Pythonの時間計測について

Question

pythonで計測時間を以下のように計測しているのですが,コードが煩雑のため整理したいと考えております。

何か良い方法があればアドバイスお願いいたします。

from time import time

s = time()

_a = 0
for _ in range(int(1e7)):
    _a += 1

g = time()

print(f"{g-s:4g} s")
# 1.6915 s
s = time()

_a = 0
for _ in range(int(1e8)):
    _a += 1

g = time()

print(f"{g-s:4g} s")
# 25.7686 s

Answer 1

コードが煩雑のため整理したいと考えております。

前処理・後処理を一箇所にまとめる手段としては、
状況別に幾つか方法があります。

• デコレーター
• コンテキストマネージャー
• イテレーター

外部ライブラリですが、timing モジュールで実装されてるので参考にしてみてください。
https://pypi.org/project/timing/

標準ライブラリでは、

• timeit --- 小さなコード断片の実行時間計測
• contextlib --- with 文コンテキスト用ユーティリティ

辺りを参考に。
timeit では関数やコード断片を対象に時間計測が可能です。
但し、文字列としてコードを書かないといけないのが扱い難い点。
(文字列リテラル内のコードにエディタの構文ハイライトが及ばない）

後者では try/finally で計測に必要な前処理・後処理を記述し、
デコレーターやコンテキストマネージャとして利用することができます。

import time
from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def timeit():
    from time import perf_counter

    now = perf_counter()
    try:
        yield
    finally:
        print(f'it took {perf_counter() - now}s to run')

# コンテキストマネージャーとして利用
with timeit():
    for _ in range(1000):
        pass

# デコレーターとしての利用
# 1. 関数として実装。2. 関数を呼び出す
@timeit()
def foo():
    for _ in range(1000):
        pass

foo()

Answer 2

お探しの回答とは少し違うかもしれませんが、Pythonのプログラムの処理時間を計測する手段として、プロファイラを使う方法があります。
この場合、計測のために特別なコードを書く必要はないのでコードはまったく煩雑になりません。ただし計測したい単位で関数を分けておく必要があります。

import cProfile

def func1():
    _a = 0
    for _ in range(int(1e7)):
        _a += 1

def func2():
    _a = 0
    for _ in range(int(1e8)):
        _a += 1

def test(n):
    for i in range(n):
        func1()
        func2()

# test(10)を実行して各関数の処理時間を計測
cProfile.run('test(10)') 

これを実行すると、test(10)を実行して、内部の各関数が何回呼び出されて、それぞれの関数でどれくらい時間がかかったかなどを集計して表示してくれます。
以下、実行例です。

         24 function calls in 30.303 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    0.000    0.000   30.303   30.303 <string>:1(<module>)
        1    0.000    0.000   30.303   30.303 test.py:12(test)
       10    2.736    0.274    2.736    0.274 test.py:2(func1)
       10   27.567    2.757   27.567    2.757 test.py:7(func2)
        1    0.000    0.000   30.303   30.303 {built-in method builtins.exec}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}

最初の行は内部で24回の関数が実行されて 30.303 秒かかったことを示しています。その下の表は各関数の実行回数（ncalls）や、1回当たりにかかった秒数（percall）、その関数のソースと行数と関数名（filename:lineno(function)）などが表示されます。
func1()は0.274秒、func2()は2.757秒くらいかかっていることがわかります。

詳細については公式のドキュメントをご参照ください。
https://docs.python.org/ja/3/library/profile.html