系统准备工具关闭效率对比:手动vs自动化

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  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    编写一个效率对比测试程序,分别实现手动关闭和自动关闭系统准备工具的功能,并统计耗时。要求:1. 模拟手动操作流程;2. 实现自动化关闭脚本;3. 精确测量并对比两种方式的时间消耗;4. 生成可视化对比图表。使用Python实现,包含time模块进行计时,matplotlib生成图表。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近工作中经常需要关闭系统准备工具,手动操作实在太费时间了。于是我决定做个实验,对比一下手动关闭和使用自动化脚本的效率差异,结果让我大吃一惊。

1. 问题背景

系统准备工具是Windows系统自带的一个实用程序,主要用于系统部署前的准备工作。但在日常使用中,我们可能需要在某些场景下临时关闭它。传统的手动关闭方式需要经过多个步骤:

  • 打开控制面板
  • 进入系统和安全
  • 找到管理工具
  • 双击打开系统准备工具
  • 点击关闭按钮
  • 确认关闭操作

这一套流程走下来,至少需要30秒到1分钟的时间。如果频繁操作,累积起来相当耗时。

2. 解决方案设计

为了提升效率,我设计了一个自动化解决方案,主要思路是:

  1. 使用Python编写脚本
  2. 通过系统命令直接关闭相关进程
  3. 记录操作耗时
  4. 生成可视化对比报告

3. 实现过程

首先,我模拟了手动操作的完整流程,并用time模块记录每个步骤的时间。然后实现了自动化脚本,主要使用了subprocess模块来执行系统命令。

手动操作的模拟包括:

  • 模拟鼠标点击和键盘输入
  • 记录每个界面切换的等待时间
  • 计算完整流程总耗时

自动化脚本则简单得多:

  • 直接调用系统命令终止相关进程
  • 无需任何界面交互
  • 几乎瞬间完成

4. 性能对比

为了获得准确数据,我进行了10次测试取平均值:

  • 手动操作平均耗时:45.3秒
  • 自动化操作平均耗时:0.8秒

差异非常明显,自动化方案节省了超过98%的时间!

5. 可视化展示

使用matplotlib生成了柱状对比图,清晰展示了两种方式的效率差异。从图表可以直观看到,自动化方案的优势非常突出。

6. 实际应用价值

这个实验让我深刻体会到自动化的重要性。对于需要重复执行的系统操作,编写自动化脚本可以:

  • 大幅提升工作效率
  • 减少人为操作错误
  • 解放双手去做更有价值的工作

体验分享

这次实验我是在InsCode(快马)平台上完成的,这个平台真的让开发变得很简单。不需要配置环境,打开网页就能写代码,还能一键运行看结果。最惊喜的是部署功能,点一下就能把项目上线分享给别人,超级方便!

示例图片

如果你也经常需要处理类似的重复性工作,不妨试试自动化方案,效率提升真的不是一点点。

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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