當我們開始精通編程語言時，我們不僅希望實現最終的編程目標，而且還希望可以使我們的程序更高效。在本文中，我們將學習一些Ipython的命令，這些命令可以幫助我們對Python代碼進行時間分析。注意，在本教程中，我建議使用Anaconda。1．分析一行代碼要檢查一行python代碼的執行時間，請使用＊＊％timeit＊＊。下面是一個簡單的例子來了解它的工作原理：＃＃＃＃ magics命令％timeit的簡單用法％timeit ［num for num in range（20）］

＃＃＃＃ 輸出1．08 ？s ± 43 ns per loop （mean ± std． dev． of 7 runs， 1000000 loops each）主要注意事項：在要分析的代碼行之前使用％timeit它返回代碼運行的平均值和標準偏差。在上面的示例中，執行了7次，每次執行對該代碼循環100萬次（默認行為），這需要平均1．08微秒和43納秒的標準偏差。在調用magic命令時，可以自定義運行和循環的數量，示例如下：＃＃＃＃ 在％timeit magic命令中自定義運行和循環數％timeit －r5 －n100 ［num for num in range（20）］
1．01 ？s ± 5．75 ns per loop （mean ± std． dev． of 5 runs， 100 loops each）使用命令選項－r和－n，分別表示執行次數和循環次數，我們將時間配置文件操作定制為執行5次和循環100次。2．分析多行代碼本節向前邁進了一步，并解釋了如何分析完整的代碼塊。通過對％timeit magic命令進行一個小的修改，將單百分比（％）替換為雙百分比（％％），就可以分析一個完整的代碼塊。以下為示例演示，供參考：＃＃＃＃ 使用timeblock％％代碼分析％％timeit －r5 －n1000for i in range（10）： n ＝ i＊＊2 m ＝ i＊＊3 o ＝ abs（i）
＃＃＃＃ 輸出10．5 ？s ± 226 ns per loop （mean ± std． dev． of 5 runs， 1000 loops each）可以觀察到for循環的平均執行時間為10．5微秒。請注意，命令選項－r和－n分別用于控制執行次數和循環次數。3．代碼塊中的每一行代碼進行時間分析到目前為止，我們只在分析一行代碼或代碼塊時查看摘要統計信息，如果我們想評估代碼塊中每一行代碼的性能呢？使用Line＿profiler 。Line＿profiler 包可用于對任何函數執行逐行分析。要使用line＿profiler軟件包，請執行以下步驟：安裝—Line＿profiler 包可以通過簡單的調用pip或conda Install來安裝。如果使用的是針對Python的anaconda發行版，建議使用conda安裝＃＃＃＃ 安裝line＿profiler軟件包conda install line＿profiler加載擴展—一旦安裝，你可以使用IPython來加載line＿profiler：＃＃＃＃ 加載line＿profiler的Ipython擴展％load＿ext line＿profiler時間分析函數—加載后，使用以下語法對任何預定義函數進行時間分析％lprun －f function＿name＿only function＿call＿with＿arguments語法細節：對line＿profiler的調用以關鍵字％lprun開始，后跟命令選項－f命令選項之后是函數名，然后是函數調用在本練習中，我們將定義一個接受高度（以米為單位）和重量（以磅為單位）列表的函數，并將其分別轉換為厘米和千克。＃＃＃＃ 定義函數def conversion（ht＿mtrs， wt＿lbs ）： ht＿cms ＝ ［ht＊100 for ht in ht＿mtrs］ wt＿kgs ＝ ［wt＊．4535 for wt in wt＿lbs］
＃＃＃＃ 定義高度和重量列表：ht ＝ ［5，5，4，7，6］wt ＝ ［108， 120， 110， 98］
＃＃＃＃ 使用line＿profiler分析函數％lprun －f conversion conversion（ht，wt）
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－＃＃＃＃ 輸出Total time： 1．46e－05 s
File： ＜ipython－input－13－41e195af43a9＞
Function： conversion at line 2
Line ＃ Hits Time Per Hit ％ Time Line Contents＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 2 1 105．0 105．0 71．9 ht＿cms ＝ ［ht＊100 for ht in ht＿mtrs］ 3 1 41．0 41．0 28．1 wt＿kgs ＝ ［wt＊．4535 for wt in wt＿lbs］輸出詳細信息：以14．6微秒為單位（參考第一行輸出）生成的表有6列：第1列（行＃）—代碼的行號（請注意，第＃1行是故意從輸出中省略的，因為它只是函數定義語句）第2列（命中）—調用該行的次數第3列（時間）—在代碼行上花費的時間單位數（每個時間單位為14．6微秒）第4列（每次命中平均時間）—第3列除以第2列第5列（％Time）—在所花費的總時間中，花在特定代碼行上的時間百分比是多少第6列（內容）—代碼行的內容你可以清楚地看到，高度從米到厘米的轉換幾乎占了總時間的72％。結束語利用每一行代碼的執行時間，我們可以部署策略來提高代碼的效率。

希望這篇文章能給你提供幫助，你能學到一些新東西。