Pythonで実行時間を計測する方法まとめ(timeitとperf_counter)

# timeit の最小例
# 短い処理(sum(range(1000)))の実行時間を、10,000回の合計時間として測定します。
from timeit import timeit

elapsed = timeit('sum(range(1000))', number=10_000)  # number は1回の計測で実行する回数
print(f'total: {elapsed:.4f}s, per loop: {elapsed/10_000*1e6:.2f} µs')

# 関数の実行時間を timeit で測定する例
from timeit import timeit

def add_squares(n: int) -> int:
    # 0..n-1 の二乗和を返す単純な関数
    return sum(i*i for i in range(n))

# 文字列と globals を使う方法(互換性重視)
t = timeit('add_squares(1000)', globals=globals(), number=5_000)
print(f'total: {t:.4f}s, per call: {t/5_000*1e6:.2f} µs')

# コール可能を直接渡す方法(対応するPythonなら可)
t2 = timeit(lambda: add_squares(1000), number=5_000)
print(f'(callable) total: {t2:.4f}s, per call: {t2/5_000*1e6:.2f} µs')

# repeat を使ってばらつきを見る
from timeit import repeat

times = repeat('sum(range(1000))', number=10_000, repeat=5)
best = min(times)
avg = sum(times)/len(times)
print(f'all: {times}')
print(f'best: {best:.4f}s, avg: {avg:.4f}s')

# コマンドラインからの例
python -m timeit -n 10000 -r 5 "sum(range(1000))"
python -m timeit -n 10000 -r 5 -s "from math import sqrt" "sum(sqrt(i) for i in range(1000))"

# Jupyter/IPython での例(セルマジック)
# 1行だけなら %timeit
%timeit sum(range(1000))

# 複数行を測るなら %%timeit (セル全体)
%%timeit
total = 0
for i in range(1000):
    total += i

# perf_counter の基本
import time

start = time.perf_counter()
# 測りたい処理(例: 素朴なフィボナッチ)
def fib(n: int) -> int:
    return n if n < 2 else fib(n-1) + fib(n-2)

result = fib(20)
end = time.perf_counter()

elapsed = end - start  # 秒
print(f'fib(20) = {result}, elapsed = {elapsed:.6f}s')

# シンプルなコンテキストマネージャによる測定
import time
from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def measure(label: str = ''):
    start = time.perf_counter()
    try:
        yield
    finally:
        elapsed = time.perf_counter() - start
        print(f'[{label}] {elapsed*1e3:.2f} ms')

# 使い方の例
with measure('heavy loop'):
    total = 0
    for i in range(2_000_000):
        total += i

# デコレータ版(関数の実行時間を毎回測る)
import time
from functools import wraps

def timeit_func(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.perf_counter()
        try:
            return func(*args, **kwargs)
        finally:
            elapsed = time.perf_counter() - start
            print(f'{func.__name__} took {elapsed*1e3:.2f} ms')
    return wrapper

@timeit_func
def slow_add(a, b):
    time.sleep(0.05)  # 擬似的に遅い処理
    return a + b

print(slow_add(10, 20))

# I/O を含む処理の計測例(ファイル書き込み→読み出し)
import time
from pathlib import Path

data = 'x' * 1_000_000  # 1MBの文字列
p = Path('tmp_io_test.txt')

start = time.perf_counter()
p.write_text(data, encoding='utf-8')       # 書き込み(I/O)
text = p.read_text(encoding='utf-8')       # 読み出し(I/O)
p.unlink(missing_ok=True)                  # 後片付け
elapsed = time.perf_counter() - start

print(f'I/O round trip: {elapsed*1e3:.2f} ms, size={len(text)} bytes')

# 単位変換とフォーマット
import time

start = time.perf_counter()
time.sleep(0.0123)
elapsed = time.perf_counter() - start  # 秒

print(f'{elapsed:.6f} s')              # 秒
print(f'{elapsed*1e3:.2f} ms')         # ミリ秒
print(f'{elapsed*1e6:.1f} µs')         # マイクロ秒

# ナノ秒精度が必要なら perf_counter_ns を使う
ns_start = time.perf_counter_ns()
time.sleep(0.001)
ns_elapsed = time.perf_counter_ns() - ns_start
print(f'{ns_elapsed} ns')

# 乱数シードを固定して公平に比較
import random
from timeit import timeit

random.seed(0)
data = [random.randint(0, 1_000_000) for _ in range(50_000)]

def f_sort(a):      # 組み込みソート
    return sorted(a)

def f_sort_copy(a): # コピーしてからソート(差を出すための例)
    b = list(a)
    b.sort()
    return b

t1 = timeit(lambda: f_sort(data), number=100)
t2 = timeit(lambda: f_sort_copy(data), number=100)
print(f' sorted: {t1:.3f}s, per call {t1/100*1e3:.2f} ms')
print(f' list.sort via copy: {t2:.3f}s, per call {t2/100*1e3:.2f} ms')

# NG: time.time() での計測
# 壁時計の時刻はNTP同期で逆行する可能性があり、分解能も環境依存で粗めです。
import time
start = time.time()
time.sleep(0.01)
elapsed = time.time() - start  # 値が負になる可能性も理論上はある
print(elapsed)  # たいていは動くが、perf_counter を使うべき

# NG: datetime.now() での計測
# 日付時刻はタイムゾーン/夏時間/調整の影響を受け、性能計測用ではありません。
from datetime import datetime
start = datetime.now()
# ... 処理 ...
elapsed = (datetime.now() - start).total_seconds()  # これは避ける。perf_counter を使う。
print(elapsed)