打开jupyter notebook, 进入这儿:
搜索框里搜索time,并选中Execute Time,大功告成!!!
最后是这样的, 很方便有木有(如果不行可以尝试重启一下jupyter notebook)。
之前有见过其他方法:
命令行里输入:
pip install jupyter_contrib_nbextensions
jupyter contrib nbextension install --user
jupyter nbextension enable execute_time/Exec
可是这个在我这儿不知道为啥用不了,我的execute_time/Exec模块显示可能不兼容。
补充知识:jupyter notebook magic %time %%time 告诉你运行时长
在编程的时候有时候我们想要比较 两种算法哪个更快 或者自己的代码哪一段最慢 这时候就可以使用 magic函数
magic有行魔法%time 和单元魔法%%time
行魔法 显示这一行代码运行的时长 单元魔法显示这一个cell 运行的时长
%%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']]
这是显示的结果:
打开了数据库
CPU times: user 350 µs, sys: 602 µs, total: 952 µs
Wall time: 985 µs
cputime=user用户态cpu耗时 +sys内核态cpu耗时
wall time = real time 墙上钟表时间 包含堵塞等多种情况的实际运行时长
以上这篇查看jupyter notebook每个单元格运行时间实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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