听说你会魔法？
本文作者：李钊颖
文字编辑：钱梦璇
导读
Jupyter Notebook是功能强大的交互式IDE，可以用于程序设计课程的教授、作为报告的工具等，在综合使用文字、代码、图片等多种元素展示设计者的想法方面有着美妙的用户体验。之前公众号发表的推文《Jupyter Notebook的使用》已经初步介绍其基本功能，以及《Jupyter Notebook不为人知的秘密》介绍了Nbextensions这个扩展插件。今天的推文里我们介绍下其自带的魔法命令（magic commands），这些命令可以更方便地扩展Jupyter Notebook的功能。
魔法命令主要包括两大类，第一类是行魔法（line magic），基本形式是 “%magic”， 表示magic只在本行有效；第二类是单元魔法（cell magic），基本形式是“%%magic”， 表示magic在整个cell单元有效。有些命令默认可以不带百分号使用，只要确定没有定义与其同名的变量即可，可以通过%automagic命令打开或者关闭此功能。魔法命令有很多种，这里我们挑一些常用命令进行讲解。
打印当前可用的魔法命令
魔法命令总共有多少种呢？我们可以用这个命令来查看当前可用的魔法命令。如果只能记住一个魔法命令，那必须是记这个。或者当你想用某个魔法命令，但又不知道怎么拼写时，就可以用%lsmagic命令查询：
%lsmagic #列出所有可用的魔法命令获取帮助
在魔法命令后面加上“?”可以查询该命令的详细说明信息。例如：
计时命令
这些指令可以测试代码性能：%time、%timeit、%%time、%%timeit
（1）%time命令可以测量执行一行代码花费的时间：
strings = ['lii', 'liiben', 'ben', 'sam', 'python', 'stata and python'] * 100000 #定义一个复杂字符 %time method1 = [x for x in strings if x.startswith('lii')] %time method2 = [x for x in strings if x[:3] == 'lii']所以，看上去第一个方法耗费了将近两倍的时间，但这个结果并不精确。如果我们对相同语句多次执行%time命令的话，会发现结果是会改变的。为了得到更为精确的结果，我们可以使用魔术命令：%timeit，其多次执行一条语句，并返回平均时间。在默认情况下，它会将代码执行100000次，然后给出运行最快3次的平均值：
%timeit [x for x in strings if x.startswith('lii')] %timeit [x for x in strings if x[:3] == 'lii']（2）与上面两个命令不同，%%time命令是给出当前cell的代码运行一次所花费的时间：
%%time L = [] for i in range(1000): L.append(i * 2)需要注意的是%%time命令后面不能有注释，有注释时运行会报错。而且同样的代码运行第二次是不会真正运行的，二次运行的时间是0，大家可以试一下。
%%timeit命令多次执行多条语句，并返回平均时间：
%%timeit L = [] for i in range(1000): L.append(i * 2)执行一个Python脚本
%run后面紧接着一个相对地址的“file_name.py”，表示运行一个.py文件，脚本一旦被加载进来，我们就可以在后面的程序中使用该脚本文件中的逻辑定义。利用这个magic，我们可以把一些公共函数、基本设置写在不同的notebook内，需要的时候使用%run直接运行一下，就可以把公共函数和环境配置好了。这样可以将代码写成不同的模块，而不是全部写进一个notebook。在程序量大的时候可以节省空间和时间。
脚本test里面是画图的一段程序，这里使用%run成功运行了：
绘图有关的魔术命令
%matplotlib的具体作用是当我们调用matplotlib.pyplot的绘图函数plot()进行绘图的时候，可以直接在你的Python console里面生成图像。这个命令可确保Jupyter Notebook显示出我们的绘图。
%matplotlib inline：图像内嵌显示，也是默认形式。
%matplotlib auto：在这个模式下会弹出一个单独的绘图窗口。
%matplotlib notebook：在这个模式下会在notebook中产生一个绘图窗口，能够对图片进行放大缩小等操作。
首先看下不使用这个命令的输出结果：
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(np.arange(10))运行这段程序之后Jupyter Notebook没有输出图像：
如果我们加上%matplotlib inline这个魔术命令，就可以直接输出图啦：
%matplotlib inline plt.plot(np.arange(10))如果使用%matplotlib notebook模式，将会产生一个绘图窗口，图画的大小也是可以改变的：
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib notebook plt.plot(np.arange(10))查看当前环境中变量的类型、信息
%who、%who_ls、%whos这三个神奇的命令可以很好地向你展示环境中的变量列表。%who可以列出全局变量；%who_ls是以排序方式列出变量，还可以添加参数来定义要查看的变量类型，例如函数；%whos类似%who，但可以给出更详细的信息：
将单元格内容写到文件中
%%writefile在我们想要将notebook中写的复杂函数或者类保存到专门的文件中时非常有用，只需为函数或类的单元格添加%%writefile前缀，并写明想要保存到的文件名即可,当我们需要保存成.py文件的时候就不需要复制了。
我们可以将创建的函数保存到unit.py 文件中，只要保证与unit.py文件属于同一个目录即可，然后就可以任意导入了：
%%writefile unit.py def triplesum(a,b,c): d = a + b + c + a * b * c return d from unit import triplesum as tp好用的魔法命令还有很多，限于篇幅我们这里只介绍了几种常用的命令。在后期使用过程中，有不清楚的地方都可以通过“%lsmagic+%magic?”这个无敌组合来获得命令的详细信息。魔术命令可以显著提升Jupyter Notebook的用户体验，大家赶快试一试吧！
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