【Python进阶（四）】——魔术命令，建议收藏！
该篇文章首先利用Python展示了其常的魔术命令，包括类的运行程序；运行时间计算；更在异常信息；调试程序；程序运行情况；内存使用情况的相关魔术命令。
1 运行.py文件: %run
运行程序：
import os os.getcwd() #查询当前工作目录 os.chdir("D:\\pythonjupyter") #改变当前工作目录 %run testme.py
testme.py 为"D:\pythonjupyter"工作路径下的.py文件
2 统计运行时间： %timeit与%%timeit
2.1 %timeit
运行程序：
%timeit myList2=[n**2 for n in range(100)] %timeit x=1#查看某行代码运行时间
运行结果：
26.3 µs ± 522 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each) 10.7 ns ± 0.414 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000000 loops each)
2.2 %%timeit
运行程序：
%%timeit x=1 #查看多行代码所需时间(%%timeit前不能有任何代码，注释类的代码都不行，否者报错) x=x+2 x=x*2
运行结果：
2.71 µs ± 37.1 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
%timeit与%%timeit区别： %timeit为统计单行代码运行时间；%%timeit为统计多行代码所需时间。
3 更改异常信息的显示模式：%xmode
3.1 mode：Plain
运行程序：
%xmode Plain x1=2 x2=X1
运行结果：
Exception reporting mode: Plain Traceback (most recent call last): File "<ipython-input-115-59f69ef917e0>", line 3, in <module> x2=X1 NameError: name 'X1' is not defined
3.2 mode: Verbose
运行程序：
%xmode Verbose x1=2 x2=X1
运行结果：
Exception reporting mode: Verbose --------------------------------------------------------------------------- NameError Traceback (most recent call last) <ipython-input-116-a2ff507801f7> in <module> 1 get_ipython().run_line_magic('xmode', 'Verbose') 2 x1=2 ----> 3 x2=X1 global x2 = undefined global X1 = undefined NameError: name 'X1' is not defined
4 调试程序： %debug
运行程序：
%debug x1=2 x2=X1
运行结果：
> <ipython-input-116-a2ff507801f7>(3)<module>() 1 get_ipython().run_line_magic('xmode', 'Verbose') 2 x1=2 ----> 3 x2=X1 ipdb> q --------------------------------------------------------------------------- NameError Traceback (most recent call last) <ipython-input-117-e8d5ec0ce5b1> in <module> 1 get_ipython().run_line_magic('debug', '') 2 x1=2 ----> 3 x2=X1 global x2 = undefined global X1 = undefined NameError: name 'X1' is not defined
5 程序运行的逐行统计：%prun与%lprun
运行程序：
def myfunc1(n): n=n+1 for i in [1,2,3,4,5]: n=n+i return(n) %prun myfunc1(100) #%prun：程序运行情况逐行统计 %lprun myfunc1(100) #%lprun：程序运行情况逐行统计，并非ipython自带命令
6 内存使用情况的统计： %memit
运行程序：
%load_ext memory_profiler #导入包 %memit myfunc2(100)
