# Pythonの高速化テクニックを簡単に学んでいこう！ > 当サイト【スタビジ】の本記事では、Pythonの高速化テクニックについて紹介していきます。Pythonでコーディングをすると処理時間の長さに悩まされることがあります。本記事を読んで、効率よくPythonを実行するスキルを学んでいきましょう！ - URL: https://toukei-lab.com/python-speed-up - 公開: 2025.01.01 / 更新: 2026.03.04 - サイト: スタビジ（https://toukei-lab.com） :::talk{who="umatan"} 当サイト【スタビジ】の本記事では、Pythonの高速化テクニックについて紹介していきます。Pythonでコーディングをすると処理時間の長さに悩まされることがあります。本記事を読んで、効率よくPythonを実行するスキルを学んでいきましょう！ ::: こんにちは！スタビジ編集部です！ AIやデータ分析、自動化などを実現するため、”**[Python](https://www.python.org/)**“を使ってプログラムやサービスを開発する人が増えています。 Pythonは機能が充実していて、初心者にも学習がしやすい面から利用者の多いプログラミング言語です。 一方で実際にコーディングすると以下の悩みを持つことがあるのではないでしょうか。 :::talk{who="man" side="left"} データ分析で大量のデータを処理しようとすると時間がかかる、、、 ::: :::talk{who="woman"} アプリでAIモデルを使って実装してみたけど、応答が遅い、、、 ::: Pythonは直感的な文法や豊富なライブラリがある一方で、他のプログラミング言語と比べると実行速度が遅いとされることがあります。 :::talk{who="umatan"} それでも、実行速度を速くする「**高速化テクニック**」を使えばそんな悩みも解決できる！ 今回はそんなPythonの高速化テクニックについて見ていくよ！ ::: Pythonについて基礎から体系的に学びたい人は当メディアが運営する「[スタアカ](https://toukei-lab.com/achademy/)」の以下のコースをチェックしてみて下さい。 :::box **[スタアカ「03.Python基礎」](https://toukei-lab.com/achademy/courses/python-beginner/)** [![スタアカ「Python基礎」コース](/wp-content/uploads/2026/10/achademy-course-python-beginner.jpg)](https://toukei-lab.com/achademy/courses/python-beginner/) ::: 以下のYouTube動画でも解説していますので合わせてチェックしてみてください！ ::youtube{#jsmRs6Ormic} ## Pythonで高速化が必要な理由 ![](/wp-content/uploads/2025/01/113bd1b142b5ed2141237dd38f38071b-640x360.jpg) まずはPythonで高速化が必要な背景について以下の観点から見ていきましょう。 :::box **・Pythonの課題**\ **・Pythonで高速化が求められる場面** ::: ### Pythonの課題 Pythonの課題として以下が挙げられます。 - **インタプリタ型言語でコードを逐次翻訳しながら実行するため実行速度が遅い** - **動的型付けにより、裏での処理が余分で発生するため時間がかかる** - **メタデータを多く含むことによるメモリ効率の悪さ** :::talk{who="umatan"} 初心者に使いやすいPythonにも、いろいろ課題があるんだね！ ::: #### インタプリタ型言語のため実行速度が遅い プログラミングでは、人間が書いたコードをコンピューターが理解できる言語に翻訳（コンパイル）してプログラムを実行します。 プログラミング言語でその翻訳の処理方法が大きく以下の2つに分かれます :::box - **コンパイラ言語**：事前に一括して翻訳し、翻訳したファイルを実行する言語 - **インタプリタ型言語**：1行ずつコードを逐次翻訳しながら実行する言語 ::: Pythonは「インタプリタ型言語」に分類され、細かく処理を確認しながらコーディングが出来る反面、「コンパイラ言語」と比較すると実行処理が遅いデメリットがあります。 #### 動的型付けにより、裏での処理が余分で発生するため時間がかかる Pythonでは他のプログラミング言語で見られるデータ型を明示的に指定する必要がありません。 ```python x = 10 # 整数 y = "Hello" # 文字列 ``` これはPythonが自動的に「これは整数」、「これは文字列」と判断してくれるためで、この機能を”**動的型付け**“と呼ばれます。 この機能のおかげで初心者でも簡単にデータ型を扱える一方で、Python側で型の変換作業を行っているため、プログラムの実行時間としては長くなってしまうデメリットがあります。 #### メタデータを多く含むことによるメモリ効率の悪さ Pythonではデータ（例：x=10）の中にデータそのもの（10）に加えて”**メタデータ**“が含まれます。 ```python x = 10 print(dir(x)) >>実行結果 ['__abs__', '__add__', '__and__', '__bool__', '__ceil__', '__class__', '__delattr__', '__dir__', '__divmod__', '__doc__', '__eq__', '__float__', '__floor__', '__floordiv__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__index__', '__init__', '__init_subclass__', '__int__', '__invert__', '__le__', '__lshift__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__neg__', '__new__', '__or__', '__pos__', '__pow__', '__radd__', '__rand__', '__rdivmod__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rfloordiv__', '__rlshift__', '__rmod__', '__rmul__', '__ror__', '__round__', '__rpow__', '__rrshift__', '__rshift__', '__rsub__', '__rtruediv__', '__rxor__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__sub__', '__subclasshook__', '__truediv__', '__trunc__', '__xor__', 'as_integer_ratio', 'bit_length', 'conjugate', 'denominator', 'from_bytes', 'imag', 'numerator', 'real', 'to_bytes'] ``` メタデータには”型情報”や”算術用メソッド”などが含まれていて一つのデータに様々な情報が付与されています。 Pythonではメタデータにより柔軟なデータの扱いが出来る一方で、一つのデータに大量の情報が含まれるため、メモリ消費が増えてしまいます。 そのため、Pythonで大量のデータにアクセスする場合、データ内のメタデータとの処理がも発生するため、実行速度の低下やメモリ不足になるデメリットがあります。 ### Pythonで高速化が求められる場面 Pythonはデータ分析やWebアプリケーションなど様々な場面で利用されます。 普通にプログラムを実行する場合ではそこまで実行速度は気になりませんが、以下のような場面で高速化が求められます。 :::box **・大量のデータを扱うデータサイエンスや機械学習**\ **・リアルタイム性が求められるWebアプリケーションやIoT** ::: 大量のデータを使用する場合にはメタデータや動的型付けが実行速度に大きく影響を与えてしまいます。 また、ユーザーが入力した値や取得したデータを元に即座に結果を求められる場面でも、実行速度は重要になります。 :::talk{who="umatan"} Pythonの課題と求められるユースケースを想定して必要な高速化テクニックを見ていこう！ ::: ## Pythonの高速化テクニック ここからPythonの「**高速化テクニック**」について見ていきます。 今回は以下のテクニックについて解説していきます。 - **ベクトル演算ライブラリの使用** - **ライブラリを使用したJITコンパイル** - **並列化処理** 一つ一つサンプルを実装しながら進めていくので、自身の環境でも試してみて下さい。 本記事でのPythonの作業は「[**Jupyter Notebook**](/python-how)」で行っています。 Jupyter NotebookはWebブラウザ上でPythonプログラムを書いて・実行出来る環境です。 プログラムの実行結果を毎回確認できるので初心者におすすめのツールになります。 Jupyter Notebookについて以下の記事で解説しているので、参考にしてみて下さい。 ### ベクトル演算ライブラリの使用 Pythonではデータ分析やデータサイエンスで大量のデータをリストやループ処理で扱うことが多いです。 その際、単純にPython記法で記述するより「**[NumPy](https://numpy.org/ja/)**」や「**[Pandas](https://pandas.pydata.org/)**」といったベクトル演算ライブラリを使用した方が、効率的に処理できます。 NumPyやPandasについては下記の記事で解説しているので、参考にしてみて下さい。 :::ref ・**[PythonのNumPyの使い方について徹底解説！](/numpy)**\ ・**[PythonのPandasの使い方・基本操作解説！](/python-pandas)** ::: それぞれサンプルを見ていきましょう。 #### NumPy まずは「**[NumPy](https://numpy.org/ja/)**」について見ていきます。 ```python import numpy as np import time size = 10**6 # Pythonリスト start_time = time.time() data = [i for i in range(size)] result = [x**2 for x in data] end_time = time.time() print(f"Pythonリストの計算時間: {end_time - start_time:.4f}秒") # NumPy配列 start_time = time.time() np_data = np.arange(size) np_result = np_data**2 end_time = time.time() print(f"NumPy配列の計算時間: {end_time - start_time:.4f}秒") ``` ここでは100万個のデータをリストに格納し、さらにその各要素を2乗する処理を行っています。 Pythonのリストを使う場合とNumPy配列を使った場合の処理時間の結果を比較しており、実際の処理時間の結果は以下のようになりました。 ![python_speedup](/wp-content/uploads/2025/01/python_speedup1-min.jpg) どちらの処理の内容自体は同じですが、NumPyでは”ベクトル化”と呼ばれる配列全体に対して一括処理を行っているため、処理時間が短くなります。 また、NumPyでは内部の演算処理はC言語を使って効率的に行っているため、単純なPythonの演算よりも早く処理できます。 :::talk{who="umatan"} NumPyを使うだけでこんなに処理時間が変わるんだね！ ::: #### Pandas 続いて、「**[Pandas](https://pandas.pydata.org/)**」での処理を見ていきます。 ```python import random import pandas as pd import numpy as np import time # データサイズ size = 10**6 # Pythonリストを使ったフィルタリング data_list = [random.randint(0, 100) for _ in range(size)] start = time.time() filtered_data_list = [x for x in data_list if x >= 50] end = time.time() print(f"Pythonリストのフィルタリング時間: {end - start:.4f}秒") # Pandasを使ったフィルタリング data_pandas = pd.DataFrame({'A': np.random.randint(0, 100, size)}) start = time.time() filtered_data_pandas = data_pandas[data_pandas['A'] >= 50] end = time.time() print(f"Pandasのフィルタリング時間: {end - start:.4f}秒") # Python辞書を使ったグループ化、平均値処理 data_list = [(random.randint(0, 10), random.random()) for _ in range(size)] start = time.time() grouped_dict = {} for key, value in data_list: if key not in grouped_dict: grouped_dict[key] = [] grouped_dict[key].append(value) averages_dict = {k: sum(v) / len(v) for k, v in grouped_dict.items()} end = time.time() print(f"Python辞書でのグループ化時間: {end - start:.4f}秒") # Pandasを使ったグループ化、平均値処理 data_pandas = pd.DataFrame({ 'A': np.random.randint(0, 10, size), 'B': np.random.rand(size) }) start = time.time() grouped_pandas = data_pandas.groupby('A')['B'].mean() end = time.time() print(f"Pandasのグループ化時間: {end - start:.4f}秒") ``` ここでは100万個のデータに対して、フィルタリングの時間と辞書型配列のグループ化・平均値処理にかかる時間を計測しています。 ![python_speedup](/wp-content/uploads/2025/01/python_speedup2-min.jpg) Pythonでは要素一つ一つに対してフィルタリングするのに対し、Pandasではベクトル化により列全体に対して一括処理が出来るため、早くなります。 また、各列でデータ型が固定化されているため、型チェックといった処理がなくなることも処理時間の短縮につながっています。 グループ化や平均値計算では、これらの演算処理がPandas側であらかじめ最適なアルゴリズムで実装されているため、それを使用することで高速に処理をすることが出来ます。 :::talk{who="umatan"} 大規模なデータで配列計算をする場合は、Pythonの標準記法で一から頑張るより、NumPyやPandasを使った方が簡単だし効率的ってことがわかるね！ ::: また、Pandas以外にもデータ加工集計処理に「**[Polars](https://pola.rs/)**」と呼ばれるライブラリもあるので、下記記事でチェックしてみて下さい。 詳しくPolarsについて知りたい方は以下のUdemyのコースで私が解説していますのでチェックしてみてください！ :::box **[【初心者向け】PythonのPolarsを使ってデータ加工集計・データ分析を高速化！Pandasと比較してみよう！](https://www.udemy.com/course/python-polars/?referralCode=20B34CDD3044A02D748A)** [![PolarsUdemy](/wp-content/uploads/2025/01/PolarsUdemy.jpg)](https://www.udemy.com/course/python-polars/?referralCode=20B34CDD3044A02D748A)
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