JupyterNotebook‘s Magic

事情的起因是这样子的:

上个星期在看代码的时候,一个意外让我了解到了jupyternotebook上的黑魔法。是这样子的:

这么骚?可以这么玩?

代码上面直接加了个%%time(具体这个百分号是一个还是两个我还没搞清楚,别人敲的是两个,我敲两个就报错,敲一个就OK,具体情况就需要你们在jupyter上试试了),这样可以算出代码的耗时。

我在python上试了试,报错,不行,后来去了jupyter上面发现是OK的,也就说这个统计耗时的黑魔法只能在jupyter上运行???

我们一般统计耗时都是使用结束时间减去开始时间的:

st = time.time()
task_mail(self)
end = time.time()
print("任务使用耗时", end - st)

但是有了jupyter后,这一切都变了:

一个百分号解决问题。

如果我们想计算一个循环的耗时,可以这么写:

输出:

CPU times: user 4 ms, sys: 0 ns, total: 4 ms
Wall time: 5.6 ms

除了这个,jupyter还有一个叫timeit的东西,这个东西就更不得了了,它能细算到每一步的耗时!

我们来看看:

输出结果:

3.3 ms ± 171 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

惊呆了!他能把循环每一步的耗时都清楚的计算出来!!!精确到微秒级!!

但是其实按照结果来看,这两者之间的结果并不一致,这是为什么呢?

大家都知道,python是有垃圾回收机制的,而这个垃圾回收机制是占用耗时的。而timeit()会在计时期间暂时关闭垃圾回收机制,所以耗时也就更短。

%真是神奇,这是为什么呢?

Magic 关键字是可以在单元格中运行的特殊命令,能让你控制 notebook 本身或执行系统调用(例如更改目录)。

又例如,在 notebook 中可以使用 %matplotlib 将 matplotlib 设置为以交互方式工作。

输出:

notebook 允许将图像与文本和代码一起嵌入。在使用 matplotlib 或其他绘图包创建可视化内容时很有用。

在 notebook 中可以使用 %matplotlib 将 matplotlib 设置为以交互方式工作。默认情况下,图形呈现在各自的窗口中。但是,你可以通过命令传递参数,以选择特定的“后端”(呈现图像的软件)。要直接在 notebook 中呈现图形,应将通过命令 %matplotlib inline 内联后端一起使用。

Magic 命令的前面带有一个或两个百分号(% 或 %%),分别对应行 Magic 命令和单元格 Magic 命令。行 Magic 命令仅应用于编写 Magic 命令时所在的行,而单元格 Magic 命令应用于整个单元格。

对于 Python 内核,可以使用 Magic 命令 %pdb

来看看还有哪些其他的%魔法吧!

%alias

为系统命令定义别名。

' %alias alias_name cmd '将' alias_name '定义为' cmd '的别名

然后,输入' alias_name params '将执行系统命令' cmd params '(从您的底层操作系统)。

别名的优先级低于magic函数和Python普通变量,因此如果“foo”既是Python变量又是别名,那么别名在“del foo”删除Python变量之前不能执行。

%autoawait

允许更改自动等待选项的状态。

这允许设置特定的异步代码运行器。

如果没有传递值,请打印当前使用的异步集成以及它是否被激活。

%autocall

使函数可调用,而不必键入括号。

%bookmark

管理IPython的书签系统。

%cd

和shell命令一样,更改当前的工作目录

%conda

安装包使用的(类似于!pip install [pkgs])

%conda install [pkgs]

%debug

激活交互式调试器。

这个神奇的命令支持两种激活调试器的方法。一种是在执行代码之前激活调试器。通过这种方式,您可以设置断点,从该点开始逐步执行代码。可以使用此模式,方法是提供要执行的语句和一个断点。

另一种方法是在死后模式下激活调试器。您可以激活此模式,只需运行%debug而不带任何参数。如果一个异常刚刚发生,这允许您交互式地检查它的堆栈帧。注意,这将始终只在发生的最后一次回溯上工作,所以必须在希望检查的异常触发之后快速调用这个函数,因为如果发生了另一个异常,它会重击前一个异常。

%dirs

返回到当前的目录。

%env

获取或设置环境变量。

还有很多就不一一介绍了,大家可以看看API文档:

https://ipython.readthedocs.io/en/stable/interactive/magics.html#magic-autoawait

点击原文可以直达哦!

本文分享自微信公众号 - Python乱炖(Cooking_python)

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原始发表时间:2019-06-13

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