Недавно я начал использовать Sweave * для создания отчетов анализов, запускаемых с помощью R, и теперь я хочу сделать то же самое с мои скрипты python.
Я нашел ссылки на вложение python в Sweave docs, но это похоже на хак. Кто-нибудь разработал лучшее решение или есть эквивалент для python, о котором я не знаю?
* Sweave - это инструмент, который позволяет внедрить R-код для полного анализа данных в латексных документах
Я не верю, что существует прямой эквивалент, поэтому предложение Ромена Франсуа (по вашей ссылке), вероятно, самое лучшее. Вы также можете рассмотреть следующее:
Я написал Python-реализацию Sweave под названием Pweave, которая реализует базовые функции и некоторые опции Sweave для кода Python, встроенные в документ reST или Latex. Вы можете получить его здесь: http://mpastell.com/pweave и посмотреть исходное сообщение в блоге: http://mpastell.com/2010/03/03/pweave-sweave-for-python/
Dexy - очень похожий продукт Sweave. Одним из преимуществ Dexy является то, что он не является эксклюзивным для одного языка. Вы можете создать документ Dexy, включающий R-код, код Python или что-то еще.
Это немного поздно, но для будущих ссылок вы можете рассмотреть мой PythonTeX пакет для LaTeX. PythonTeX позволяет вводить код Python в документе LaTeX, запускать его и возвращать вывод. Но в отличие от Sweave, документ, который вы фактически редактируете, является допустимым .tex документом (не .Snw или .Rnw), поэтому редактирование части кода, отличной от кода, является быстрым и удобным.
PythonTeX предоставляет множество функций, включая следующие:
Основной файл PythonTeX выглядит следующим образом:
\documentclass{article}
\usepackage{pythontex}
\begin{document}
\begin{pycode}
#Whatever you want here!
\end{pycode}
\end{document}
Вы можете рассмотреть noweb, который является независимым от языка и является основой для Sweave. Я использовал его для Python, и он работает хорошо.
Я немного изменил Matti Pweave, так что можно определить произвольные "chunk-processor" как модули-модули. Это упрощает расширение для нескольких приложений для предварительной обработки текста на основе блоков. Реорганизованная версия доступна по адресу https://bitbucket.org/edgimar/pweave/src. Например, вы можете написать следующий документ LaTeX-Pweave (обратите внимание, что "имя процессора" в этом примере указано с именем "mplfig" ):
\documentclass[a4paper]{article}
\usepackage{graphicx}
\begin{document}
\title{Test document}
\maketitle
Don't miss the great information in Figure \ref{myfig}!
<<p=mplfig, label=myfig, caption = "Figure caption...">>=
import sys
import pylab as pl
pl.plot([1,2,3,4,5],['2,4,6,8,10'], 'b.', markersize=15)
pl.axis('scaled')
pl.axis([-3,3, -3,3]) # [xmin,xmax, ymin,ymax]
@
\end{document}
Вы можете попробовать SageTeX, который реализует функции Sweave-Like для SAGE математической платформы. Я не играл с ним столько, сколько хотел бы, но SAGE в основном представляет собой оболочку python и оценивает python как родной язык.
Я тоже много раз думал о том же. После прочтения ваших вопросов и изучения вашей ссылки я внесла небольшие изменения в пользовательский драйвер Sweave python, к которому вы ссылаетесь. Я изменил его, чтобы сохранить исходный код и произвести вывод так же, как Sweave для R.
Я разместил измененную версию и пример здесь: http://mpastell.com/2010/02/09/python-in-sweave-document/
Конечно, это не оптимально, но я вполне доволен выходом, и мне нравится возможность включать R и Python в один и тот же документ.
Изменить о PyLit:
Мне также нравится PyLit, и, вопреки моему первоначальному ответу, вы можете поймать его также, хотя он не такой элегантный, как Sweave! Вот небольшой пример, как это сделать:
import sys
# Catch PyLit output
a = range(3)
sys.stdout = open('output.txt', 'w')
print a
sys.stdout = sys.__stdout__
# .. include:: output.txt
То, что вы ищете, достигается с помощью GNU Emacs и орг-режим *. org-mode делает гораздо больше, чем может быть детализировано в одном ответе, но соответствующие пункты:
У меня нет Python, установленного в моей системе, но ниже приведен пример двух разных языков, выполняемых в одном сеансе. Отрывок изменен из замечательного org-mode R tutorial Эрика Иверсона, который объясняет настройку и эффективное использование org-mode для грамотного программирования задания. Эта презентация SciPy 2013 демонстрирует, как org-mode можно интегрировать в рабочий процесс (и, случается, использовать Python).
Emacs может показаться пугающим. Но для статистики/науки о данных он предлагает огромные возможности, которые либо не предлагаются нигде, либо распространяются по различным системам. Emacs позволяет интегрировать их все в один интерфейс. Я думаю, что Даниэль Гопар говорит, что это лучше всего в учебнике Emacs,
Вы, парни, ленивы? Я имею в виду, давай, просто прочитай учебник, человек.
Час или около того с помощью учебника Emacs открывает двери для некоторых чрезвычайно мощных инструментов.
* Emacs поставляется с org-mode. Не требуется отдельная установка.