El comando mágico %timeit en Jupyter Lab es una forma conveniente de
medir el tiempo de ejecución de una expresión o una función directamente
en tus celdas de código. Puedes utilizar %timeit para obtener
rápidamente el tiempo promedio de ejecución y comparar diferentes
enfoques de implementación.
1. Uso básico de %timeit
Para utilizar %timeit, simplemente coloca el comando mágico antes de
la expresión o función que deseas medir. Por ejemplo, para medir el
tiempo de ejecución de la expresión '1 + 1', puedes usar el siguiente
código en una celda de Jupyter Lab:
%timeit 1 + 1
10.1 ns ± 0.491 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100,000,000 loops each)
Después de ejecutar la celda, %timeit ejecutará la expresión '1 + 1'
varias veces y mostrará el tiempo promedio de ejecución. En este caso,
el tiempo promedio de ejecución en unidades de tiempo
2. Tabla de tiempos
| Abreviatura | Unidad de tiempo |
|---|---|
| ns | nanosegundos |
| us | microsegundos |
| ms | milisegundos |
| s | segundos |
| m | minutos |
| h | horas |
3. Especificar el número de ejecuciones y repeticiones
Por defecto, %timeit ejecuta la expresión o función 100.000 veces y
repite la operación tres veces. Puedes especificar el número de
ejecuciones y repeticiones utilizando la sintaxis
%timeit -r <repeticiones> -n <ejecuciones>. Por ejemplo, para ejecutar
la expresión '1 + 1' 10.000 veces y repetir la operación cinco veces,
puedes usar el siguiente código:
%timeit -r5 -n50 1 + 1
25.6 ns ± 5.28 ns per loop (mean ± std. dev. of 5 runs, 50 loops each)
En el comando anterior espesificamps que se ejecute 50 veces en 5 repeticiones
5. Medir el tiempo de ejecución de una función
También puedes utilizar %timeit para medir el tiempo de ejecución de
una función. Por ejemplo, para medir el tiempo de ejecución de la
función sum() de Python, puedes usar el siguiente código:
def mi_funcion():
# puedes colocar cualquier código aquí
return 1 + 1
Jupyter Lab ejecutara el código y te devolvera el tiempo de ejecución de la función
6. Medir el tiempo de ejecución de una celda
También puedes utilizar %timeit para medir el tiempo de ejecución de
una celda completa. Por ejemplo, para medir el tiempo de ejecución de la
siguiente celda, puedes usar el siguiente código:
%%timeit
x = 1
x += 1
36.7 ns ± 1.13 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10,000,000 loops each)
7. Obtener el tiempo de ejecución como variable
En caso de que desees obtener información más detallada sobre el tiempo
de ejecución, podrias asignar el resultado de %timeit a una variable,
para esto utilizaremos las opciones -o para almacenar el resultado y
-q para silenciar la salida de la celda. Por ejemplo, para obtener el
tiempo de ejecución de la expresión '1 + 1' como una variable, puedes
usar el siguiente código:
resultado = %timeit -o -q 1 + 1
print(f'El mejor tiempo fue {resultado.best}')
print(f'El peor tiempo fue {resultado.worst}')
El mejor tiempo fue 9.775258000008763e-09
El peor tiempo fue 1.1235137999756262e-08
Hemos visto de forma muy rapida como usar el comando magico %timeit en
Jupyter Lab, con expresiones muy sencillas, pero en la practica se
utiliza para medir el tiempo de ejecución de funciones y celdas
completas, lo cual es muy util para comparar diferentes enfoques de
implementación.