我希望 Python 类/函数近似于 IPython %%timeit

Question

IPython 或 Jupyter notebook 中的%%timeit 有两个我喜欢的功能。

1. 在有限的时间内运行，针对给定的批次自动调整迭代次数。

2. 输出是平均值 + 标准差。这比许多运行中的最短运行时间要好。

这是来自 IPython 终端的示例输出。第一个来自函数的“慢版本”，第二个来自更快的版本。

In [21]:  %timeit hh = gg.get_map(form="232", year=2019, source="form")
1.82 s ± 111 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

In [18]: %timeit jj = fm.get_map(form="232", year=2019, source="form")
324 µs ± 22.9 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

请注意，当函数运行缓慢时，它会返回 7 x 1 的执行时间，但当它运行得很快时，它会调高至 7 x 1000。

我一直在研究 IPython 代码以了解它们是如何做到这一点的，我认为我可以适应一段 Python 代码。这是一项艰巨的工作！它把我带入了与 AST 交互的陌生领域。

在我看来，以前一定有人这样做过。没有 Python 包吗？

Answer 1

简短的回答是，您不能在 py 文件/纯 Python 代码块中执行此操作。

一旦文件被解析，您就无法从 Python 中获取 AST。这就是“宏”是 Python 中经常被要求的功能的原因之一，因为它们可以让你做这样的事情。

可能有一些 hacky 方法，但粗略地说，您需要找到定义代码的文件，并将内容作为字符串获取来操作它； IPython 可以做什么，因为它自己解析。

.... 或者你创建一个使用多行字符串而不是 Python 代码块的 API，这很丑但可以工作。

更一般地说，如果您认为我们可以在 IPython 中使代码块更可重用，请随时打开问题/拉取请求。