打开jupyter notebook， 进入这儿：

搜索框里搜索time，并选中Execute Time，大功告成！！！

最后是这样的， 很方便有木有（如果不行可以尝试重启一下jupyter notebook）。

之前有见过其他方法：

命令行里输入：

pip install jupyter_contrib_nbextensions

jupyter contrib nbextension install --user
jupyter nbextension enable execute_time/Exec

可是这个在我这儿不知道为啥用不了，我的execute_time/Exec模块显示可能不兼容。

补充知识：jupyter notebook magic %time %%time 告诉你运行时长

在编程的时候有时候我们想要比较 两种算法哪个更快 或者自己的代码哪一段最慢 这时候就可以使用 magic函数

magic有行魔法%time 和单元魔法%%time

行魔法 显示这一行代码运行的时长 单元魔法显示这一个cell 运行的时长

%%timeimport sqlite3 as sqlconn_origin=sql.connect('3.db')print("打开了数据库")worker_data=[[1,'wang'],[2,'ye'],[3,'liu'],[4,'lu'],[5,'mo'],[6,'zhang'],[7,'shi'],[8,'wu'],[9,'xing'],[10,'hu'],[11,'zhang'],[12,'bi'],[13,'li'],[14,'zhao'],[15,'jin'],[16,'tan'],[17,'you'],[18,'qian'],[19,'song'],[20,'sun'],[21,'chen'],[22,'mu'],[23,'gao'],[24,'qi'],[25,'gu'],[26,'sheng'],[27,'sun'],[28,'deng'],[29,'yang'] ,[30,'dai'],[31,'tu'],[32,'yu'],[33,'du'],[34,'huang'],[35,'bai'],[36,'mao'],[37,'xu'],[38,'lv'],[39,'qiu'],[40,'yan']]

这是显示的结果：

打开了数据库

CPU times: user 350 µs, sys: 602 µs, total: 952 µs
Wall time: 985 µs

cputime=user用户态cpu耗时 +sys内核态cpu耗时

wall time = real time 墙上钟表时间 包含堵塞等多种情况的实际运行时长

以上这篇查看jupyter notebook每个单元格运行时间实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。