【Python】sleep関数のミリ秒単位の使い方や精度、注意点について解説

Pythonでプログラムを一時停止させるには、timeモジュールのsleep関数を使用します。

sleep関数には引数として秒単位の数値を指定しますが、ミリ秒単位で一時停止するには指定したミリ秒を1000で除算して、その結果を引数として与える必要があります。

例えば、400ミリ秒の間プログラムを一時停止させたい場合、0.4秒としてsleep関数に指定します。

sleep関数のサンプルコード

import time

time.sleep(0.4)  # 400ミリ秒間プログラムを一時停止
print("400 milliseconds have passed")

import timeはPythonのtimeモジュールをインポートしており、time.sleep(0.4)はsleep関数を使用して、プログラムを400ミリ秒間一時停止させています。

print("400 milliseconds have passed")は、一時停止後にコンソールにメッセージを出力しています。

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Pythonのsleep関数を使用すると、プログラムの実行を指定した秒数だけ一時停止することができます。

しかし、sleep関数が提供する一時停止の精度は、完璧ではありません。

以下の要因によって、実際の停止時間が指定した時間と異なる場合があります。

1. OSのスケジューラによる影響

Pythonのsleep関数は、実行されているOSのタイマー機能やスケジューラに依存しています。

OSのスケジューラは、複数のプロセスやスレッドを公平に処理するための仕組みなので、sleep関数で指定した時間よりもわずかに長く、または短く一時停止する可能性があります。

2. ハードウェアの影響

使用しているハードウェアやシステムの負荷によっても、sleep関数の精度に影響がある可能性があります。

特に、リアルタイム性が求められるハードウェア環境では、微妙なタイミングのズレが生じる可能性が高まるので、しっかりと確認しておいた方が良いでしょう。

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3. Pythonのガベージコレクション

Pythonにはガベージコレクションという、不要なメモリを自動的に解放する機能があり、sleep関数の実行中に動作してしまうと、一時停止時間にわずかな遅延が生じる可能性があります。

上記の解説からわかるように、sleep関数を使用しても完璧に制御するのは難しいため、「高い精度が必要なアプリケーション」や「リアルタイム性が求められる場面」では、専用のハードウェアタイマーや他の方法を検討した方が良いかもしれません。

1. sleep関数のブロッキング性

Pythonのsleep関数は、ブロッキング関数です。

ブロッキング関数はsleep関数が実行されると、その他の処理を一時停止し、指定した時間だけプログラムの実行が中断されることを意味します。

特にマルチスレッド環境やイベント駆動のアプリケーションで使用する際は、他のスレッドやイベントがブロックされないよう注意が必要です。

2. CPUの消費に関する点

sleep関数を使用すると、CPUは他のタスクを処理するため、待機状態になります。

一時停止中にCPUの消費を抑えられる利点として考えられますが、頻繁かつ短時間でsleep関数を呼び出し続けていると、CPUのコンテキストスイッチが多発し、パフォーマンス低下を招く可能性があるので注意が必要です。

3. 例外処理の取り込み

特定の環境や状況下では、sleep関数の実行中に例外が発生する可能性があります。

そのため、sleep関数を使用する際は適切な例外処理を行い、予期せぬエラーからプログラムを保護することが推奨されます。

sleep関数は非常に便利な機能ですが、特性と制限を理解した上で適切に使用する必要があるので、この記事に記載されている基礎的な部分は、しっかり覚えておくことをおすすめします。

※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。

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