27.5. `timeit` --- 小さなコード断片の実行時間計測¶

ソースコード: Lib/timeit.py

このモジュールは小さい Python コードをの時間を計測するシンプルな手段を提供しています。コマンドラインインターフェイスの他呼び出しも可能です。このモジュールは実行時間を計測するときに共通するいくつかの罠を回避します。O'Reilly 出版の Python Cookbook にある、Tim Peter による "Algorithms" 章も参照してください。

27.5.1. 基本的な例¶

次の例はコマンドラインインターフェイスを使って 3 つの異なる式の時間を測定する方法を示しています。

$ python3 -m timeit '"-".join(str(n) for n in range(100))'
10000 loops, best of 3: 30.2 usec per loop
$ python3 -m timeit '"-".join([str(n) for n in range(100)])'
10000 loops, best of 3: 27.5 usec per loop
$ python3 -m timeit '"-".join(map(str, range(100)))'
10000 loops, best of 3: 23.2 usec per loop

同じ事を Python インターフェイスを使って実現することもできます:

>>> import timeit
>>> timeit.timeit('"-".join(str(n) for n in range(100))', number=10000)
0.3018611848820001
>>> timeit.timeit('"-".join([str(n) for n in range(100)])', number=10000)
0.2727368790656328
>>> timeit.timeit('"-".join(map(str, range(100)))', number=10000)
0.23702679807320237

ただし、timeit はコマンドラインインターフェイスを使った時だけ繰り返し回数を自動で決定する事に注意してください。使用例節でより高度な例を説明しています。

27.5.2. Python インターフェイス¶

このモジュールは 3 つの有用な関数と 1 つの公開クラスを持っています:

timeit.timeit(stmt='pass', setup='pass', timer=<default timer>, number=1000000, globals=None)¶: 与えられた文、setup コードおよび timer 関数で Timer インスタンスを作成し、その timeit() メソッドを number 回実行します。任意の globals 引数はコードを実行する名前空間を指定します。

バージョン 3.5 で変更: 任意の globals 引数が追加されました。

timeit.repeat(stmt='pass', setup='pass', timer=<default timer>, repeat=3, number=1000000, globals=None)¶: 与えられた文、setup コードおよび timer 関数で Timer インスタンスを作成し、その repeat() メソッドを repeat 回繰り返すのを number 回実行します。任意の globals 引数はコードを実行する名前空間を指定します。

バージョン 3.5 で変更: 任意の globals 引数が追加されました。

timeit.default_timer()¶: デフォルトのタイマーです。常に time.perf_counter() です。

バージョン 3.3 で変更: デフォルトのタイマーが time.perf_counter() になりました。

class timeit.Timer(stmt='pass', setup='pass', timer=<timer function>, globals=None)¶

小さなコード片の実行時間を計測するためのクラスです。

コンストラクターは計測する文、セットアップのための追加の文、ならびにタイマー関数を取ります。両文のデフォルトは 'pass' です。タイマー関数はプラットフォーム依存です (モジュールの doctring を参照)。 stmt および setup には、複数行の文字列リテラルを含まない限り、 ; や改行で区切られた複数の文でも構いません。デフォルトでは文は timeit の名前空間内で実行されます。この挙動は名前空間を globals に渡すことで制御出来ます。

最初の命令文の実行時間を計測するには、timeit() メソッドを使用します。repeat() と:meth:autorange`メソッドは :meth:.timeit` を複数回呼び出したい時に使用します。

setup の実行時間は全実行時間から除外されています。

stmt および setup パラメータは、引数なしの呼び出し可能オブジェクトをとることもできます。呼び出し可能オブジェクトを指定すると、そのオブジェクトの呼び出しがタイマー関数に埋め込まれ、その関数が timeit() メソッドによって実行されます。この場合、関数呼び出しが増えるためにタイミングのオーバーヘッドが少し増える点に注意してください。

バージョン 3.5 で変更: 任意の globals 引数が追加されました。

timeit(number=1000000)¶

メイン文を number 回実行した時間を計測します。このメソッドはセットアップ文を1回だけ実行し、メイン文を指定回数実行するのにかかった秒数を浮動小数で返します。引数はループを何回実行するかの指定で、デフォルト値は 100万回です。メイン文、セットアップ文、タイマー関数はコンストラクターで指定されたものを使用します。

注釈

デフォルトでは、timeit() は計測中、一時的にガベージコレクションを停止します。この手法の利点は個々の計測結果がより比較しやすくなることです。欠点は、ガベージコレクションが計測される関数の性能の重要な要素である場合があることです。その場合、setup 文字列の最初の文でガベージコレクションを有効にできます。以下に例を示します:

timeit.Timer('for i in range(10): oct(i)', 'gc.enable()').timeit()

autorange(callback=None)¶

Automatically determine how many times to call timeit().

This is a convenience function that calls timeit() repeatedly so that the total time >= 0.2 second, returning the eventual (number of loops, time taken for that number of loops). It calls timeit() with number set to successive powers of ten (10, 100, 1000, ...) up to a maximum of one billion, until the time taken is at least 0.2 second, or the maximum is reached.

If callback is given and is not None, it will be called after each trial with two arguments: callback(number, time_taken).

バージョン 3.6 で追加.

repeat(repeat=3, number=1000000)¶

timeit() を複数回繰り返します。

これは timeit() を繰り返し呼び出したい時に有用で、結果をリストにして返します。最初の引数で何回 timeit() を呼ぶか指定します。第 2 引数で timeit() の引数 number を指定します。

注釈

結果のベクトルから平均値や標準偏差を計算して出力させたいと思うかもしれませんが、それはあまり意味がありません。多くの場合、最も低い値がそのマシンが与えられたコード断片を実行する場合の下限値です。結果のうち高めの値は、Python のスピードが一定しないために生じたものではなく、その他の計測精度に影響を及ぼすプロセスによるものです。したがって、結果のうち min() だけが見るべき値となるでしょう。この点を押さえた上で、統計的な分析よりも常識的な判断で結果を見るようにしてください。

print_exc(file=None)¶

計測対象コードのトレースバックを出力するためのヘルパーです。

利用例:

t = Timer(...)       # outside the try/except
try:
    t.timeit(...)    # or t.repeat(...)
except Exception:
    t.print_exc()

これの標準のトレースバックより優れた点は、コンパイルしたテンプレートのソース行が表示されることです。オプションの引数 file にはトレースバックの出力先を指定します。デフォルトは sys.stderr になります。

27.5.3. コマンドラインインターフェイス¶

コマンドラインからプログラムとして呼び出す場合は、次の書式を使います:

python -m timeit [-n N] [-r N] [-u U] [-s S] [-t] [-c] [-h] [statement ...]

以下のオプションが使用できます:

-n N, --number=N¶: 'statement' を実行する回数

-r N, --repeat=N¶: タイマーを繰り返す回数 (デフォルトは 3)

-s S, --setup=S¶: 最初に1回だけ実行する文 (デフォルトは pass)

-p, --process¶: デフォルトの time.perf_counter() の代わり time.process_time() を利用して、実時間ではなくプロセス時間を計測します

バージョン 3.3 で追加.

-t, --time¶: time.time() を使用する (廃止予定)

-u, --unit=U¶: タイマーの出力の時間単位を指定します (usec, msec, または sec)。

バージョン 3.5 で追加.

-c, --clock¶: time.clock() を使用する (廃止予定)

-v, --verbose¶: 時間計測の結果をそのまま詳細な数値でくり返し表示する

-h, --help¶: 簡単な使い方を表示して終了する

文は複数行指定することもできます。その場合、各行は独立した文として引数に指定されたものとして処理します。クォートと行頭のスペースを使って、インデントした文を使うことも可能です。この複数行のオプションは -s においても同じ形式で指定可能です。

オプション -n でループの回数が指定されていない場合、10 回から始めて、所要時間が 0.2 秒になるまで回数を増やすことで適切なループ回数が自動計算されるようになっています。

default_timer() による計測結果は同じマシンで実行されている他のプログラムに影響されるので、正確な計測がしたい場合は数回計測を繰り返して一番良かった結果を採用すると良いでしょう。-r オプションはそのためのもので、デフォルトの 3 回実行はほとんどのケースで充分でしょう。time.process_time() を使って CPU 時間を計測することもできます。

注釈

pass 文の実行には基本的なオーバーヘッドが存在します。ここにあるコードはこの事実を隠そうとはしていませんが、注意する必要があります。基本的なオーバーヘッドは引数なしでプログラムを起動することにより計測でき、それは Python のバージョンによって異なるでしょう。

27.5.4. 使用例¶

最初に 1 回だけ実行されるセットアップ文を指定することが可能です:

$ python -m timeit -s 'text = "sample string"; char = "g"'  'char in text'
10000000 loops, best of 3: 0.0877 usec per loop
$ python -m timeit -s 'text = "sample string"; char = "g"'  'text.find(char)'
1000000 loops, best of 3: 0.342 usec per loop

>>> import timeit
>>> timeit.timeit('char in text', setup='text = "sample string"; char = "g"')
0.41440500499993504
>>> timeit.timeit('text.find(char)', setup='text = "sample string"; char = "g"')
1.7246671520006203

同じことは Timer クラスとそのメソッドを使用して行うこともできます:

>>> import timeit
>>> t = timeit.Timer('char in text', setup='text = "sample string"; char = "g"')
>>> t.timeit()
0.3955516149999312
>>> t.repeat()
[0.40193588800002544, 0.3960157959998014, 0.39594301399984033]

以下の例は、複数行を含んだ式を計測する方法を示しています。ここでは、オブジェクトの存在する属性と存在しない属性に対してテストするために hasattr() と try/except を使用した場合のコストを比較しています:

$ python -m timeit 'try:' '  str.__bool__' 'except AttributeError:' '  pass'
100000 loops, best of 3: 15.7 usec per loop
$ python -m timeit 'if hasattr(str, "__bool__"): pass'
100000 loops, best of 3: 4.26 usec per loop

$ python -m timeit 'try:' '  int.__bool__' 'except AttributeError:' '  pass'
1000000 loops, best of 3: 1.43 usec per loop
$ python -m timeit 'if hasattr(int, "__bool__"): pass'
100000 loops, best of 3: 2.23 usec per loop

>>> import timeit
>>> # attribute is missing
>>> s = """\
... try:
...     str.__bool__
... except AttributeError:
...     pass
... """
>>> timeit.timeit(stmt=s, number=100000)
0.9138244460009446
>>> s = "if hasattr(str, '__bool__'): pass"
>>> timeit.timeit(stmt=s, number=100000)
0.5829014980008651
>>>
>>> # attribute is present
>>> s = """\
... try:
...     int.__bool__
... except AttributeError:
...     pass
... """
>>> timeit.timeit(stmt=s, number=100000)
0.04215312199994514
>>> s = "if hasattr(int, '__bool__'): pass"
>>> timeit.timeit(stmt=s, number=100000)
0.08588060699912603

定義した関数に timeit モジュールがアクセスできるようにするために、 import 文の入った setup パラメータを渡すことができます:

def test():
    """Stupid test function"""
    L = [i for i in range(100)]

if __name__ == '__main__':
    import timeit
    print(timeit.timeit("test()", setup="from __main__ import test"))

他のオプションは globals() を globals 引数に渡すことです。これによりコードはあなたのグローバル名前空間内で実行されます。これはそれぞれでインポートするより便利です:

def f(x):
    return x**2
def g(x):
    return x**4
def h(x):
    return x**8

import timeit
print(timeit.timeit('[func(42) for func in (f,g,h)]', globals=globals()))

関連キーワード: 　timeit, 実行, 計測, pass, setup, globals, コード, 関数, loops, usec

27.5. `timeit` --- 小さなコード断片の実行時間計測¶

27.5.1. 基本的な例¶

27.5.2. Python インターフェイス¶

27.5.3. コマンドラインインターフェイス¶

27.5.4. 使用例¶

Table of Contents

前のトピックへ

次のトピックへ

27.5. timeit --- 小さなコード断片の実行時間計測¶

27.5.1. 基本的な例¶

27.5.2. Python インターフェイス¶

27.5.3. コマンドラインインターフェイス¶

27.5.4. 使用例¶

27.5. `timeit` --- 小さなコード断片の実行時間計測¶