你知道你的电脑 1 秒钟能做多少事情吗？-mile米乐体育

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让我们来看看你有多么了解电脑！所有这些程序的数值都是可变的。你的任务是：在程序花费1秒运行之前猜测它的大概值。

你并不需要猜出一个精确值：选择范围在1和10亿之间。你只要能猜出正确的数量级，就算正确！下面是一些注意事项：

• 如果答案是38,000，那么你选择10,000或100,000，我们就认为都是正确答案。误差只要在10倍范围内就ok:)
• 我们知道不同的计算机有不同的磁盘、网络和cpu速度！我们会告诉运行10次/秒和10万次/秒的代码之间的差别。更新的电脑不会让你的代码运行速度快1000倍:)
• 也就是说，所有这一切都是运行在一台新的拥有一个快速的ssd和一个凑合的网络连接的笔记本电脑上的。 c代码用gcc -o2编译。

祝你好运！

欢迎来到第一个程序！这一个只是让你练练手的：1秒能完成多少循环？ （结果可能比你想象得更多！）

猜猜下面的程序每秒执行多少次循环：

#include   // number to guess: how many iterations of // this loop can we go through in a second?  int main(int argc, char **argv) {     int number, i, s;     number = atoi(argv[1]);      for (s = i = 0; i < number;   i) {         s  = 1;     }      return 0; }

准确答案：550,000,000

猜猜下面的程序每秒执行多少次循环：

#!/usr/bin/env python  # number to guess: how many iterations of an # empty loop can we go through in a second?  def f(number):     for _ in xrange(number):         pass  import sys f(int(sys.argv[1]))

准确答案：68,000,000

当我看着代码的时候，我想的是1毫秒完成多少次——我以为是微不足道的，但事实是，即使是python，你也可以在1毫秒的时间内执行68,000次空循环迭代。

下面让我们来探讨一个更接近现实的用例。在python中字典几乎是无处不在的，那么在1秒时间内我们可以用python添加多少元素呢？ 然后再来看一个更复杂的操作——使用python的内置http请求解析器来解析请求。

猜猜下面的程序每秒执行多少次循环：

#!/usr/bin/env python  # number to guess: how many entries can # we add to a dictionary in a second?  # note: we take `i % 1000` to control # the size of the dictionary  def f(number):     d = {}     for i in xrange(number):         d[i % 1000] = i  import sys f(int(sys.argv[1]))

准确答案：11,000,000

猜猜下面的程序每秒处理多少次http请求：

#!/usr/bin/env python  # number to guess: how many http requests # can we parse in a second?  from basehttpserver import basehttprequesthandler from stringio import stringio  class httprequest(basehttprequesthandler):     def __init__(self, request_text):         self.rfile = stringio(request_text)         self.raw_requestline = self.rfile.readline()         self.error_code = self.error_message = none         self.parse_request()      def send_error(self, code, message):         self.error_code = code         self.error_message = message  request_text = """get / http/1.1 host: localhost:8001 connection: keep-alive accept: text/html,application/xhtml xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8 upgrade-insecure-requests: 1 user-agent: mozilla/5.0 (macintosh; intel mac os x 10_10_5) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/45.0.2454.85 safari/537.36 accept-encoding: gzip, deflate, sdch accept-language: en-gb,en-us;q=0.8,en;q=0.6 """  def f(number):     for _ in range(number):         httprequest(request_text)  import sys f(int(sys.argv[1]))

准确答案：25,000

我们每秒可以解析25,000个小的http请求！有一件事我要在这里指出的是，这里请求解析的代码是用纯python编写的，而不是c。

接下来，我们要试试下载网页与运行python脚本！提示：少于1亿:)

猜猜下面的程序每秒可以完成多少次http请求：

#!/usr/bin/env python  # number to guess: how many times can we # download google.com in a second?  from urllib2 import urlopen  def f(number):     for _ in xrange(number):         r = urlopen("http://google.com")         r.read()  import sys f(int(sys.argv[1]))

准确答案：4

猜猜下面的程序每秒可以执行多少次循环：

#!/bin/bash  # number to guess: how many times can we start # the python interpreter in a second?  number=$1  for i in $(seq $number); do     python -c ''; done

准确答案：77

启动程序实际上昂贵在其本身，而不是启动python。如果我们只是运行/bin/true，那么1秒能做500次，所以看起来运行任何程序只需要大约1毫秒时间。当然，下载网页的快慢很大程度上取决于网页大小，网络连接速度，以及服务器间的距离，不过今天我们不谈网络性能。我的一个朋友说，高性能的网络完成网络往返甚至可能只要250纳秒（！！！），但这是在计算机位置更相邻，硬件更好的情况下。

1秒时间能够在磁盘中写入多少字节？我们都知道写到内存中时速度会更快，但是究竟会快多少呢？对了，下面的代码运行在带有ssd的计算机上。

猜猜下面的程序每秒可以写入多少字节数据：

#!/usr/bin/env python  # number to guess: how many bytes can we write # to an output file in a second? # note: we make sure everything is sync'd to disk # before exiting import tempfile import os  chunk_size = 1000000 s = "a" * chunk_size  def cleanup(f, name):     f.flush()     os.fsync(f.fileno())     f.close()     try:         os.remove(name)     except:         pass  def f(number):     name = './out'     f = open(name, 'w')     bytes_written = 0     while bytes_written < number:         f.write(s)         bytes_written  = chunk_size     cleanup(f, name)  import sys f(int(sys.argv[1]))

准确答案：342,000,000

猜猜下面的程序每秒可以写入多少字节数据：

#!/usr/bin/env python  # number to guess: how many bytes can we write # to a string in memory in a second?  import cstringio  chunk_size = 1000000 s = "a" * chunk_size  def f(number):     output = cstringio.stringio()     bytes_written = 0     while bytes_written < number:         output.write(s)         bytes_written  = chunk_size  import sys f(int(sys.argv[1]))

准确答案：2,000,000,000

下面轮到文件了！有时候，运行一个大型的grep之后，它可以永恒跑下去。在1秒时间内，grep可以搜索多少字节？ 请注意，在这么做的时候，grep正在读取的字节已经在内存中。 文件列表同样需要时间！1秒能列出多少文件？

猜猜下面的程序每秒可以搜索多少字节的数据：

#!/bin/bash   # number to guess: how many bytes can `grep` # search, unsuccessfully, in a second? # note: the bytes are in memory  number=$1  cat /dev/zero | head -c $number | grep blah exit 0

准确答案：2,000,000,000

猜猜下面的程序每秒可以列出多少文件：

#!/bin/bash  # number to guess: how many files can `find` list in a second? # note: the files will be in the filesystem cache.  find / -name '*' 2> /dev/null | head -n $1 > /dev/null

准确答案：325,000

序列化是一个普遍要花费大量时间的地方，让人很蛋疼，特别是如果你反复结束序列化/反序列化相同数据的时候。这里有几个基准：转换64k大小的json格式数据，与同样大小的msgpack格式数据。

猜猜下面的程序每秒可以执行多少次循环：

#!/usr/bin/env python  # number to guess: how many times can we parse # 64k of json in a second?  import json  with open('./setup/protobuf/message.json') as f:     message = f.read()  def f(number):     for _ in xrange(number):         json.loads(message)  import sys f(int(sys.argv[1]))

准确答案：449

猜猜下面的程序每秒可以执行多少次循环：

#!/usr/bin/env python  # number to guess: how many times can we parse # 46k of msgpack data in a second?  import msgpack  with open('./setup/protobuf/message.msgpack') as f:     message = f.read()  def f(number):     for _ in xrange(number):         msgpack.unpackb(message)  import sys f(int(sys.argv[1]))

准确答案：4,000

数据库。没有任何类似于postgresql花里胡哨的东西，我们做了2份有1000万行数据的sqlite表，一个是有索引的，另一个是未建索引的。

猜猜下面的程序每秒可以执行多少次查询：

#!/usr/bin/env python  # number to guess: how many times can we # select a row from an **indexed** table with  # 10,000,000 rows?  import sqlite3  conn = sqlite3.connect('./indexed_db.sqlite') c = conn.cursor() def f(number):     query = "select * from my_table where key = %d" % 5     for i in xrange(number):         c.execute(query)         c.fetchall()  import sys f(int(sys.argv[1]))

准确答案：53,000

猜猜下面的程序每秒执行多少次查询：

#!/usr/bin/env python  # number to guess: how many times can we # select a row from an **unindexed** table with  # 10,000,000 rows?  import sqlite3  conn = sqlite3.connect('./unindexed_db.sqlite') c = conn.cursor() def f(number):     query = "select * from my_table where key = %d" % 5     for i in xrange(number):         c.execute(query)         c.fetchall()  import sys f(int(sys.argv[1]))

准确答案：2

下面要说hash算法！在这里，我们将比较md5和bcrypt。用md5你在1秒时间内可以哈希到相当多的东西，而用bcrypt则不能。

猜猜下面的程序每秒可以哈希多少字节的数据：

#!/usr/bin/env python  # number to guess: how many bytes can we md5sum in a second?  import hashlib  chunk_size = 10000 s = 'a' * chunk_size  def f(number):     bytes_hashed = 0     h = hashlib.md5()     while bytes_hashed < number:         h.update(s)         bytes_hashed  = chunk_size     h.digest() import sys f(int(sys.argv[1]))

准确答案：455,000,000

猜猜下面的程序每秒可以哈希多少字节的密码：

#!/usr/bin/env python  # number to guess: how many passwords # can we bcrypt in a second?  import bcrypt  password = 'a' * 100  def f(number):     for _ in xrange(number):         bcrypt.hashpw(password, bcrypt.gensalt())  import sys f(int(sys.argv[1]))

准确答案：3

接下来，我们要说一说内存访问。 现在的cpu有l1和l2缓存，这比主内存访问速度更快。这意味着，循序访问内存通常比不按顺序访问内存能提供更快的代码。

猜猜下面的程序每秒可以向内存写入多少字节数据：

#include  #include   // number to guess: how big of an array (in bytes) // can we allocate and fill in a second?  // this is intentionally more complicated than it needs to be // so that it matches the out-of-order version  int main(int argc, char **argv) {     int number, i;     number = atoi(argv[1]);      char* array = malloc(number);     int j = 1;     for (i = 0; i < number;   i) {         j = j * 2;         if (j > number) {             j = j - number;         }         array[i] = j;     }      printf("%d", array[number / 7]);     // so that -o2 doesn't optimize out the loop      return 0; }

准确答案：376,000,000

猜猜下面的程序每秒可以向内存写入多少字节数据：

#include  #include   // number to guess: how big of an array (in bytes) // can we allocate and fill with 5s in a second? // the catch: we do it out of order instead of in order. int main(int argc, char **argv) {     int number, i;     number = atoi(argv[1]);      char* array = malloc(number);     int j = 1;     for (i = 0; i < number;   i) {         j = j * 2;         if (j > number) {             j = j - number;         }         array[j] = j;     }      printf("%d", array[number / 7]);     // so that -o2 doesn't optimize out the loop      return 0; }

准确答案：68,000,000

欢迎大家去试一试，给我们留下宝贵的意见。

译文链接：http://www.codeceo.com/article/1-second-your-computer-do.html 英文原文：do you know how much your computer can do in a second? 翻译作者：码农网 – 小峰 [ 转载必须在正文中标注并保留原文链接、译文链接和译者等信息。]