pycharm jupyter运行时间

在PyCharm中使用Jupyter Notebook运行时间可以通过在代码块中使用`%%time`魔法命令来获取。该命令会输出代码块的运行时间。

例如：

%%time
for i in range(1000000):
    pass

输出结果为：

CPU times: user 16 ms, sys: 0 ns, total: 16 ms
Wall time: 15.9 ms

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pycharm jupyter

PyCharm与Jupyter是两种非常流行的Python IDE，在开发Python程序时提供了很多可能性。

PyCharm是一个功能齐全的Python集成开发环境（IDE），提供了丰富的工具和功能，如代码自动完成、调试器、版本控制等等。它适用于大型项目，具有强大的开发和调试能力，不仅适用于Python，而且还支持许多其他编程语言。考虑到其大量特征和强大的功能，PyCharm的学习曲线可能更加陡峭，需要相对较长的学习和适应时间。

Jupyter，前身为iPython Notebook，是一个用于交互式计算的Web应用程序。它支持多种编程语言和数据格式，包括Python、R和Markdown。使用Jupyter，用户可以运行代码、显示数据、绘制图形，并在Notebook中即时共享他们的代码、注释和输出。Jupyter还支持大量的插件和扩展，允许用户进一步扩展其功能。Jupyter对于初学者来说可能更容易上手，支持交互式计算，提供了漂亮的Notebook界面，允许更好地可视化数据和代码执行过程。

综上所述，PyCharm和Jupyter都是非常优秀的Python开发工具，选择哪一个主要取决于您的需求和经验。如果您需要进行大型项目的开发和调试，则PyCharm可能是更好的选择，但如果您需要漂亮的Notebook界面并且更注重数据的可视化和交互计算，则Jupyter可能适合您。如果您想充分发掘两种工具的优势，则可以结合使用，例如在Jupyter中使用PyCharm进行调试和代码编辑。

pycharm jupyter notebook显示执行时间的插件

PyCharm是一个强大的Python集成开发环境，而Jupyter Notebook主要是用于交互式数据分析和科学计算。如果你想在PyCharm中添加一个插件来显示Jupyter Notebook运行代码的时间，可以考虑使用`timeit`模块或者是第三方插件。

一种简单的方法是在Jupyter Notebook本身中使用`%timeit`魔法命令，它会记录单次运行代码块的耗时，并提供多次运行平均值。例如：

import timeit

start = timeit.default_timer()
# 运行你的代码块
end = timeit.default_timer()

execution_time = end - start
print(f"Code execution time: {execution_time} seconds")

如果你想要更高级的功能，如在PyCharm内查看每个单元格的运行时间，可以使用诸如`nbextensions`这样的外部扩展，比如`codetiming`或`nbconvert_with_timestamps`。安装步骤通常是通过终端或命令行工具（如pip）安装这些库，然后按照它们提供的文档配置在PyCharm中启用。