Jupyter Notebooks — фантастический инструмент для интерактивного программирования и анализа данных. Когда вы работаете с более крупными и сложными блокнотами, становится важным измерять и оптимизировать время выполнения отдельных ячеек. В этой статье мы рассмотрим несколько простых методов измерения времени выполнения ячеек в IPython Jupyter Notebook, используя разговорный язык и практические примеры кода.

Методы измерения времени выполнения ячейки:

1. Использование магической команды %time:
   Магическая команда %timeпозволяет измерить время выполнения одной строки кода. Просто добавьте %timeк коду, который хотите измерить. Например:

   %time my_function()

   Эта команда отобразит время выполнения my_function()в миллисекундах.

2. Использование магической команды ячейки %%time.
   Магическая команда %%timeпозволяет измерить время выполнения всей ячейки. Поместите %%timeв начале ячейки, которую вы хотите измерить. Например:

   %%time
   # Your code here

   Эта команда отобразит время выполнения всей ячейки в миллисекундах.

3. Использование модуля timeit.
   Модуль timeitпредоставляет более гибкий способ измерения времени выполнения. Вы можете использовать его для измерения времени, затраченного на выполнение определенного блока кода. Вот пример:

   import timeit
   start_time = timeit.default_timer()
   # Your code here
   end_time = timeit.default_timer()
   execution_time = end_time - start_time
   print(f"Execution time: {execution_time} seconds")

   Этот метод позволяет проводить более точные измерения и полезен, когда вам нужно повторить выполнение несколько раз.

4. Использование магической команды ячейки %%capture.
   Магическая команда %%captureфиксирует стандартный вывод ячейки, включая время выполнения. Затем вы можете получить доступ к захваченному выводу и извлечь время выполнения. Вот пример:

   %%capture captured_output
   # Your code here
   execution_time = captured_output.execution_time
   print(f"Execution time: {execution_time}")

   Этот метод полезен, если вы хотите сохранить время выполнения для дальнейшего анализа или обработки.

Измерение времени выполнения ячейки имеет важное значение для оптимизации Jupyter Notebooks. В этой статье мы рассмотрели несколько простых методов измерения времени выполнения с помощью магических команд IPython и модуля timeit. Отслеживая время выполнения, вы можете выявить узкие места в производительности и повысить общую эффективность своих блокнотов.