python中的%timeit是什么？

我总是这样阅读代码来计算时间：

%timeit function()

你能解释一下这里的“%”是什么意思吗

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我想，“%”总是用来替换字符串中的某些内容，比如%s表示替换字符串，%d表示替换数据，但我不知道这种情况。

IPython截取这些，它们被称为内置的魔术命令，下面是列表：

您还可以创建自己的自定义魔法

你的

timeit

就在这里

这在iPython中被称为一种线条魔术。它们的独特之处在于，它们的参数仅扩展到当前行的末尾，而magics本身实际上是为命令行开发而构建的

timeit

用于对代码的执行进行计时

如果您想查看所有可以使用的魔法，只需键入：

%lsmagic

获取行魔法和单元格魔法的列表

文档中的一些进一步信息：

IPython有一个命令系统，我们称之为magics，它有效地提供了一种与Python语法正交的迷你命令语言，用户可以使用新命令进行扩展。Magics是以交互方式输入的，因此它们使用命令行约定，例如使用空格分隔参数、使用破折号分隔选项以及命令行环境中典型的其他约定

根据您使用的是直线模式还是单元模式，有两种不同的方式使用

%timeit

。你的问题说明了第一种方式：

In [1]: %timeit range(100)

vs

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%timeit

是一个函数，可用于对特定代码段（单个执行语句或单个方法）计时

从文档中：

%时间

Time execution of a Python statement or expression

Usage, in line mode:
    %timeit [-n<N> -r<R> [-t|-c] -q -p<P> -o] statement

你会得到他们的时间安排

%timeit

的主要优点是：

• 您不需要导入

  timeit.timeit

  ，并多次运行代码以确定哪种方法更好

• %timeit将根据总共2秒的执行窗口自动计算代码所需的运行次数

• 您还可以使用当前控制台变量，而无需像在

  timeit.timeit

  中那样传递整个代码段，以生成在另一个timeit工作的环境中生成的变量

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我只想添加使用%timeit的另一个有用的优点：

• 还可以使用当前控制台变量，而无需像timeit.timeit那样传递整个代码段来构建在另一个timeit工作的环境中构建的变量

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PS：我知道这应该是一个评论来回答上面的问题，但我目前没有足够的声誉来回答这个问题，希望我写的东西能对别人有所帮助，并帮助我赢得足够的声誉，以便下次发表评论。

行魔法以%字符为前缀，工作方式与操作系统命令行调用非常类似：它们将行的其余部分作为参数，参数传递时不带括号或引号单元格魔法的前缀是一个双精度的%%，它们不仅是作为参数的函数，而且是作为单独参数的函数。我只想在%%timeit上添加一个非常微妙的点。如果它在单元格上运行“magics”，您将得到错误

UsageError:找不到行魔术函数

%%timeit

…如果%%timeit上面有任何代码/注释行。换句话说，请确保%%timeit是单元格中的第一个命令

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我知道这是所有专家都会说的一个小问题，但我只是想为那些从魔术开始的年轻巫师们加上我的半分钱。

这是伊皮顿的魔术命令。请参阅：是否有方法对ipython shell中的宏或一组行计时？@alpha_989是的，您可以将这些行集合包装到函数中，然后对函数计时，如：

%timeit function（）

@mu無: 请澄清

timer.timeit

——这是一个实际的模块名称吗？@fountainhead:输出

10000个循环，每个循环最好3:29.6µs

可以解释为：（1.）表达式运行10000次以获得总时间（2）。然后总时间除以10000以获得“每个循环”时间和（3）总时间计算进行3次，最后（4.）在3次总时间中，使用最小总时间（也称为“3中最好”）作为输出。我的解释正确吗？是/否？您也可以编辑其他人的答案以改进它。你应该已经有足够的声誉了谢谢，我不知道@Tarickwellings不适用于iPython外壳，仅适用于Jupyter笔记本电脑

Time execution of a Python statement or expression

Usage, in line mode:
    %timeit [-n<N> -r<R> [-t|-c] -q -p<P> -o] statement

In [1]: %timeit for _ in range(1000): True
10000 loops, best of 3: 37.8 µs per loop

In [2]: %timeit for _ in xrange(1000): True
10000 loops, best of 3: 29.6 µs per loop