import timeitt1 = timeit.timeit('sum(x*x for x in xrange(10000))',number = 10000) print t1…

http://www.cnblogs.com/Romi/archive/2012/04/19/2457175.html 程序中经常需要统计时间,需要统计某项运算的运行时间时,需要计算时间差. 1. C/C++ C中有基础库用于实现该功能,功能在time.h头文件中,代码实例如下: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> void main() { double time_Start = (doub…

clock()是C/C++中的计时函数,而与其相关的数据类型是clock_t. 在MSDN中,查得对clock函数定义如下: clock_t clock(void) ;   简单而言,就是该程序从启动到函数调用占用CPU的时间.这个函数返回从“开启这个程序进程”到“程序中调用clock()函数”时之间的CPU时钟计时单元(clock tick)数,注意返回的是CPU时钟计时单元数,是个数字. 在MSDN中称之为挂钟时间(wal-clock):若挂钟时间不可取,则返回-1:可取就返回个数字. 其中…

public string STD(int HowManySecond) { ) { "; } string ShowStr = ""; * )) { ShowStr += (HowManySecond / ( * )) + " 天 "; HowManySecond %= ( * ); } ) { ShowStr += (HowManySecond / ) + " 小时 "; HowManySecond %= ; } ) { ShowS…

long startTime = Environment.TickCount; long endTime = Environment.TickCount; long totalTime = endTime - startTime;…

我们经常想要统计项目的代码行数,但是如果想统计功能比较完善可能就不是那么简单了, 今天我们来看一下如何用python来实现一个代码行统计工具. 思路:首先获取所有文件,然后统计每个文件中代码的行数,最后将行数相加. 实现的功能: 统计每个文件的行数: 统计总行数: 统计运行时间: 支持指定统计文件类型,排除不想统计的文件类型: 递归统计文件夹下包括子文件件下的文件的行数: 排除空行: # coding=utf-8 import os import time basedir = '/root/sc…

用途说明time命令常用于测量一个命令的运行时间,注意不是用来显示和修改系统时间的(这是date命令干的事情).但是今天我通过查看time命令的手册页,发现它能做的不仅仅是测量运行时间,还可以测量内存.I/O等的使用情况,手册页上的说法是time a simple command or give resource usage,其中time一词我认为它应该是测量或测定的意思,并不单指时间.一个程序在运行时使用的系统资源通常包括CPU.Memory和I/O等,其中CPU资源的统计包括实际使用时间(r…

注意: 命令后面一定要有分号; http://codingstandards.iteye.com/blog/798788 用途说明 time命令常用于测量一个命令的运行时间,注意不是用来显示和修改系统时间的(这是date命令干的事情).但是今天我通过查看time命令的手册页,发现它能做的不仅仅是测量运行时间,还可以测量内存.I/O等的使用情况,手册页上的说法是time a simple command or give resource usage,其中time一词我认为它应该是测量或测定的意思,…

转自:http://blog.csdn.net/gzlaiyonghao/article/details/1483728 本文最初发表于恋花蝶的博客http://blog.csdn.net/lanphaday,欢迎转载,但请务必保留原文完整,并保留本声明. [python]用profile协助程序性能优化          上帝说:“选择了脚本,就不要考虑性能.”我是很支持这句话的,使用脚本要的就是开发速度.良好的扩展性以及可维护性.可惜到了最后,我们的程序难免会运行得太慢,我们的客户不能忍受,…

 程序运行慢的原因有很多,比如存在太多的劣化代码(如在程序中存在大量的“.”操作符),但真正的原因往往是比较是一两段设计并不那么良好的不起眼的程序,比如对一序列元素进行自定义的类型转换等.因为程序性能影响是符合80/20法则的,即20%的代码的运行时间占用了80%的总运行时间(实际上,比例要夸张的多,通常是几十行代码占用了95%以上的运行时间),靠经验就很难找出造成性能瓶颈的代码了.这时候,我们需要一个工具——profile!最近我手上的项目也在一些关键的地方遇到了性能问题,那时已经接近项目完工…