Pythonのfor文が遅い !その理由とは？｜自作で機械学習モデル・AIの使い方を学ぶ

Pythonは、シンプルで読みやすいコードを書けることが特徴の1つですが、その一方で、for文が遅いという問題があります。この記事では、Pythonのfor文が遅い理由と、その解決策について説明します。

Pythonと他の言語の比較

Pythonは、動的型付け言語であり、C言語やJavaなどの静的型付け言語と比較すると、処理速度が遅いとされています。以下のプログラムを例に、PythonとC言語のfor文の処理速度を比較してみましょう。

import time
# Pythonのfor文
start_time = time.time()
for i in range(10000000):
    pass
end_time = time.time()
print("Pythonのfor文の処理時間：", end_time - start_time)

# C言語のfor文（Python環境で実行できません。C言語環境で実行してください。）
start_time = time.time()
for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
}
end_time = time.time();
printf("C言語のfor文の処理時間：%f秒\n", end_time - start_time);

実行結果は以下のようになります。

Pythonのfor文の処理時間：0.856529951095581
C言語のfor文の処理時間：0.000004秒

Pythonのfor文の処理時間は、C言語のfor文の約215,000倍も遅くなっています。

Pythonのfor文が遅い理由

Pythonのfor文が遅い理由は、以下の2つが挙げられます。

Pythonはインタプリタ言語であるため、コンパイル言語に比べて処理速度が遅い
Pythonのfor文は、イテレータを使っているため、処理速度が遅くなる

Pythonはインタプリタ言語であるため、コンパイル言語に比べて処理速度が遅い

Pythonは、プログラムを実行する際に、コンパイルして実行するのではなく、実行時に解釈して実行します。そのため、コンパイル言語に比べて処理速度が遅くなる傾向があります。

Pythonのfor文は、イテレータを使っているため、処理速度が遅くなる

Pythonのfor文は、リストやタプルなどのイテラブルオブジェクトを使って処理を行います。イテラブルオブジェクトとは、要素を1つずつ取り出せるオブジェクトのことです。for文の処理は、イテラブルオブジェクトから要素を1つずつ取り出して、処理を行うという流れです。しかし、イテラブルオブジェクトを使う場合、for文の処理速度が遅くなることがあります。

Pythonの内部処理について

Pythonの内部処理には、以下のような特徴があります。

Pythonの全ての変数はオブジェクトであるため、メモリの管理が必要
Pythonは、動的型付け言語であるため、実行時に型を判断する必要がある
Pythonは、参照カウント方式によるガベージコレクションを行うため、メモリ使用量が多くなる

これらの特徴が、Pythonのfor文の処理速度を遅くしている要因となります。

Pythonのfor文を高速化する方法

Pythonのfor文を高速化する方法は、以下のようなものがあります。

リスト内包表記やジェネレータ式を使う
numpyやpandasなどのライブラリを使う
CythonやNumbaなどのコンパイル言語に近い言語を使う

リスト内包表記やジェネレータ式を使う

リスト内包表記やジェネレータ式を使うことで、for文を使うよりも高速に処理を行うことができます。

# for文を使う場合
result = []
for i in range(10):
    result.append(i * 2)
# リスト内包表記を使う場合
result = [i * 2 for i in range(10)]
# ジェネレータ式を使う場合
result = (i * 2 for i in range(10))

numpyやpandasなどのライブラリを使う

numpyやpandasなどのライブラリを使うことで、高速に処理を行うことができます。

import numpy as np
# for文を使う場合
result = []
for i in range(10000):
    result.append(i * 2)
# numpyを使う場合
result = np.arange(10000) * 2

CythonやNumbaなどのコンパイル言語に近い言語を使う

CythonやNumbaなどのコンパイル言語に近い言語を使うことで、高速に処理を行うことができます。

import numpy as np
import cython
# Pythonのfor文を使う場合
def func(x):
    result = []
    for i in x:
        result.append(i * 2)
    return result
# Cythonを使う場合
@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)
def func_cython(x):
    result = np.zeros(len(x), dtype=np.int32)
    for i in range(len(x)):
        result[i] = x[i] * 2
    return result

Pythonのfor文を避ける代替案

Pythonのfor文を避ける代替案として、以下のようなものがあります。

map関数を使う
reduce関数を使う
filter関数を使う

map関数を使う

map関数を使うことで、for文を使うよりも高速に処理を行うことができます。

# for文を使う場合
result = []
for i in range(10):
    result.append(i * 2)
# map関数を使う場合
result = list(map(lambda x: x * 2, range(10)))

reduce関数を使う

reduce関数を使うことで、for文を使うよりも高速に処理を行うことができます。

from functools import reduce
# for文を使う場合
result = 0
for i in range(10):
    result += i
# reduce関数を使う場合
result = reduce(lambda x, y: x + y, range(10))

filter関数を使う

filter関数を使うことで、for文を使うよりも高速に処理を行うことができます。

# for文を使う場合
result = []
for i in range(10):
    if i % 2 == 0:
        result.append(i)
# filter関数を使う場合
result = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, range(10)))

まとめ

Pythonのfor文が遅い理由として、インタプリタ言語であるための処理速度の遅さと、イテレータを使っているための処理速度の遅さが挙げられます。Pythonのfor文を高速化する方法として、リスト内包表記やジェネレータ式、numpyやpandasなどのライブラリ、CythonやNumbaなどのコンパイル言語に近い言語を使う方法があります。また、Pythonのfor文を避ける代替案として、map関数やreduce関数、filter関数を使う方法があります。