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前言

在白盒性能测试（profiling）中，函数时间统计是一项重要的指标。对于整个以lua为基础的系统架构而言，函数时间统计数据是性能优化的直接参照。

因此，本次Lua杂谈，将会分享一种函数执行时间统计的实现~

函数执行时间获取

单个函数执行时间的获取相对较为简单，例子如下：

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local function test()
    local start = os.clock()
    ...
    local end = os.clock()
    print(tostring(end - start))
end

在函数的开头与结尾调用lua内置的os.clock（内核实现为time.h的中clock()时间戳除以CLOCKS_PER_SEC统计量，单位为秒），可以轻而易举地获得该函数的执行时间

hook实现

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从dict开始说起

学python的时候，我们一定会接触到dict（字典）这个数据结构。

dict结构展示了数据间（key与value）一一对应的关系，key作为一个查询索引，是不允许有重复的，而不同key所对应的value，则允许重复值的存在。

比如说，我们定义一群boys&girls，打出整个dict，再打出girls有哪些，可以这样操作：

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import pprint
d = dict()
d['girl'] = ['迪丽热巴', '王鸥', '鬼鬼']
d['boy'] = ['大碗宽面']
# 用pprint.pprint函数打印数据结构，使得其排版更加pretty~
pprint.pprint(d, indent=2)
# 单用pprint.pformat，可以返回一个排版过后的字符串，打印出来要额外print操作~
print('Girls are: %s' % pprint.pformat(d['girl']))

打出来的效果是：

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{'boy': ['大碗宽面'], 'girl': ['迪丽热巴', '王鸥', '鬼鬼']}
Girls are: ['迪丽热巴', '王鸥', '鬼鬼']

我们可以很直观地看到这种对应关系

映射

像dict数据结构给我们展现的一样，数据间的对应关系，我们可以统称为：映射（Mapping）

如同第一话所说，程序的本质即为输入->函数->输出。输入和输出，就是一种映射关系，而实现这种映射的规则，就是函数。在dict里面，实现映射的函数，可以简化如下：

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Lua 杂谈系列，就以代码覆盖率测试的 luacov 开头吧

简介

说到 lua 的覆盖率测试，我们一般都会想到用luacov做代码覆盖率测试
在干货｜使用 luacov 统计 lua 代码覆盖率一文中，介绍了基本的 luacov 用法，但是缺少对 luacov 深入挖掘的相关内容。并且同时，原生的 luacov 提供了一套简洁的覆盖率测试实现以及报告输出形式，但是在实际许多场景中，采用原生 luacov 还是远远满足不了需求的
因此，本文旨在通过分析 luacov 的实现，帮助希望了解 lua 代码覆盖率测试或是使用、二次开发 luacov 的同学尽快上手

获取代码覆盖率数据

luacov 获取代码覆盖率数据，得益于 lua 自带的 debug 库。我们从 luacov 的主类 runner 中，可以一探究竟

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前言

这个年代，连小学生都会Python了，我家领导还是一行代码都打不出。
网上的Python教程一抓一大把，但出于让人更加深刻理解以及实用的目的（尤其是我家领导），Easy Python，开始挖坑！

安装Python

这个没有教程= =，请安装3.*最新版Python
编辑器建议为vscode 、sublime之类（记得装插件），如若觉得装插件烦可直接上pycharm
Easy Python系列不展现实时交互式命令~

HelloWorld

学程序的第一行代码，大概都是Hello World吧！

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print('Hello World!')

然后命令行里，就会输出：

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Hello World!

那如果要打出1行100个Hello World的话，该怎么办呢？
如果这样的话：

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for i in range(100):
    print('Hello World')

试试看，会打出100行HelloWorld，不符合我们的需求
这个时候，该怎么办？

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