Jupyter builtings: magics



In [1]:

    
%lsmagic









    Out[1]:





Available line magics:
%alias  %alias_magic  %autocall  %automagic  %autosave  %bookmark  %cat  %cd  %clear  %colors  %config  %connect_info  %cp  %debug  %dhist  %dirs  %doctest_mode  %ed  %edit  %env  %gui  %hist  %history  %install_default_config  %install_ext  %install_profiles  %killbgscripts  %ldir  %less  %lf  %lk  %ll  %load  %load_ext  %loadpy  %logoff  %logon  %logstart  %logstate  %logstop  %ls  %lsmagic  %lx  %macro  %magic  %man  %matplotlib  %mkdir  %more  %mv  %notebook  %page  %pastebin  %pdb  %pdef  %pdoc  %pfile  %pinfo  %pinfo2  %popd  %pprint  %precision  %profile  %prun  %psearch  %psource  %pushd  %pwd  %pycat  %pylab  %qtconsole  %quickref  %recall  %rehashx  %reload_ext  %rep  %rerun  %reset  %reset_selective  %rm  %rmdir  %run  %save  %sc  %set_env  %store  %sx  %system  %tb  %time  %timeit  %unalias  %unload_ext  %who  %who_ls  %whos  %xdel  %xmode

Available cell magics:
%%!  %%HTML  %%SVG  %%bash  %%capture  %%debug  %%file  %%html  %%javascript  %%latex  %%perl  %%prun  %%pypy  %%python  %%python2  %%python3  %%ruby  %%script  %%sh  %%svg  %%sx  %%system  %%time  %%timeit  %%writefile

Automagic is ON, % prefix IS NOT needed for line magics.

# Retrieving documentation on the alias_magic command ?%matplotlib

Usando %time e %timeit

Medindo tempo de cada linha usando %time

# %time a = range(10000) %time b = range(100)

Estimando tempo médio de cada linha usando %timeit



In [2]:

    
%timeit a = range(10000)
%timeit a = range(100)









    



10000 loops, best of 3: 94.3 µs per loop
1000000 loops, best of 3: 681 ns per loop

Estimando tempo médio da célula usando %%timeit



In [3]:

    
%%timeit
a = range(10000)
b = range(100)









    



10000 loops, best of 3: 92.4 µs per loop

Performance run usando %%prun



In [4]:

    
%%prun
import numpy as np



In [5]:

    
%%prun
a = np.ones((1000,1000))



In [ ]: