロセスを

合理化するツールが含まれています。この節では、

Python

の例外レポートを制御するためのいく

つかのオプションについて簡単に説明し、続いてコードのエラーをデバッグするためのツールにつ

いて説明します。

1.8.1

 例外の制御：

%xmode

ほとんどの場合、

Python

コードでエラーが起きると例外が発生します。インタープリタがこれ

らの例外の

1

つに当たると、エラーの原

因に関する情報は

Python

内からアクセスできるトレース

バックに残ります。

Magic

コマンド

%xmode

を使って例外が発生したときに表示される情報の量を

制御することができます。次のコードを考えてみましょう。

In[1]: def func1(a, b):

return a / b

def func2(x):

a = x

b = x - 1

return func1(a, b)

In[2]: func2(1)

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