Manera simple de medir el tiempo de ejecución de la celda en el cuaderno ipython

Me gustaría obtener el tiempo dedicado a la ejecución de la celda además de la salida original de la celda.

Con este fin, probé %%timeit -r1 -n1 pero no expone la variable definida dentro de la celda.

%%time funciona para celdas que solo contienen 1 declaración.

In[1]: %%time
       1
CPU times: user 4 µs, sys: 0 ns, total: 4 µs
Wall time: 5.96 µs
Out[1]: 1

In[2]: %%time
       # Notice there is no out result in this case.
       x = 1
       x
CPU times: user 3 µs, sys: 0 ns, total: 3 µs
Wall time: 5.96 µs

¿Cuál es la mejor manera de hacerlo?

Actualizar

he estado usando Tiempo de ejecución en Nbextension desde hace bastante tiempo. Eso es genial.

Actualización 2021-03

A partir de ahora, esta es la respuesta correcta. Esencialmente, %%time y %%timeit ambos funcionan ahora como cabría esperar.

La única forma que encontré para superar este problema es ejecutando la última declaración con print.

No olvides eso la magia celular comienza con %% y la magia de líneas comienza con %.

%%time
clf = tree.DecisionTreeRegressor().fit(X_train, y_train)
res = clf.predict(X_test)
print(res)

Tenga en cuenta que los cambios realizados dentro de la celda no se tienen en cuenta en las siguientes celdas, algo que es contrario a la intuición cuando hay una canalización:

Una forma más fácil es usar el complemento ExecuteTime en el paquete jupyter_contrib_nbextensions.

pip install jupyter_contrib_nbextensions
jupyter contrib nbextension install --user
jupyter nbextension enable execute_time/ExecuteTime

%time y %timeit ahora ven parte de la función integrada de ipython comandos mágicos

Usa la magia celular y este proyecto en github de Phillip Cloud:

Cárguelo colocando esto en la parte superior de su computadora portátil o colóquelo en su archivo de configuración si siempre desea cargarlo de manera predeterminada:

%install_ext https://raw.github.com/cpcloud/ipython-autotime/master/autotime.py
%load_ext autotime

Si se carga, cada salida de la ejecución de celda subsiguiente incluirá el tiempo en minutos y segundos que tomó ejecutarla.

import time
start = time.time()
"the code you want to test stays here"
end = time.time()
print(end - start)

Eso era solo un problema en las versiones anteriores.

Todo lo que necesita hacer ahora es poner %%time en la parte superior de la celda.

%%time mide el tiempo que tardó algo en ejecutarse. Es mejor para generar informes sobre operaciones de ejecución prolongada que para realizar optimizaciones de bajo nivel.

%%timeit es una herramienta de evaluación comparativa que ejecuta declaraciones una y otra vez para dar la promedio tiempo de ejecución para algunas declaraciones, así como la desviación estándar. Debido a la forma en que se ejecutan repetidamente las sentencias, las variables creadas en %%timeit las celdas no están disponibles en otras celdas.

%%timeit usa la pitón timeit módulo. Los documentos para eso dicen,

Evita una serie de trampas comunes para medir los tiempos de ejecución. Véase también la introducción de Tim Peters al capítulo “Algoritmos” en el Libro de cocina de Pythonpublicado por O’Reilly.

yo esperar que ese módulo sigue siendo relevante, ya que la referencia a la que se refiere describe problemas como (1) soluciones alternativas para la actualización de Windows 98 solamente time.time() 18,2 veces por segundo, y (2) atascar todas las declaraciones en una línea para evitar la sobrecarga del código de bytes de incrementar el contador de número de línea.

La respuesta mejor calificada actualmente, así como algunas de las otras obsoletas, que deben eliminarse porque ahora están altamente engañoso—hacer tiene comentarios útiles que indican que esas respuestas no son correctas:

• %%time funciona incluso cuando la última declaración no es print
• las variables en la celda probada ahora se tienen en cuenta en las siguientes celdas

Puedes usar timeit función mágica para eso.

%timeit CODE_LINE

O en el celular

%%timeit 

SOME_CELL_CODE

Consulte más funciones mágicas de IPython en https://nbviewer.jupyter.org/github/ipython/ipython/blob/1.x/examples/notebooks/Cell%20Magics.ipynb