Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

1.9

 コードのプロファイリングと実行時間計測

27

かの巧妙なことを行っているという事実の結果です。例えば、実行時間に影響を与えるかもしれな

い使用していない

Python

オブジェクトのクリーンアップ（ガベージコレクション）を抑止します。

このため、

%timeit

の結果は通常、

%time

の結果よりも著しく高速です。

%time

と

%timeit

は、

%%

を付けたセル

Magic

構文を使うと、複数行のコードの実行時間計測が可

能となります。

In[6]: %%time

total = 0

for i in range(1000):

for j in range(1000):

total += i * (-1) ** j

CPU times: user 504 ms, sys: 979

μ

s, total: 505 ms

Wall time: 50

5 ms

%time

と

%timeit

の詳細、および使用可能なオプションについては、

IPython

ヘルプ機能を使用し

てください（

IPython

プロンプトで

%time?

と入力します）。

1.9.2

 コード全体のプロファイリング：

%prun

プログラムは多くの文から構成されており、時にはそれぞれの文を単独で時間計測するよりも、

文脈の中で実行時間計測することが重要な場合があります。

Python

には組み込みのコードプロファ

イラ（

Python

のドキュメント

＊

1

が提供されています）が含まれていますが、

IPython

はこのプロファ

イラを

%prun

Magic

コマンドとして実行できる便利な機能を提供しています。 ...