JupyterNotebook‘s Magic

事情的起因是這樣子的：

上個星期在看代碼的時候，一個意外讓我了解到了jupyternotebook上的黑魔法。是這樣子的：

這么騷？可以這么玩？

代碼上面直接加了個%%time（具體這個百分號是一個還是兩個我還沒搞清楚，別人敲的是兩個，我敲兩個就報錯，敲一個就OK，具體情況就需要你們在jupyter上試試了），這樣可以算出代碼的耗時。

我在python上試了試，報錯，不行，后來去了jupyter上面發現是OK的，也就說這個統計耗時的黑魔法只能在jupyter上運行？？？

我們一般統計耗時都是使用結束時間減去開始時間的：

st = time.time()

task_mail(self)

end = time.time()

print("任務使用耗時", end - st)

但是有了jupyter后，這一切都變了：

一個百分號解決問題。

如果我們想計算一個循環的耗時，可以這么寫：

輸出：

CPU times: user 4 ms, sys: 0 ns, total: 4 ms

Wall time: 5.6 ms

除了這個，jupyter還有一個叫timeit的東西，這個東西就更不得了了，它能細算到每一步的耗時！

我們來看看：

輸出結果：

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

驚呆了！他能把循環每一步的耗時都清楚的計算出來！！！精確到微秒級！！

但是其實按照結果來看，這兩者之間的結果并不一致，這是為什么呢？

大家都知道，python是有垃圾回收機制的，而這個垃圾回收機制是占用耗時的。而timeit（）會在計時期間暫時關閉垃圾回收機制，所以耗時也就更短。

%真是神奇，這是為什么呢？

Magic 關鍵字是可以在單元格中運行的特殊命令，能讓你控制 notebook 本身或執行系統調用（例如更改目錄）。

又例如，在 notebook 中可以使用?%matplotlib?將 matplotlib 設置為以交互方式工作。

輸出：

notebook 允許將圖像與文本和代碼一起嵌入。在使用?matplotlib?或其他繪圖包創建可視化內容時很有用。

在 notebook 中可以使用?%matplotlib?將?matplotlib?設置為以交互方式工作。默認情況下，圖形呈現在各自的窗口中。但是，你可以通過命令傳遞參數，以選擇特定的“后端”（呈現圖像的軟件）。要直接在 notebook 中呈現圖形，應將通過命令?%matplotlib inline?內聯后端一起使用。

Magic 命令的前面帶有一個或兩個百分號（%?或?%%），分別對應行 Magic 命令和單元格 Magic 命令。行 Magic 命令僅應用于編寫 Magic 命令時所在的行，而單元格 Magic 命令應用于整個單元格。

對于 Python 內核，可以使用 Magic 命令?%pdb

來看看還有哪些其他的%魔法吧！

%alias

為系統命令定義別名。

' %alias alias_name cmd '將' alias_name '定義為' cmd '的別名

然后，輸入' alias_name params '將執行系統命令' cmd params '(從您的底層操作系統)。

別名的優先級低于magic函數和Python普通變量，因此如果“foo”既是Python變量又是別名，那么別名在“del foo”刪除Python變量之前不能執行。

%autoawait

允許更改自動等待選項的狀態。

這允許設置特定的異步代碼運行器。

如果沒有傳遞值，請打印當前使用的異步集成以及它是否被激活。

%autocall

使函數可調用，而不必鍵入括號。

%bookmark

管理IPython的書簽系統。

%cd

和shell命令一樣，更改當前的工作目錄

%conda

安裝包使用的（類似于!pip install [pkgs]）

%conda install [pkgs]

%debug

激活交互式調試器。

這個神奇的命令支持兩種激活調試器的方法。一種是在執行代碼之前激活調試器。通過這種方式，您可以設置斷點，從該點開始逐步執行代碼。可以使用此模式，方法是提供要執行的語句和一個斷點。

另一種方法是在死后模式下激活調試器。您可以激活此模式，只需運行%debug而不帶任何參數。如果一個異常剛剛發生，這允許您交互式地檢查它的堆棧幀。注意，這將始終只在發生的最后一次回溯上工作，所以必須在希望檢查的異常觸發之后快速調用這個函數，因為如果發生了另一個異常，它會重擊前一個異常。

%dirs

返回到當前的目錄。

%env

獲取或設置環境變量。

還有很多就不一一介紹了，大家可以看看API文檔：

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

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Jupyter notebook Python

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