Измерение времени выполнения ячейки в IPython Notebook

Быстрый ответ

В IPython-блокнотах для оценки времени выполнения операций используются так называемые магические команды. Если вам необходимо оценить время выполнения определённой операции, используйте %timeit. Для замера времени работы всех команд в ячейке применяется %%time.

Замер времени для отдельной операции:

%timeit [ваш_код]
# Или выполняйте свои команды на этом месте

Измерение времени выполнения всех команд в ячейке:

%%time
# Здесь выполняйте нужные вам команды

Для получения среднего времени, основываясь на нескольких запусках кода, используют %%timeit:

%%timeit
# Здесь тестируйте свой код на уровне итераций

Используйте %timeit для вычисления среднего времени нескольких запусков и %%time для определения времени одного общего выполнения.

Подводные камни и детальный обзор

Магические команды и расширения несут в себе большое количество возможностей для мониторинга времени выполнения в IPython. Например, расширение Execute Time Nbextension предлагает встроенные метки времени, которые незаменимы при работе с операциями, требующими большого времени на выполнение.

Для понимания работы данных механизмов, добавьте операторы вывода данных:

%%time
print("Начало выполнения задания.")
# Здесь место для вашего кода
print("Задание выполнено!")

Когда используете %%timeit, размещайте переменные вне ячейки, это поможет избежать проблем с областями видимости. Всегда держите под рукой официальную документацию IPython для быстрого доступа к информации.

Чтобы автоматизировать процесс измерения времени, воспользуйтесь расширением ipython-autotime. Просто активируйте его:

%load_ext autotime
# И начинается магия...

Отслеживайте актуальные обсуждения и комментарии на тему измерения времени на форумах, вроде Stackoverflow. Здесь можно получить проверенные сообществом рекомендации и полезные советы.

Если вы планируете использовать jupyter_contrib_nbextensions, не забудьте установить и активировать соответствующие модули через pip для доступа ко всему функционалу.

Визуализация

Представьте себе ячейку IPython-блокнота как гоночную трассу, а команду %%time — как стартовый выстрел, "дающий старт" вашему коду:

🏁 Старт: Процесс выполнения кода начат...

Код, подобно гоночному автомобилю, "мчится" к концу выполнения, и когда он достигает своей "финишной линии", время останавливается, зафиксировав общую длительность исполнения:

🏁🏎️💨 Финиш: Код успешно выполнен!
🕒 Затрачено времени: 2,4 секунды

Итак, вы установили свое личное "рекордное время" выполнения кода от начала до конца.

Подробная экскурсия: Особенности, предупреждения и новые приемы

Побочные эффекты: осмотрительность никогда не помешает

Данные в ячейках не изолированы друг от друга, поэтому будьте внимательны к побочным эффектам при выполнении замера времени — помните об эффекте бабочки.

Nbextensions: ваш союзник в проектах

Расширение ExecuteTime поддерживает постоянный мониторинг, позволяя просто и эффективно интегрировать измерение времени и вывод информации в Jupyter.

Autotime: ваш собственный таймер

Мечтаете о таймере, работающем всегда? Просто настройте ipython_config.py, чтобы расширения, вроде autotime, включались автоматически — будто у вас есть свой собственный таймер на гоночной трассе!

Идите в ногу с развитием: обновленная информация – залог успеха

Для обновления информации следите за релизами IPython и Jupyter. Возможно, некоторые новые функции и обновления ждут, когда вы их найдете. Узнавайте об обновлениях инструмента timeit, следите за свежими расширениями, иногда заглядывайте в репозиторий ipython-autotime на GitHub.

Полезные материалы

1. Встроенные магические команды — документация IPython — обзор всех команд IPython для замеров времени.
2. Профилирование и измерение времени — Руководство по науке о данных на Python — подробное руководство с примерами использования профилирования и измерения времени.
3. Execute Time — документация jupyter_contrib_nbextensions — расширение для отслеживания времени выполнения кода в ячейках Jupyter Notebook.
4. Выполнение кода — документация Jupyter Notebook — официальные рекомендации по взаимодействию с кодом в блокнотах Jupyter.
5. Обсуждения по запросу 'timeit' — Stack Overflow — советы и обсуждения по использованию %timeit в Python.
6. 28 советов и трюков для оптимизации работы в Jupyter Notebook — полезные рекомендации по улучшению вашей работы в Jupyter Notebook.