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