Pythonで処理を一定時間停止する方法(time.sleepの使い方)

2025年9月19日

Python

プログラムの実行を少しだけ待たせたいとき、Pythonでは標準ライブラリのtime.sleepが便利です。

待機時間は秒単位で、整数だけでなく小数(0.1秒や0.001秒など)も指定できます。

使い方はシンプルですが、待機中は実行が止まるという性質を理解しておくことが重要です。

本記事では、基本の書き方から実用例、注意点まで丁寧に解説します。

time.sleepとは
- 秒単位で待機する関数
- importと基本文法
基本の使い方(time.sleepの書き方)
実用例(time.sleepの使いどころ)
注意点とコツ(time.sleepの落とし穴)
まとめ

time.sleepとは

秒単位で待機する関数

time.sleepは、Pythonプログラムの実行を指定した秒数だけ一時停止する関数です。

例えば、メッセージを一定間隔で表示したい、APIへのアクセス間隔を空けたい、カウントダウンを作りたい、といった用途で使われます。

実行中のプロセス(正確には呼び出したスレッド)がブロックされるため、待機中は他の処理は進みません。

UIやWebサーバーのメインスレッドでの使い方には注意が必要です。

importと基本文法

使う前にtimeモジュールをインポートする必要があります。

文法はとてもシンプルです。

構文

time.sleep(秒数) と書きます。
秒数には整数も小数も指定できます(例: 1、0.5、0.001)。

Python

# 基本のimport
import time

# 1秒だけ待機
time.sleep(1)

この例は画面出力がないため出力結果は省略します。

基本の使い方(time.sleepの書き方)

1秒だけスリープする

最も基本的な例として、1秒だけ待機してから次の処理を実行します。

Python

import time

print("処理を開始します")
time.sleep(1)  # 1秒待機
print("1秒待機しました。次の処理に進みます。")

実行結果

処理を開始します
1秒待機しました。次の処理に進みます。

1秒の待機中は何も実行されません。

短い待機を挟みたいときに最もよく使う形です。

0.5秒など小数で待機する

time.sleepは浮動小数点で秒数を指定できます。

0.1秒、0.25秒、0.5秒といった細かな間隔も可能です。

Python

import time

print("0.5秒だけ待機します")
time.sleep(0.5)  # 0.5秒(500ミリ秒)
print("0.5秒待機しました")

実行結果

0.5秒だけ待機します
0.5秒待機しました

処理の間隔が短い場合でも、過度に細かい間隔(数ミリ秒未満)を正確に保つことはOSのスケジューリングの都合で難しいです。

必要な精度を見極めて設定してください。

分や時間を待つ(秒に換算)

分や時間を待ちたい場合は秒に換算して渡します。

たとえば2分は2 * 60、3時間は3 * 60 * 60です。

下の表は代表的な換算の目安です。

単位	秒に換算する式	例
分(min)	`分 * 60`	`2 * 60 = 120`秒
時(hour)	`時 * 60 * 60`	`3 * 60 * 60 = 10800`秒
日(day)	`日 * 24 * 60 * 60`	`1 * 24 * 60 * 60 = 86400`秒

Python

import time

# 実際には120秒待機になりますが、サンプルでは長時間の停止を避けるためsleepは短くしています。
minutes = 2
wait_seconds = minutes * 60  # 2分 → 120秒
print(f"{minutes}分は{wait_seconds}秒です。サンプルとして1秒だけ待機します。")

# 実運用では: time.sleep(wait_seconds)
time.sleep(1)  # サンプルでは短く
print("サンプルの待機が完了しました")

実行結果

2分は120秒です。サンプルとして1秒だけ待機します。
サンプルの待機が完了しました

実際に分単位や時間単位で待たせるコードは、運用時のみ有効化するなど慎重に扱うと良いです。

学習や検証では短めにしておくのが安全です。

ミリ秒相当の待機(0.001秒)

ミリ秒レベルの短い待機は0.001秒のように小数で指定します。

Python

import time

print("1ミリ秒(0.001秒)だけ待機します")
time.sleep(0.001)
print("待機しました")

実行結果

1ミリ秒(0.001秒)だけ待機します
待機しました

OSや環境によっては指定より長くなることがあります。

time.sleepは「最低限この時間は待つ」程度の保証で、厳密なリアルタイム性はありません。

実用例(time.sleepの使いどころ)

ループで間隔を空ける

APIへのアクセスやログ出力など、連続で実行すると負荷が高い処理の間に、一定のインターバルを確実に挟む用途で使います。

Python

import time

for i in range(3):
    print(f"{i+1}回目の処理を実行します")
    # ここで本来の処理を行う
    time.sleep(1)  # 次のループまで1秒休む
print("完了")

実行結果

1回目の処理を実行します
2回目の処理を実行します
3回目の処理を実行します
完了

このパターンは実行頻度を穏やかにする効果があります。

APIのレートリミット対策にも役立ちます。

カウントダウンを作る

待機と表示を組み合わせれば、シンプルなカウントダウンも作れます。

Python

import time

seconds = 5
print("カウントダウンを開始します")
for remain in range(seconds, -1, -1):
    print(f"{remain}...")
    time.sleep(1)
print("発進！")

実行結果

カウントダウンを開始します
5...
4...
3...
2...
1...
0...
発進！

行を更新して進捗バー風に見せたい場合は、print(..., end="", flush=True)などの工夫も可能です。

リトライ前に待機する

失敗した処理を再試行する前に一定時間待つ(バックオフ)のはよくあるパターンです。

ここでは疑似的に最初の2回を失敗、3回目で成功する例を示します。

Python

import time

def fragile_operation(attempt):
    # 疑似的に失敗を発生させる: 1回目と2回目は失敗、3回目で成功
    if attempt < 3:
        raise RuntimeError(f"一時的なエラー(試行{attempt}回目)")
    return "OK"

max_retries = 3
for attempt in range(1, max_retries + 1):
    try:
        print(f"{attempt}回目の実行...")
        result = fragile_operation(attempt)
        print(f"成功: {result}")
        break
    except RuntimeError as e:
        print(f"失敗: {e}")
        if attempt < max_retries:
            wait = 2 ** (attempt - 1)  # 1, 2, 4秒...のように増やす(指数バックオフ)
            print(f"{wait}秒待機してリトライします")
            time.sleep(wait)
        else:
            print("リトライ上限に達しました")

実行結果

1回目の実行...
失敗: 一時的なエラー(試行1回目)
1秒待機してリトライします
2回目の実行...
失敗: 一時的なエラー(試行2回目)
2秒待機してリトライします
3回目の実行...
成功: OK

指数バックオフは混雑時に負荷を抑える実践的なテクニックです。

必要なら上限時間を設けるなど、過度に待たない工夫を加えます。

注意点とコツ(time.sleepの落とし穴)

sleep中は処理が止まる

time.sleepは呼び出したスレッドをブロックします。

GUIアプリのメインスレッドやWebフレームワークのリクエスト処理中に長く待つと、応答が止まるので注意しましょう。

非同期処理を使っている場合はasyncio.sleepを使うと、他のタスクをブロックせずに待機できます。

長い待機は進捗を出す

ユーザーや運用者にとって無反応は不安の元です。

長い待機ではログや進捗表示を必ず出すと親切です。

コード例(1秒ごとにドットを表示)

Python

import time

total = 5
print("処理中: ", end="", flush=True)
for _ in range(total):
    print(".", end="", flush=True)  # 進捗をドットで表示
    time.sleep(1)
print(" 完了")

実行結果