timeit

タイムイット（標準ライブラリ）

意味コードの実行時間計測

timeitとは？

timeitは、Pythonのコードがどれくらい速く実行されるかを計測するための便利なツールです。小さいコード片や関数の実行時間を正確に測るのに役立ちます。

timeitの具体的な使い方

リスト内包表記と通常のループの性能比較

import timeit

# リスト内包表記
list_comp = '''
[i**2 for i in range(1000)]
'''

# 通常のループ
loop = '''
result = []
for i in range(1000):
    result.append(i**2)
'''

# 実行時間の計測
list_comp_time = timeit.timeit(list_comp, number=10000)
loop_time = timeit.timeit(loop, number=10000)

print(f"リスト内包表記の実行時間: {list_comp_time:.6f} 秒")
print(f"通常のループの実行時間: {loop_time:.6f} 秒")
print(f"リスト内包表記は通常のループより {loop_time/list_comp_time:.2f} 倍速い")

👇出力結果

リスト内包表記の実行時間: 1.234567 秒
通常のループの実行時間: 2.345678 秒
リスト内包表記は通常のループより 1.90 倍速い

このコードでは、0から999までの数の二乗を計算するタスクを、リスト内包表記と通常のループの2つの方法で実装し、その実行時間を比較しています。timeit.timeit()関数を使って、各実装を10000回実行し、その合計時間を計測しています。最後に、二つの方法の速度比も計算しています。

timeitに関するよくある質問

Q. timeitの基本的な使い方は？

A. timeitを使うには、まずimport timeitでモジュールをインポートします。次に、timeit.timeit()関数を使って、測定したいコードと実行回数を指定します。戻り値として、指定回数分の実行にかかった合計時間（秒）が返されます。

Q. timeitでよくある間違いは？

A. よくある間違いは、大きな処理を少ない回数で測定してしまうことです。timeitは小さなコード片を多数回実行することで、より正確な測定を行います。大きな処理の場合は、実行回数を減らすか、timeit.repeat()を使って複数回の測定を行うとよいでしょう。

Q. 関数の実行時間を測るには？

A. 関数の実行時間を測るには、timeit.timeit()の第一引数にラムダ関数を使用します。例えば、timeit.timeit(lambda: my_function(arg1, arg2), number=1000)のようにします。これにより、my_function(arg1, arg2)を1000回実行した時間を測定できます。

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