以上足以说明 %run 命令不仅仅调用了脚本还将脚本加载进了jupyter中，我们可以在里面任意调用脚本中的方法函数。...前面介绍完了使用 %run 魔法命令调用加载脚本文件，有时候我们也会调用加载我们自己写包下面的模块，那此时我们该如何在jupyter中调用呢？其实很简单，并且我们不在需要使用%run这样的魔法命令。...那我们在试试将代码中循环的值变的小一点： ? 此时jupyter为我们运行了100000万次。 但是上面代码有明显的局限性，%timeit后面只能接一句代码，如果我想测试一段代码的性能该怎么办呢？...我们只需要在jupyter cell中开头使用%%timeit（也叫区域命令符）魔法命令： ?...这里可能有一个陷阱： %timeit会将后面的代码运行多次，但是如果后面的代码运行多次效率是不同的话，这个测量的结果会有很大的偏差，具体例子如下： ? 接下来，我们重新生成10万个随机数： ?
import os os.system('say "hi siri"') 8、显示执行时间⏱️ 要在Jupyter notebook中测量单元格的执行时间，可以使用%timeit魔法命令。...下面是如何使用%timeit的例子: %timeit sum(range(100)) 这将计算sum函数的执行时间，并返回执行该函数所需的平均时间。...还可以使用%%timeit来测量整个单元格的执行时间: %%timeit total = 0 for i in range(1000): total += i 可以看到上面的代码与我们使用使用...-z:删除所有已存储的变量 你也可以使用一个%store命令存储多个值，如 %store var1 var2 %store命令仅在相同的Jupyter会话中有效。...%%writefile是一个Jupyter Notebook魔法命令，可以将单元格的内容保存为Python文件。
还可以查看函数或模块对象的源代码。 4. history历史命令 在IPython中，执行history或hist命令能够查看历史输入。...如图，e盘中有一py脚本test.py，在IPython中执行。 9.%timeit测量代码运行时间 IPython使用魔法命令%timeit来测量单行代码的运行时间。 10....%%timeit测量代码运行时间 %%timeit用来测量整个单元格代码的运行时间. 11. %pwd显示工作路径 该魔法命令用来显示当前工作目录的路径。 12...._打印前输出结果 使用一个下划线 _ 获取前一个输出结果，它是个变量，实时更新的。...%save保存cell %save path n1 n2..命令用于将指定cell代码保存到指定的py文件中。 35.
还可以查看函数或模块对象的源代码。 ? 4. history历史命令 在IPython中，执行history或hist命令能够查看历史输入。 ?...如图，e盘中有一py脚本test.py，在IPython中执行。 ? ? 9.%timeit测量代码运行时间 IPython使用魔法命令%timeit来测量单行代码的运行时间。 ? 10....%%timeit测量代码运行时间 %%timeit用来测量整个单元格代码的运行时间. ? 11. %pwd显示工作路径 该魔法命令用来显示当前工作目录的路径。 ? 12...._打印前输出结果 使用一个下划线 _ 获取前一个输出结果，它是个变量，实时更新的。...%who显示变量 %who命令同样用于显示当前变量，但提供的信息更加丰富。 ? 34. %save保存cell %save path n1 n2..命令用于将指定cell代码保存到指定的py文件中。
1、Jupyter Notebook简介 Jupyter Notebook是一个在线编辑器，可以在网页上编辑程序，在编辑的过程中，每次编辑一行代码就可以运行一行代码，运行的结果也可以显示在代码的下方，方便查看...2）自动补齐键 在代码编写过程中，如果只记得函数或变量名称的前几个字母，可以通过Tab键，实现全名称（如函数名、方法名、变量名等）的自动补齐。 ?...5、Jupyter中的魔法函数 1）%pwd 该魔法函数用于显示Jupyter当前的工作空间。 2）%hist 该魔法函数用于显示当前Jupyter中，所有运行过的历史代码。...3）%who 该魔法函数用于显示当前Jupyter环境中的所有变量或名称。 4）%reset 该魔法函数用于删除当前Jupyter环境中的所有变量或名称。...7)%%timeit 该魔法函数用于计算当前cell的代码运行时长。
性能测试 timeit是Python标准库中的一个模块，用于衡量Python代码的执行时间。它可以用来测试代码的性能，帮助开发者找到程序中的瓶颈，优化代码，提高程序的运行速度。...函数执行时间：{execution_time} 秒") 在这个例子中，我们首先导入了timeit模块，然后定义了一个名为test()的函数，该函数使用列表推导式返回一个包含前1000个整数的平方的列表。...最后 尽管timeit是一个强大的代码执行时间测量工具，但它也有一些缺点需要注意： 精度受限：由于计时过程中可能存在其他系统活动和资源竞争，可能导致执行时间的测量结果不够准确。...某些因素，如硬件、操作系统、Python解释器版本等，可能会对计时结果产生影响。因此，在比较不同系统或环境下的性能差异时，需要谨慎处理。...只测量执行时间：timeit只提供了对代码执行时间的测量，无法直接测量其他性能指标，如内存占用、CPU利用率等。如果需要全面评估代码的性能，可能需要结合其他工具和技术进行综合分析。
（01 - 31） %H 一天中的第几个小时（24小时制，00 - 23） %I 一天中的第几个小时（12小时制，01 - 12） %j 一天中的第几天（001 - 366） %m 月份（01...2019-05-29 09:53:39 2019-05-29 10:53:39 # timeit-时间测量工具 # 测量程序运行时间间隔实验 def p(): time.sleep(3.6)...t = timeit.timeit(stmt="[i for i in range(1000)]", number=10000) # 测量代码c执行100000次运行结果 t2 = timeit.timeit...(stmt=c, number=100000) print(t1) print(t2) 1559094978.98862 6.657718261000355 # timeit 可以执行一个函数，来测量一个函数的执行时间...双点，代表父目录 absp = op.abspath(".") print(absp) d:\Jupyter\nootbook\笔记 # basename() 获取路径中的中文名部分 # 格式：os.path.basename
Python的内置timeit模块让我可以以秒为单位测量任意Python语句的执行时间。...以下是我使用Python内置timeit模块测量fibonacci的函数的执行时间： 正如你所看到的，在我的机器上，计算Fibonacci序列中的第35个数字大约需要五秒钟的时间。...这是一个非常缓慢和昂贵的操作。 边栏：timeit.timeit参数 Python的内置timeit模块让我可以测量任意Python语句的执行时间（以秒为单位）。...这通常不是一个好主意，因为它会导致程序中的内存耗尽错误。 在程序中使用的任何类型的缓存，最好可以同时限制缓存中保存的数据量。...在本教程的下一节中，您将看到如何在Python程序中使用memoization算法的“生产就绪”实现。
对于大型和长时间运行的数据分析应用，你可能希望测量不同组件或单独函数调用语句的执行时间。...第一个方法是第二个方法的两倍多，但是这种测量方法并不准确。如果用%time多次测量，你就会发现结果是变化的。要想更准确，可以使用%timeit魔术函数。...在大型数据分析中，这些毫秒的时间就会累积起来！ %timeit特别适合分析执行时间短的语句和函数，即使是微秒或纳秒。...运行之后，任何定义在main函数中的结果和对象都不能在IPython中被访问到。...总是要运行的插件，比如line_profiler中的%lprun魔术函数 启用Jupyter插件 定义自己的魔术函数或系统别名 IPython的配置存储在特殊的ipython_config.py文件中，
保存键 在编写代码时，最好养成良好的习惯，那就是编写代码便保存（尽管Jupyter默认会2分钟自动保存一次，但2分钟内万一出现一些意外，岂不是糟糕啦）。...3.Jupyter中的魔法函数 1）%pwd 用于显示Jupyter当前的工作空间。 2）%hist 用于显示当前Jupyter中，所有运行过的历史代码。...3）%who 用于显示当前Jupyter环境中的所有变量或名称。 4）%reset 用于删除当前Jupyter环境中的所有变量或名称。 5)%time 用于计算当前代码行的运行时长。...6)%timeit 用于计算当前代码行的平均运行时长（即在执行一个语句100000次(默认情况下)后，再给出运行最快3次的平均值。 7)%%timeit 用于计算当前cell的代码运行时长。...8）%matplotlib 用于显示绘图结果的风格，默认为%matplotlib inline，是直接将图片显示在浏览器中，如果希望图片单独生成，可以使用%matplotlib。
下面是魔法函数%timeit的示例： In [13]: %timeit range(1000) 100000 loops, best of 3: 8.63 µs per loop In [14]: %...%timeit x = range(1000) ...: max(x) ...: 10000 loops, best of 3: 22.8 µs per loop 内置的魔法函数包括如下几种...其它函数，比如：%reset，%timeit，%%writefile，%load，%paste等。 如果当前命令只有一行，行魔法函数也可以省略%，但是单元格模范函数不能省略%%。...历史 IPython保存了输入的历史命令和输出结果，使用up键和down键可以轻松的访问历史命令。 历史命令保存在In变量中，历史输出保存在Out中，最后三天历史输出分别保存在，,和__中。...绘图 在jupyter notebook中执行%matplotlib inline之后，就可以在Out输出中展示matplotlib绘制的图片了。
如果您想要查看特定的变量，比如只查看str变量，该怎么办?它是很容易的。您需要在魔术命令之后输入对象类型。在本例中，它是%who str。 ? %timeit 这个命令很有趣。...%store 如果你在一个笔记本上做一个项目，而你想在另一个笔记本上传递你的变量，那该怎么办呢?您不需要pickle它或将它保存在某个目标文件中。您需要的是使用%store 魔术命令。 ?...%prun的惊人之处在于，它显示了一个列表，列表中其中可以看到语句中每个内部函数被调用的次数、每次调用的时间以及函数所有运行的累积时间。 让我们通过一个示例来运行%prun 魔术命令。 ?...如果您已经编写了可以复用的函数，并希望将其保存在python文件中，该怎么办呢?当然，您可以打开另一个IDE并复制粘贴该文件，但是有一种更简单的方法可以做到这一点。...我们可以使用神奇的命令%%writefile来达到同样的结果。 让我们尝试运行以下代码。
IPython IPython是一个非常强大的解释器，通常它是和jupyter notebook一起使用的。在IPython3.X中，IPython和Jupyter是作为一个整体一起发布的。...而Cell magics可以接收多行的数据，直到你输入空白回车为止。是以%%开头的。 比如我们想要看一个timeit的魔法函数的用法，可以使用Object?...其他的函数: %reset, %timeit, %%writefile, %load, or %paste. 运行和编辑 使用%run 可以方便的运行外部的python脚本。...在交互环境中，一个简单的遍历历史输入命令的方式就是使用up- 和 down- 箭头。 更强大的是，IPython将所有的输入和输出都保存在In 和 Out这两个变量中，比如In[4]。...pwd /Users/flydean/Downloads 还可以用变量接收运行的结果，比如 ：files = !ls
在Jupyter Notebook上可以将代码、图像、注释、公式和可视化结果保存在一起。...%%time将提供代码单次运行的信息，%%timeit将默认运行你的代码100,000次，提供最快运行三次的平均结果。...%prun，显示程序中每个函数的调用信息 %pdb，代码调试 详细的介绍在： https://docs.python.org/3.5/library/pdb.html#debugger-commands...在函数末尾加分号可以抑制函数的输出。...原则上，可以在动态库中编译函数并编写python包装器… 但是把这个无聊的部分做完会更好，对吧? 您可以用cython或fortran编写函数，并直接从python代码中使用这些函数。
本系列是我在学习《基于Python的数据结构》时候的笔记。本小节首先回顾一下timeit代码执行时间测量模块，然后通过此模块测算Python中list列表一些操作的时间效率。...一 timeit模块 前一小节我们介绍了Python内置的代码执行时间测量模块timeit，timeit模块可以用来测试一小段Python代码的执行速度。接下来简单回顾一下timeit模块。...方法返回执行代码的平均耗时，一个float类型的秒数。 二 list的操作测算 首先通过timeit模块来测算一下list四种创建列表操作的时间效率。 ? ? 执行结果如下所示。...timer1 = Timer("t1()", "from __main__ import t1") 此时程序保存在"06_list.py"文件中，t1函数就存放在"06_list.py"文件中。...三 list中的"+"和extend操作 接下来测算一下list中的"+"操作和extend操作的时间效率。 ? 执行结果如下所示。
几个我的最爱： Esc + F 在代码中查找、替换，忽略输出。 Esc + O 在cell和输出结果间切换。...把变量名称或没有定义输出结果的语句放在cell的最后一行，无需print语句，Jupyter也会显示变量值。当使用Pandas DataFrames时这一点尤其有用，因为输出结果为整齐的表格。...使用了Python的 timeit 模块，该模块运行某语句100，000次（默认值），然后提供最快的3次的平均值作为结果。...Magic-%prun：告诉你程序中每个函数消耗的时间 使用%prun+函数声明会给你一个按顺序排列的表格，显示每个内部函数的耗时情况，每次调用函数的耗时情况，以及累计耗时。...有时候不让末句的函数输出结果比较方便，比如在作图的时候，此时，只需在该函数末尾加上一个分号即可。
衡量代码的性能 性能计时函数概述 timeit 函数和秒表计时器函数 tic 和 toc 可以计算代码运行所需的时间。使用 timeit 函数严格测量函数执行时间。...使用 tic 和 toc 可估算运行较小部分代码而非整个函数的时间。 计时函数 要测量运行函数所需的时间，请使用 timeit 函数。timeit 函数多次调用指定的函数，并返回测量结果的中位数。...它采用要测量的函数的句柄并返回典型执行时间（以秒为单位）。假设定义了一个函数 computeFunction，它采用两个在工作区中定义的输入 x 和 y。...此测量值不同于 timeit 或 tic/toc 返回的挂钟时间，可能会造成误解。例如： pause 函数的 CPU 时间通常很小，但挂钟时间会考虑暂停 MATLAB 执行的实际时间。...将要尝试计时的代码放在函数中，而不是在命令行或脚本内部对其计时。 除非是尝试测量首次成本，否则请多次运行代码。使用 timeit 函数。 请不要在测量性能时执行 clear all。
所以需要创建单独的虚拟环境来保存两个 Python 版本。...冒泡排序 由于无法对 Pandas 进行基准测试，因此我们试试一般常见的计算时的性能对比，测量对一百万个数字进行排序所花费的时间。...排序是日常使用的最多也是最常用的一个操作了，相信它的结果可以为我们提供一个很好的参考。...timeit 函数被设置为仅测量冒泡排序函数执行的持续时间。 结果如下 Python 3.11 只用了 21 秒来排序，而 3.10 对应的用时 39 秒。 I/O 操作是否存在性能差异？...第二个程序也使用 timeit 函数。但它只读取一百万个文件。
Jupyter Magic - Timing 对于计时有两个十分有用的魔法命令：%%time 和 %timeit. 如果你有些代码运行地十分缓慢，而你想确定是否问题出在这里，这两个命令将会非常方便。...script 使用%%writefile魔法保存cell的内容到一个外部文件。...，每次调用的时间与该函数累计运行的时间。...Jupyter Magic - Debugging with %pdb Jupyter有一个自己的python调试器接口(pdb)，这使得我们能够进入函数内部看看到底发生了什么。...将 notebook 保存到比如 dropbox 中，然后将链接放到nbviewer. nbviewer将会渲染你存储在任何地方的notebook.
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