Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

B.3

 ソフトウェア開発ツール

537

B.3.2

 処理時間の計測：

%time

と

%timeit

データ分析アプリケーションが大規模になる場合や、長時間実行することになる場合を考えます。

このような場面では実行時間の計測が重要で、そのレベルはコンポーネントごとであったり、個々の

命令であったり、関数呼び出しであったりとさまざまです。またさまざまな関数呼び出しのうち、ど

れに一番時間がかかっているかを突き止める必要もあるでしょう。こういった場面に応えられるよう、

IPython

には処理時間計測のツールが用意されています。

まず愚直な例として、自前で処理時間を計測することを考えます。この場合、組み込みの

time

モ

ジュールから

time.clock

と

time.time

を使い、次のような面白くもない定形コードを毎回書くことにな

るでしょう。

import time

start = time.time()

for i in ran

ge(iterations):

#

繰り返し実行するコードを書く

elapsed_per = (time.time() - start) / iterations

処理時間の計測のため毎回こういったコードを書く必要がないように、

IPython

には

2

種類のマジッ

ク関数

%time

と

%timeit

が用意されています。

%time

は指定された処理を

1

度だけ実行し、総実行時間を教えてくれます。例えば文字列からなる巨

大なリストがあり、特定の文字列から始まるものを抽出することを考えます。これを実現するいく