Jupyter/IPython 魔法命令列表
安装依赖命令
# 性能分析工具 %pip install line_profiler %pip install memory_profiler# 加载扩展 %load_ext line_profiler %load_ext memory_profiler
常用组合
# 性能测试组合 %timeit sum(range(1000)) # 快速基准测试 %prun my_function() # 详细性能分析 %memit my_function() # 内存使用分析# 调试组合 %xmode Verbose # 详细错误信息 %pdb on # 自动进入调试 # 运行可能出错的代码... %debug # 手动调试# 日常开发组合 %whos # 查看当前变量 %history -n 20 # 查看最近命令 %run script.py # 运行脚本 %load_ext autoreload # 自动重载模块 %autoreload 2
魔法命令列表
| 命令 | 用途 | 使用示例 |
|---|---|---|
%time |
测量单次代码执行时间 | %time sum(range(1000)) |
%%time |
测量多行代码单次执行时间 | %%timex = [i**2 for i in range(1000)]sum(x) |
%timeit |
自动多次执行求平均时间 | %timeit sum(range(1000)) |
%%timeit |
多行代码多次执行求平均 | %%timeittotal = 0for i in range(1000):total += i |
%prun |
性能分析(函数调用统计) | %prun my_function() |
%lprun |
逐行性能分析 | %lprun -f my_function my_function() |
%memit |
测量内存使用量 | %memit sum(range(1000000)) |
%mprun |
逐行内存分析 | %mprun -f my_function my_function() |
%whos |
显示所有变量信息 | %whos |
%who_ls |
显示变量名列表 | %who_ls |
%pinfo |
显示对象基本信息 | %pinfo pd.DataFrame |
%pinfo2 |
显示对象详细信息 | %pinfo2 pd.DataFrame |
%debug |
进入事后调试模式 | 在异常后执行 %debug |
%pdb |
自动调试开关 | %pdb on / %pdb off |
%xmode |
设置异常显示模式 | %xmode Verbose / %xmode Plain |
%load |
加载外部文件代码 | %load myscript.py |
%run |
运行外部Python脚本 | %run myscript.py |
%store |
在会话间保存变量 | %store my_var%store -r my_var |
%history |
显示命令历史 | %history -n 10 |
%recall |
重新执行历史命令 | %recall 5 |
%matplotlib |
设置matplotlib后端 | %matplotlib inline |
%reset |
清除所有变量 | %reset -f |
%env |
环境变量操作 | %env%env MY_VAR=value |
%cd |
切换工作目录 | %cd /path/to/dir |
%ls |
列出目录内容 | %ls%ls -l |
%pip |
包管理 | %pip install package_name |
%conda |
Conda包管理 | %conda install package_name |