python Jupyter运行时间实例过程解析
这篇文章主要介绍了pythonJupyter运行时间实例过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
1.Pythontimetime()方法
importtime
time_start=time.time()
time_end=time.time()
print('totallycost',time_end-time_start)
importtime print"time.time():%f"%time.time() printtime.localtime(time.time()) printtime.asctime(time.localtime(time.time()))
以上实例输出结果为：
time.time():1234892919.655932 (2009,2,17,10,48,39,1,48,0) TueFeb1710:48:392009
Pythontimetime()返回当前时间的时间戳（1970纪元后经过的浮点秒数）
参数：NA。
返回值：返回当前时间的时间戳（1970纪元后经过的浮点秒数）。
2.JupyterMagic-Timing(%%time%time%timeit)
对于计时有两个十分有用的魔法命令：%%time和%timeit.如果你有些代码运行地十分缓慢，而你想确定是否问题出在这里，这两个命令将会非常方便。
（1）.%%time将会给出cell的代码运行一次所花费的时间。
%%time importtime for_inrange(1000): time.sleep(0.01)#sleepfor0.01seconds output: CPUtimes:user196ms,sys:21.4ms,total:217ms Walltime:11.6s
（2）.%time将会给出当前行的代码运行一次所花费的时间。
importnumpy %timenumpy.random.normal(size=1000) output: Walltime:1e+03µs
（3）%timeit使用Python的timeit模块，它将会执行一个语句100，000次(默认情况下)，然后给出运行最快3次的平均值。
importnumpy %timeitnumpy.random.normal(size=100) output: 12.8µs±1.25µsperloop(mean±std.dev.of7runs,100000loopseach)
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持毛票票。
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