Pythonプログラムの実行時間を正確に測定するには、コードの前後に単純なtime.time()
呼び出しを使用するだけではありません。 このアプローチは、シンプルで迅速な操作で機能しますが、より複雑なシナリオや精度が重要な場合は不十分です。 その理由は、測定にノイズを導入できるオペレーティングシステムのスケジューリングおよびその他の背景プロセスにあります。
最も信頼性の高い方法は、time.perf_counter()
関数の使用を含みます。この関数は、短い期間を測定するために特別に設計された高解像度のパフォーマンスカウンターを提供します。 一般に、time.time()
と比較してシステムクロック調整の影響を受けにくい。使用方法は次のとおりです。
import time start_time = time.perf_counter() # Your Python code to be timed goes here # ... some computations ... end_time = time.perf_counter() elapsed_time = end_time - start_time print(f"Execution time: {elapsed_time:.6f} seconds")
より複雑なシナリオなど、より大きなプログラム内の個々の関数やコードブロックの時間を測定するなど、timeit
モジュールを強くお勧めします。 timeit
コードを複数回実行し、結果を平均して、ランダム変動の影響を最小限に抑えるより統計的に堅牢な測定値を提供します。
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