Pythonでコードの実行時間を計測する方法を解説

Pythonでプログラムの実行時間を測定したい場合、timeモジュールの関数を利用できます。また、より正確なベンチマークを行いたい場合には、Python公式ドキュメントでも推奨されているtimeitモジュールを使用するのが良いでしょう。

timeモジュールを使った基本的な計測方法

処理の開始前と終了後に時刻を取得し、その差分から経過時間を算出するのが基本的な方法です。

例

import time
t0 = time.clock()
print("Hello")
t1 = time.clock() - t0
print("Time elapsed: ", t1 - t0)  # 経過したCPU秒数（浮動小数点数）

出力

Time elapsed:  0.0009403145040156798

なお、time.clock()はPython 3.3で非推奨となり、Python 3.8で削除されました。現在のPython環境では、CPU時間の計測にはtime.process_time()、高精度な実時間（ウォールクロック時間）の計測にはtime.perf_counter()を使用することが推奨されています。

timeitモジュールによる統計的な計測

コードスニペットの実行時間をより厳密に分析したい場合は、timeitモジュールが便利です。このモジュールは対象のコードを複数回実行し、最短の実行にかかった時間を報告してくれます。これにより、OSのスケジューリングや他のプロセスによる一時的な遅延の影響を最小限に抑えられます。

例

def f(x):
    return x * x

import timeit
timeit.repeat("for x in range(100): f(x)", "from __main__ import f", number=100000)

出力

[2.0640320777893066, 2.0876040458679199, 2.0520210266113281]

timeit.repeat()はデフォルトで3回の繰り返し実行を行い、それぞれの結果をリストとして返します。返されたリストの中で最も小さい値が、そのコードの本来の実行時間に最も近いと考えられます。number引数で1回あたりの実行回数を指定できるため、短い処理ほど大きな値を設定することで、より安定した計測結果が得られます。