カテゴリー【Python】
Pythonで処理にかかった時間を計測するには
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2022-10-06
2022-10-06

timeライブラリに時間計測関数が沢山あるので、どれかを使う。
https://docs.python.org/ja/3.7/library/time.html
今回はプログラム開始からの経過時間を返す関数「time.perf_counter」を使って計測する。
テストでtime.sleep(1)を計測で囲んでみて、ほぼ1秒の結果になれば正しい。
Python | perf_counter.py | GitHub Source |
import time start_time = time.perf_counter() time.sleep(1) end_time = time.perf_counter() print('time.sleep(1) time = {} Seconds'.format(end_time - start_time)) start_time = time.perf_counter_ns() time.sleep(2) end_time = time.perf_counter_ns() print('time.sleep(2) time = {} MilliSeconds'.format((end_time - start_time) / 1000000))
perf_counterは秒単位で返し、perf_counter_nsはナノ秒単位で返す。
計測終了時間から計測開始時間を引けば、実行時間が得られる。
1ミリ秒=1000000ナノ秒であるので、2番目のサンプルでは、結果を1000000で割ってミリ秒単位で出力している。
perf_counter_nsはPython3.7以降で有効なので注意。
python3.7 perf_counter.py time.sleep(1) time = 1.005002 Seconds time.sleep(2) time = 2013.7422 MilliSeconds
sleepの前後を囲っての結果なので、ほぼ期待通りの結果ではあるが、5~15ミリ秒程度の誤差が出ているのはsleep関数かperf_counter関数自体のオーバーヘッドによるものか不明。
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