【Python】ミリ秒単位で時間計測する方法

この記事では、Pythonを使ってミリ秒単位で時間を計測する方法を紹介します。

時間計測には、標準ライブラリのtimeモジュールや高精度なperf_counter()関数、繰り返し計測に便利なtimeitモジュールを活用します。

Pythonで処理時間を正確に計測する方法を学びましょう!

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ミリ秒単位での時間計測の方法

timeモジュールを使用した方法

Pythonの標準ライブラリであるtimeモジュールを使用することで、簡単に時間計測を行うことができます。

以下は、timeモジュールを使用してミリ秒単位で時間を計測するサンプルコードです。

import time

start_time = time.time()
# ここで何らかの処理を行う
end_time = time.time()

elapsed_time = (end_time - start_time) * 1000  # ミリ秒単位に変換
print(f"処理にかかった時間: {elapsed_time}ミリ秒")
処理にかかった時間: 0.01213434ミリ秒

このサンプルコードでは、time.time()関数を使用して処理の開始時刻と終了時刻を取得し、その差を計算することで処理にかかった時間をミリ秒単位で計測しています。

perf_counter()関数を使用した高精度な時間計測方法

Pythonのtimeモジュールには、高精度な時間計測を行うためのperf_counter()関数が用意されています。

以下は、perf_counter()関数を使用した時間計測のサンプルコードです。

import time

start_time = time.perf_counter()
# ここで何らかの処理を行う
end_time = time.perf_counter()

elapsed_time = (end_time - start_time) * 1000  # ミリ秒単位に変換
print(f"処理にかかった時間: {elapsed_time}ミリ秒")
処理にかかった時間: 0.032400013878941536ミリ秒

perf_counter()関数は、より高い精度で時間を計測することができるため、処理時間を正確に測定したい場合に利用されます。

timeitモジュールを使用した繰り返し時間計測方法

Pythonのtimeitモジュールを使用すると、同じ処理を複数回繰り返して時間を計測することができます。

以下は、timeitモジュールを使用した繰り返し時間計測のサンプルコードです。

import timeit

def my_function():
    # ここで何らかの処理を行う
    pass

execution_time = timeit.timeit(my_function, number=1000)  # 1000回の繰り返しで計測
print(f"処理にかかった平均時間: {execution_time / 1000}秒")
経過時間: 0.001243秒

このサンプルコードでは、timeit.timeit()関数を使用してmy_function関数を1000回実行し、その平均実行時間を計測しています。

timeitモジュールを使用することで、処理の実行時間をより正確に評価することができます。

終わりに

以上で、Pythonを使用してミリ秒単位で時間計測を行う方法について解説しました。

適切な方法を選択して、処理時間を正確に計測することができるようになります。

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