JupyterNotebook‘s Magic

事情的起因是这样子的：

上个星期在看代码的时候，一个意外让我了解到了jupyternotebook上的黑魔法。是这样子的：

这么骚？可以这么玩？

代码上面直接加了个%%time（具体这个百分号是一个还是两个我还没搞清楚，别人敲的是两个，我敲两个就报错，敲一个就OK，具体情况就需要你们在jupyter上试试了），这样可以算出代码的耗时。

我在python上试了试，报错，不行，后来去了jupyter上面发现是OK的，也就说这个统计耗时的黑魔法只能在jupyter上运行？？？

我们一般统计耗时都是使用结束时间减去开始时间的：

st = time.time()

task_mail(self)

end = time.time()

print("任务使用耗时", end - st)

但是有了jupyter后，这一切都变了：

一个百分号解决问题。

如果我们想计算一个循环的耗时，可以这么写：

输出：

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

Wall time: 5.6 ms

除了这个，jupyter还有一个叫timeit的东西，这个东西就更不得了了，它能细算到每一步的耗时！

我们来看看：

输出结果：

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

惊呆了！他能把循环每一步的耗时都清楚的计算出来！！！精确到微秒级！！

但是其实按照结果来看，这两者之间的结果并不一致，这是为什么呢？

大家都知道，python是有垃圾回收机制的，而这个垃圾回收机制是占用耗时的。而timeit（）会在计时期间暂时关闭垃圾回收机制，所以耗时也就更短。

%真是神奇，这是为什么呢？

Magic 关键字是可以在单元格中运行的特殊命令，能让你控制 notebook 本身或执行系统调用（例如更改目录）。

又例如，在 notebook 中可以使用 %matplotlib 将 matplotlib 设置为以交互方式工作。

输出：

notebook 允许将图像与文本和代码一起嵌入。在使用 matplotlib 或其他绘图包创建可视化内容时很有用。

在 notebook 中可以使用 %matplotlib 将 matplotlib 设置为以交互方式工作。默认情况下，图形呈现在各自的窗口中。但是，你可以通过命令传递参数，以选择特定的“后端”（呈现图像的软件）。要直接在 notebook 中呈现图形，应将通过命令 %matplotlib inline 内联后端一起使用。

Magic 命令的前面带有一个或两个百分号（% 或 %%），分别对应行 Magic 命令和单元格 Magic 命令。行 Magic 命令仅应用于编写 Magic 命令时所在的行，而单元格 Magic 命令应用于整个单元格。

对于 Python 内核，可以使用 Magic 命令 %pdb

来看看还有哪些其他的%魔法吧！

%alias

为系统命令定义别名。

' %alias alias_name cmd '将' alias_name '定义为' cmd '的别名

然后，输入' alias_name params '将执行系统命令' cmd params '(从您的底层操作系统)。

别名的优先级低于magic函数和Python普通变量，因此如果“foo”既是Python变量又是别名，那么别名在“del foo”删除Python变量之前不能执行。

%autoawait

允许更改自动等待选项的状态。

这允许设置特定的异步代码运行器。

如果没有传递值，请打印当前使用的异步集成以及它是否被激活。

%autocall

使函数可调用，而不必键入括号。

%bookmark

管理IPython的书签系统。

%cd

和shell命令一样，更改当前的工作目录

%conda

安装包使用的（类似于!pip install [pkgs]）

%conda install [pkgs]

%debug

激活交互式调试器。

这个神奇的命令支持两种激活调试器的方法。一种是在执行代码之前激活调试器。通过这种方式，您可以设置断点，从该点开始逐步执行代码。可以使用此模式，方法是提供要执行的语句和一个断点。

另一种方法是在死后模式下激活调试器。您可以激活此模式，只需运行%debug而不带任何参数。如果一个异常刚刚发生，这允许您交互式地检查它的堆栈帧。注意，这将始终只在发生的最后一次回溯上工作，所以必须在希望检查的异常触发之后快速调用这个函数，因为如果发生了另一个异常，它会重击前一个异常。

%dirs

返回到当前的目录。

%env

获取或设置环境变量。

还有很多就不一一介绍了，大家可以看看API文档：

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

点击原文可以直达哦！

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Jupyter notebook Python

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