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本篇内容主要讲解“Python工作效率提升的方法有哪些”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python工作效率提升的方法有哪些”吧!
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运行外部文件
尝试在JupyterNotebook中运行一些代码片段时，希望运行位于某个目录中的外部代码文件。%运行允许从Jupyter Notebook运行任何外部python文件。
上面的文件myCode.py包含一个输出上述语句的简单脚本。
如果指定包含%run命令路径的文件名，它将执行该文件。
注：%运行也允许执行外部Jupyter Notebook。
代码执行时间
有没有想过运行计算单元需要多长时间?Time魔术命令允许跟踪计算单元的总执行情况。由于将在此处处理整个计算单元，因此使用%%作为time关键字之前的前缀。
上面的计算单元包括一个带有随机计算的for循环。%%time有助于获得运行for循环所需的时间。
将内容复制到外部文件
大多数时候，有必要将内容直接从JupyterNotebook中添加到python脚本或文本文件中。可以直接通过在代码之前添加writefile命令来导出单元内容，而不是复制所有内容并创建一个新文件。
注意，命令前面的double %表示将导出单元的全部内容。
因为已经用一些内容创建了这个文件，所以它显示了“OverwritemyCode.py”。指定它将用上面图像中显示的内容覆盖原始内容。
列出所有变量
这个魔术命令显示了整个notebook中使用的所有变量。以下是3个变量——2个字符串和1个整数。如果运行%who，它将列出定义的所有3个变量。
a = "hello" b = "Good Morning" c = 1
上面的代码显示了所有的变量，而与它们的数据类型无关。
为了显示特定的数据类型变量，需要在魔术命令之后传递数据类型。上面的代码将所有字符串数据类型变量显示为其输出。
在notebook之间共享变量
这个魔术命令允许在不同的JupyterNotebook之间共享任何变量。需要使用魔术命令传递原始变量。要获取该变量，需要传递带有“-r”参数的相同命令。
这是第一个notebook的样子：
获取这些数据所需的代码写在另一个notebook里。
这可能是在不同的notebook之间共享任何数据类型的数据的最简单的方法。
显示外部文件的内容
通常需要将外部文件中的几行代码复制到代码中。%pycat允许在任何目录中显示任何文件的内容，而不是通过冗长的过程来获取文件并将其打开以进行复制。
它将外部文件的所有内容显示为其输出。就其应用而言，可以看作是%writefile的反向。
执行html脚本
%% html允许在单元中编写html代码。现在，单元将充当一个html编辑器，输出单元的html。
下面的代码包含一个用html创建的简单表。可以注意到html输出显示了预期的表。
%%html
| Name | Country | Age |
|---|---|---|
| Sid | India | 22 |
| Dave | UK | 28 |
提示：可以使用类似于HTML魔术命令的%%jsmagic命令在单元中运行Javascript代码。
显示Matplotlib图
%matplotlibinline魔术命令是最流行的命令。这个命令允许Jupyternotebook在notebook中显示matplotlib图形。这个命令激活matplotlib对Jupyter Notebook的交互式支持。
import random import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline
已经导入了一些需要解释命令功能的库。
现在将创建两个随机列表来绘制图形：
a = [] b = [] for i in range(10): a.append(random.randint(0,10)) b.append(random.randint(0,10))
现在将绘制数据的散点图。
%matplotlibinlin魔术命令允许在Jupyter Notebook中可视化图形。
设置环境变量
这个魔术命令可以做三件事——列出所有的环境变量，获取一个特定环境变量的值，并为一个变量设置一个值。
不带参数的%env将列出所有环境变量。
带有单个参数的%env将返回指定参数的值。
%env变量值：变量 将设置指定变量名的值。
对象的详细信息
%pinfo提供了与它一起传递的对象的详细信息。它与对象的功能相似。
在下面的代码片段中，传递了一个简单的字符串 a ，用%pinfo来获取它的详细信息。
a = "The World Makes Sense!" %pinfo a
在上面的输出中，%pinfo提供了关于字符串对象的所有信息。
可以使用 %lsmagic 命令找到所有魔术命令列表。
到此，相信大家对“Python工作效率提升的方法有哪些”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
