如何在GitHub Codespaces的Jupyter Notebook中使用%%scalene？

1. 安装正确的Scalene包 #

ipython-scalene已停止维护，主Scalene包现在直接包含Jupyter魔法命令支持。在Notebook单元格中执行以下命令，将Scalene安装到当前.venv环境：

!pip install scalene

Scalene兼容Python 3.7及以上版本，你的Python 3.8.1环境完全支持。

2. 加载Scalene Jupyter扩展 #

安装完成后，在Notebook中运行以下命令启用扩展：

%load_ext scalene

3. 使用%%scalene进行性能分析 #

现在可以直接在代码单元格顶部添加%%scalene魔法命令，对Numba加速的曼德博集合代码进行分析：

%%scalene
from numba import jit
import numpy as np

@jit(nopython=True)
def mandelbrot(c, max_iter):
    z = 0
    for n in range(max_iter):
        if abs(z) > 2:
            return n
        z = z*z + c
    return max_iter

# 执行测试
x = np.linspace(-2, 1, 1000)
y = np.linspace(-1.5, 1.5, 1000)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
C = X + 1j*Y
result = np.vectorize(mandelbrot)(C, 100)

运行后会在单元格下方显示inline性能分析结果。

可选：通过requirements.txt持久化安装（若允许） #

如果可以修改requirements.txt，添加一行：

scalene

然后在Codespaces终端执行pip install -r requirements.txt，后续打开Notebook时无需重复安装，直接加载扩展即可。

注意事项 #

• 确认Jupyter内核使用的是你的.venv环境（可通过Notebook右上角的内核选择器查看）。
• 若安装时出现权限错误，可尝试添加--user参数，但不推荐，可能破坏环境隔离。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ahmed Hossam