Pythonで高精度に時間を測定する方法とは？time.clock()とtime.time()の使い方

Pythonで高精度に時間を測定したい場合、time.clock() または time.time() 関数を使用します。特にベンチマーク（処理速度の計測）を目的とする場合は、公式ドキュメントでも time.clock() の使用が推奨されていました。

基本的な使用例

以下は、処理にかかった時間を計測するシンプルなコード例です。

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

実行結果

このコードを実行すると、次のような出力が得られます。

Time elapsed: 0.0009403145040156798

精度とプラットフォームによる違い

測定精度はシステムの内部クロック設定（1秒あたりのティック数）によって異なりますが、一般的には20ミリ秒未満の精度が期待できます。

また、time.clock() の戻り値はプラットフォームによって意味が異なる点に注意が必要です。

• Unix系OSの場合： 現在のプロセッサ時間を浮動小数点数（秒単位）として返します。精度や「プロセッサ時間」の厳密な定義は、同名のC言語関数に依存しますが、いずれの場合もPythonコードのベンチマークやアルゴリズムの計測にはこの関数が適しています。
• Windowsの場合： この関数を最初に呼び出してからの経過時間（実時間：ウォールクロック秒）を浮動小数点数で返します。内部ではWin32 APIの QueryPerformanceCounter() を使用しており、分解能は通常1マイクロ秒より高い精度を持ちます。

注意：最新のPythonでは time.perf_counter() を使おう

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で高精度な時間計測を行う場合は、プラットフォーム間の差異がなく、最も高い分解能を持つ time.perf_counter() を使用するのがベストプラクティスです。

import time
t0 = time.perf_counter()
print("Hello")
elapsed = time.perf_counter() - t0
print(f"Time elapsed: {elapsed:.9f} seconds")

time.perf_counter() は単調増加が保証された高解像度クロックであり、ベンチマーク用途に最適です。単純に現在時刻を取得したい場合のみ time.time() を使用しましょう。