京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
python实现定制交互式命令行的方法
Python的交互式命令行可通过启动文件来配置。
当Python启动时,会查找环境变量PYTHONSTARTUP,并且执行该变量中所指定文件里的程序代码。该指定文件名称以及地址可以是随意的。按Tab键时会自动补全内容和命令历史。这对命令行的有效增强,而这些工具则是基于readline模块实现的(这需要readline程序库辅助实现)。
此处为大家举一个简单的启动脚本文件例子,它为python命令行添加了按键自动补全内容和历史命令功能。
[python@python ~]$ cat .pythonstartup
import readline
import rlcompleter
import atexit
import os
#tab completion
readline.parse_and_bind('tab: complete')
#history file
histfile = os.path.join(os.environ['HOME'], '.pythonhistory')
try:
readline.read_history_file(histfile)
except IOError:
pass
atexit.register(readline.write_history_file,histfile)
del os,histfile,readline,rlcompleter
设置环境变量
[python@python ~]$ cat .bash_profile|grep PYTHON
export PYTHONSTARTUP=/home/python/.pythonstartup
验证Tab键补全和历史命令查看。
[python@python ~]$ python
Python 2.7.5 (default, Oct 6 2013, 10:45:13)
[GCC 4.1.2 20080704 (Red Hat 4.1.2-44)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import md5
>>> md5.
md5.__class__( md5.__getattribute__( md5.__reduce__( md5.__subclasshook__(
md5.__delattr__( md5.__hash__( md5.__reduce_ex__( md5.blocksize
md5.__dict__ md5.__init__( md5.__repr__( md5.digest_size
md5.__doc__ md5.__name__ md5.__setattr__( md5.md5(
md5.__file__ md5.__new__( md5.__sizeof__( md5.new(
md5.__format__( md5.__package__ md5.__str__( md5.warnings
>>> import os
>>> import md5
注意:如果在make的时候出现:
Python build finished, but the necessary bits to build these modules were not found:
_tkinter gdbm readline sunaudiodev
如果对此忽略了的话,import readline会报错。表示没有指定模块!
这里是缺少指定包:
redhat: readline-devel.xxx.rpm
安装上重新编译执行,问题即可得到解决。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11