【Python】実行時間を計測する方法

この記事では、Pythonで処理時間を計測する方法を紹介します。

timeモジュールやtimeitモジュール、perf_counter()関数を使用して、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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時間を計測する方法

timeモジュールを使用した方法

Pythonのtimeモジュールを使用すると、簡単に実行時間を計測することができます。

以下はtimeモジュールを使用したサンプルコードです。

import time

start_time = time.time()

# ここに計測したい処理を記述

end_time = time.time()
execution_time = end_time - start_time
print(f"処理時間:{execution_time}秒")
処理時間:2.123786234823秒

このサンプルコードでは、処理を開始する前と終了した後で時間を取得し、その差を計算することで処理時間を求めています。

timeitモジュールを使用した方法

Pythonのtimeitモジュールを使用すると、複数回の実行時間を平均して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サンプルコードです。

import timeit

code_to_measure = """
# ここに計測したい処理を記述
"""

execution_time = timeit.timeit(stmt=code_to_measure, number=100)
print(f"平均処理時間:{execution_time}秒")
平均処理時間:0.0015634000301361084秒

このサンプルコードでは、stmtに計測したい処理を記述し、numberで実行回数を指定しています。

perf_counter()関数を使用した方法

Pythonのtimeモジュールに含まれるperf_counter()関数を使用すると、高精度な時間計測が可能です。

以下はperf_counter()関数を使用したサンプルコードです。

import time

start_time = time.perf_counter()

# ここに計測したい処理を記述

end_time = time.perf_counter()
execution_time = end_time - start_time
print(f"処理時間:{execution_time}秒")
処理時間:3.0299881473183632e-05秒

このサンプルコードでは、処理を開始する前と終了した後でperf_counter()関数を使用して時間を取得し、その差を計算しています。

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