ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਪਲਾਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ "IPython ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ" ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ

Jupyter ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਪਲਾਟਿੰਗ ਮੁੱਦੇ: IPython ਗਲਤੀ

ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪਲਾਟ ਕਰਨਾ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਅਣਕਿਆਸੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੁਨੇਹਾ "ਜਾਵਾਸਕ੍ਰਿਪਟ ਗਲਤੀ: IPython ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ।" ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਰਤ ਕੇ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ matplotlib ਅਤੇ ਬੈਕਟਰੇਡਰ.

ਜਿਸ ਖਾਸ ਕੇਸ ਦਾ ਤੁਸੀਂ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਸਮੱਸਿਆ ਇੱਕ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੇ ਲਾਗੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਜਾਪਦੀ ਹੈ ਬੈਕਟ੍ਰੇਡਰ ਅਤੇ ਯਾਹੂ ਵਿੱਤ. JavaScript-ਸਬੰਧਤ ਸਮੱਸਿਆ ਕਾਰਨ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਬੰਦ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਸਥਾਪਤ ਹਨ।

ਵਰਗੇ ਪੈਕੇਜਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨਾ ਆਈਪਾਈਥਨ, matplotlib, ਅਤੇ ਹੋਰ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਆਮ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਅਕਸਰ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸਮੱਸਿਆ ਇੱਕ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਪੈਕੇਜ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਜਾਵਾ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਅਤੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਪਲਾਟਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਜੁਪੀਟਰ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨਾਲ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਇਹ ਪੋਸਟ ਇਹ ਦੱਸੇਗੀ ਕਿ ਇਹ ਗਲਤੀ ਕਿਉਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਗਾਈਡ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸੰਰਚਨਾ, ਲੋੜੀਂਦੀ ਨਿਰਭਰਤਾ, ਅਤੇ ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਪਲਾਟ ਸੁਚਾਰੂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚੱਲਣ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ 'IPython ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ' ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਠੀਕ ਕਰਨਾ

ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਚਾਰਟ ਕਰਨ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ 'ਜਾਵਾਸਕ੍ਰਿਪਟ ਗਲਤੀ: IPython ਘੋਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ' ਵਿੱਚ ਚੱਲਣ ਦੀ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ matplotlib ਅਤੇ ਬੈਕਟ੍ਰੇਡਰ, ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। IPython ਮੋਡੀਊਲ ਬੈਕਐਂਡ ਪਲਾਟਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਜੁਪੀਟਰ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਨ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਮੁੱਖ ਕੇਂਦਰ ਹੈ। ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਲੋੜੀਂਦੇ ਮੋਡੀਊਲ ਲੋਡ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਰੁੱਟੀ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫੜਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।

Backtrader ਇੰਜਣ ਨੂੰ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰਨ ਲਈ ਪਹਿਲੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ 'bt.Cerebro()' ਕਮਾਂਡ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਇਸ ਕਮਾਂਡ ਦੁਆਰਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਯਾਹੂ ਫਾਈਨਾਂਸ ਦੁਆਰਾ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ 'bt.feeds.PandasData()' ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ Backtrader ਵਿੱਚ ਆਯਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਨਾਲ, ਕੱਚੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਸਟਾਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ Backtrader ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਇੰਜਣ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨ ਲਈ 'cerebro.adddata()' ਅਤੇ ਇੰਜਣ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰਨ ਲਈ 'cerebro.run()' ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਜੇਕਰ ਵਾਤਾਵਰਨ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੈਟ ਅਪ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ IPython-ਸਬੰਧਤ ਮੁੱਦਾ ਆਖਰੀ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ 'cerebro.plot()' ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪਲਾਟ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਦੂਜੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ 'IPython ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ' ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਗਲਤੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਲੋੜੀਂਦੀ ਨਿਰਭਰਤਾ, ਸਮੇਤ ਆਈਪਾਈਥਨ ਅਤੇ matplotlib, Backtrader ਕਮਾਂਡਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ 'pip install' ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਨਾਲ, ਇਨਲਾਈਨ ਪਲਾਟਿੰਗ ਲਈ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਰਚਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਪਲਾਟਿੰਗ ਪੜਾਅ ਦੌਰਾਨ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਪਵਾਦ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਗਲਤੀ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਬਲਾਕ ਵਿੱਚ 'ਕੋਸ਼ਿਸ਼: ਸਿਵਾਏ:' ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਤਰੁੱਟੀ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਸੰਦੇਸ਼ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ 'ਡਿਸਪਲੇ(ਜਾਵਾਸਕ੍ਰਿਪਟ())' ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਮੈਜਿਕ ਕਮਾਂਡ '%matplotlib inline' ਇਹ ਗਾਰੰਟੀ ਦੇਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਪਲਾਟ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੋਲ੍ਹਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਹੀ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ। ਦੇ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨ ਲਈ ਜੁਪੀਟਰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਕੇ matplotlib, ਇਹ ਕਮਾਂਡ ਬੈਕਟਰੇਡਰ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦਿਖਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਰੀਆਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਣਾ ਹੈ ਅਤੇ 'IPython ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ' ਗਲਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਹੋਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਫੀਡਬੈਕ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਧਾਉਣਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਡਿਸਪਲੇਅ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਸਥਿਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਵਾਤਾਵਰਣ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਮਾਡਯੂਲਰ ਕਮਾਂਡਾਂ ਅਤੇ ਉਚਿਤ ਗਲਤੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

# Importing required libraries for plotting
import backtrader as bt
import datetime
import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import display, Javascript
# Ensure IPython is available for inline plots
%matplotlib inline
# Set up Backtrader cerebro engine
cerebro = bt.Cerebro()
# Downloading data from Yahoo Finance
df = yf.download("BTC-USD", start='2010-01-01')
# Adding data feed to Backtrader
df_feed = bt.feeds.PandasData(dataname=df)
cerebro.adddata(df_feed)
# Running the Backtrader engine
cerebro.run()
# Handling plot error by checking for IPython definition
try:
    cerebro.plot()
except NameError:
    display(Javascript("alert('IPython is not defined')"))

# Step 1: Install or update necessary libraries
!pip install ipython matplotlib jupyter
!pip install yfinance backtrader
# Step 2: Import required libraries and handle IPython display
import backtrader as bt
import datetime
import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import display, Javascript
# Set matplotlib for inline plotting
%matplotlib inline
# Step 3: Initialize Backtrader engine and load data
cerebro = bt.Cerebro()
df = yf.download("BTC-USD", start='2010-01-01')
df_feed = bt.feeds.PandasData(dataname=df)
cerebro.adddata(df_feed)
# Step 4: Run the engine and plot
try:
    cerebro.run()
    cerebro.plot()
except Exception as e:
    display(Javascript(f"alert('Plotting failed: {str(e)}')"))

ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਪਲਾਟ ਕਰਨਾ

ਜੂਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕਸ ਵਿੱਚ JavaScript-ਅਧਾਰਿਤ ਗ੍ਰਾਫਿੰਗ ਵਰਗੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਤੱਤਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪਲਾਟ ਕਰਨ ਦੌਰਾਨ ਆਈਆਂ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਡਿਵੈਲਪਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੈਕਟਰੇਡਰ ਅਤੇ matplotlib ਵਿੱਤੀ ਜਾਂ ਸਟਾਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਉਹ ਅਕਸਰ 'IPython ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ' ਸਮੱਸਿਆ ਵਿੱਚ ਚਲਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਗਲਤੀ ਪੁਰਾਣੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ, ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੈਟਅਪ ਵਾਤਾਵਰਨ, ਜਾਂ ਜੁਪੀਟਰ ਦੀ ਇਨਲਾਈਨ ਚਾਰਟਿੰਗ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਕਾਰਨ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਰਚਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਜੁਪੀਟਰ ਜਾਦੂ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ %matplotlib inline, ਜੋ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿੰਡੋਜ਼ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਪਲਾਟਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਇਨਲਾਈਨ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਕਿ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਣਾ ਹੈ matplotlib ਅਤੇ ਆਈਪਾਈਥਨ ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਵਧੇਰੇ ਸਹਿਜ ਸੰਚਾਰ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਜੂਪੀਟਰ ਅਤੇ ਆਈਪਾਈਥਨ ਵਾਤਾਵਰਨ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯਮਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅੱਪਗਰੇਡ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਇਕ ਹੋਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਬਿੰਦੂ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪਲਾਟਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ IPython ਬੈਕਐਂਡ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸਲਈ ਇਹਨਾਂ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪ ਟੂ ਡੇਟ ਅਤੇ ਸਥਿਰ ਰੱਖਣ ਨਾਲ "IPython ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ" ਵਰਗੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਵਿੱਚ ਭੱਜਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਗਲਤੀ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਜਿਹੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਅਤੇ ਡੀਬੱਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ try: except: Python ਵਿੱਚ ਬਲਾਕ. ਇਸ ਨਾਲ ਗਲਤੀ ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀ ਸਥਿਰਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।