Pythonのtime.process_time()関数でCPU時間を計測する方法

time.process_time()とは

このチュートリアルでは、Pythonのtime.process_time()メソッドについて詳しく解説します。

time.process_time()は、現在のプロセスにおけるシステムCPU時間とユーザーCPU時間の合計を、秒単位の浮動小数点数（float値）として返します。スリープ中の待機時間は含まれず、CPUが実際に処理に費やした時間だけを計測できる点が大きな特徴です。

基本的な使い方

まずは、timeモジュールをインポートして現在のプロセス時間を出力する、シンプルな例から見ていきましょう。

# timeモジュールをインポート
import time

# 現在のプロセス時間を出力
print(time.process_time())

実行結果

上記のコードを実行すると、以下のような結果が出力されます（実行環境によって値は異なります）。

1.171875

実際の処理時間を計測してみよう

次に、指定した範囲の数値を出力する処理にかかる時間を計測してみましょう。以下のコードを確認して実行してください。

# timeモジュールをインポート
import time

# 指定した範囲の数値を出力する関数
def print_numbers(cap):
    for i in range(cap):
        print(i, end=' ')

if __name__ == '__main__':
    number = 1000
    # 処理開始時のCPU時間を取得
    start_time = time.process_time()
    print_numbers(number)
    # 処理終了時のCPU時間を取得
    end_time = time.process_time()
    print()
    print("Process time", end_time - start_time)

実行結果

上記のコードを実行すると、0から999までの数値が連続して出力され、最後に処理時間が表示されます。

0 1 2 3 4 ... 997 998 999
Process time 0.234375

開始時と終了時の差分を取ることで、print_numbers()関数の実行に要したCPU時間を正確に求められます。

time.time()との違い

処理時間の計測にはtime.time()を使う方法もありますが、両者には重要な違いがあります。

• time.process_time()：現在のプロセスが消費したCPU時間（システム＋ユーザー）を返す。スリープ時間は含まれない。
• time.time()：エポック（1970年1月1日）からの実経過時間（壁時計時間）を返す。スリープ時間も含まれる。

CPUへの実際の負荷を測定したい場合はprocess_time()を、ユーザーが体感する経過時間を測りたい場合はtime()を使うのが適切です。

まとめ

本記事では、Pythonのtime.process_time()関数の使い方を解説しました。この関数を活用することで、プログラムが実際にCPUを使用した時間を正確に計測でき、パフォーマンスのチューニングやボトルネックの特定に役立ちます。本チュートリアルについて不明な点がある場合は、コメント欄でお気軽にご質問ください。