查看Jupyter Notebook单元格运行时间的方法与Magic命令详解

通过插件查看单元格运行时间

首先打开Jupyter Notebook环境，找到扩展管理入口。

在搜索框中输入“time”，找到并选中“Execute Time”选项，即可完成配置。

配置完成后，界面会显示每个单元格的执行时间，操作非常便捷。若未生效，尝试重启Jupyter Notebook服务。

此外，还有另一种通过命令行安装扩展的方法可供参考。

在终端或命令行界面中执行以下安装命令：

pip install jupyter_contrib_nbextensions

jupyter contrib nbextension install --user jupyter nbextension enable execute_time/Exec

需要注意的是，该方法在部分环境中可能无法正常工作，例如遇到模块不兼容的情况，此时Execute Time/Exec模块可能显示为不可用。

使用Magic命令进行性能分析

补充知识：了解Jupyter Notebook中的Magic命令%time和%%time，它们可用于精确测量代码运行时长。

在开发过程中，有时需要对比不同算法的执行速度，或定位代码中耗时最长的部分，此时可以使用Magic函数进行性能分析。

Magic命令分为行级（%time）和单元格级（%%time）两种类型。

行级Magic命令用于显示单行代码的执行耗时，而单元格级Magic命令则用于显示整个Cell（单元格）代码块的总执行时间。

%%time
import sqlite3 as sql
conn_origin=sql.connect('3.db')
print("打开了数据库")

worker_data=[[1,'wang'],[2,'ye'],[3,'liu'],[4,'lu'],[5,'mo'],[6,'zhang'],[7,'shi'],[8,'wu'],[9,'xing'],[10,'hu']
,[11,'zhang'],[12,'bi'],[13,'li'],[14,'zhao'],[15,'jin'],[16,'tan'],[17,'you'],[18,'qian'],[19,'song']
,[20,'sun'],[21,'chen'],[22,'mu'],[23,'gao'],[24,'qi'],[25,'gu'],[26,'sheng'],[27,'sun'],[28,'deng']
,[29,'yang'] ,[30,'dai'],[31,'tu'],[32,'yu'],[33,'du'],[34,'huang'],[35,'bai'],[36,'mao'],[37,'xu'],[38,'lv']
,[39,'qiu'],[40,'yan']]

以下是具体的输出示例。

程序成功连接并打开了数据库文件。

CPU times: user 350 µs, sys: 602 µs, total: 952 µs Wall time: 985 µs

CPU时间由用户态CPU耗时（user）与内核态CPU耗时（sys）相加得出。

Wall time（墙上时间）即实际流逝的真实时间，它包含了程序等待I/O、系统调度等阻塞情况在内的完整运行时长。

以上内容分享了在Jupyter Notebook中查看单元格运行时间的实例及Magic命令的使用技巧，希望能为读者提供有价值的参考。