我想得到的时间花在单元格执行除了原始的输出从单元格。

为此,我尝试了%%timeit -r1 -n1,但它没有公开在cell中定义的变量。

%%time适用于只包含1条语句的cell。

In[1]: %%time
       1
CPU times: user 4 µs, sys: 0 ns, total: 4 µs
Wall time: 5.96 µs
Out[1]: 1

In[2]: %%time
       # Notice there is no out result in this case.
       x = 1
       x
CPU times: user 3 µs, sys: 0 ns, total: 3 µs
Wall time: 5.96 µs

最好的方法是什么?

更新

我已经在nbeextension中使用执行时间相当长一段时间了。这是伟大的。

更新2021 - 03

到目前为止,这是正确的答案。从本质上讲,%%time和%%timeit现在都像预期的那样工作。


当前回答

当遇到麻烦时,什么意味着什么:

时间还是??时间

详情如下:

Usage, in line mode:
  %timeit [-n<N> -r<R> [-t|-c] -q -p<P> -o] statement
or in cell mode:
  %%timeit [-n<N> -r<R> [-t|-c] -q -p<P> -o] setup_code
  code
  code...

Time execution of a Python statement or expression using the timeit
module.  This function can be used both as a line and cell magic:

- In line mode you can time a single-line statement (though multiple
  ones can be chained with using semicolons).

- In cell mode, the statement in the first line is used as setup code
  (executed but not timed) and the body of the cell is timed.  The cell
  body has access to any variables created in the setup code.

其他回答

这不是很漂亮,但没有额外的软件

class timeit():
    from datetime import datetime
    def __enter__(self):
        self.tic = self.datetime.now()
    def __exit__(self, *args, **kwargs):
        print('runtime: {}'.format(self.datetime.now() - self.tic))

然后你可以像这样运行它:

with timeit():
    # your code, e.g., 
    print(sum(range(int(1e7))))

% 49999995000000
% runtime: 0:00:00.338492

你可以使用timeit魔法函数。

%timeit CODE_LINE

或者在单元格上

%%timeit 

SOME_CELL_CODE

查看更多IPython魔法功能,请访问https://nbviewer.jupyter.org/github/ipython/ipython/blob/1.x/examples/notebooks/Cell%20Magics.ipynb

如果你想打印壁单元格的执行时间,这里有一个技巧, 使用

%%time
<--code goes here-->

但这里要确保,%%time是一个神奇的函数, 所以把它放在代码的第一行。

如果你把它放在代码的某行之后它就会给你 使用错误,不能工作。

你可能还想查看python的剖析魔法命令% prunit给出类似-的东西

def sum_of_lists(N):
    total = 0
    for i in range(5):
        L = [j ^ (j >> i) for j in range(N)]
        total += sum(L)
    return total

然后

%prun sum_of_lists(1000000)

将返回

14 function calls in 0.714 seconds  

Ordered by: internal time      

ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
    5    0.599    0.120    0.599    0.120 <ipython-input-19>:4(<listcomp>)
    5    0.064    0.013    0.064    0.013 {built-in method sum}
    1    0.036    0.036    0.699    0.699 <ipython-input-19>:1(sum_of_lists)
    1    0.014    0.014    0.714    0.714 <string>:1(<module>)
    1    0.000    0.000    0.714    0.714 {built-in method exec}

我发现它在处理大块代码时很有用。

import time
start = time.time()
"the code you want to test stays here"
end = time.time()
print(end - start)