C#监控程序启动和关闭

如下程序实现和你说的功余辩歼能一下，我用过的是死循环监控进程，这样效率比较低，你可以用timer控件实现监听效果

using System

using System.Collections.Generic

using System.Text

using System.Diagnostics

using System.Threading

namespace ProcessListener

{

class Program

{

static void Main(string[] args)

{

for ()

{

bool isNotePadStart = false//标识记事本进程是否启动

bool isExplorerStart = false//标识灶旅explorer进程是否启动

Process[] processes = Process.GetProcesses()//获取所竖冲有进程信息

for (int i = 0i <processes.Lengthi++)

{

if (processes[i].ProcessName.ToLower() == "notepad")

{

Console.WriteLine("找到记事本进程！即将关闭explorer进程")

// Thread.Sleep(1000)

isNotePadStart = true

for (int j = 0j <processes.Lengthj++)

{

if (processes[j].ProcessName.ToLower() == "explorer")

{

try

{

processes[j].Kill()

}

catch (Exception)

{

Console.WriteLine("进程访问失败！")

}

Console.WriteLine("已关闭explorer.exe！")

}

}

}

if (processes[i].ProcessName.ToLower() == "explorer")

{

isExplorerStart = true

}

}

if (!isNotePadStart &&!isExplorerStart)

{

Process.Start("explorer.exe")

isNotePadStart = true

}

}

}

}

}

如果想自己做, hashtable是一定的

建一个hashtable, 储存当前内容, 同时该hashtable的id也同样可以用于作为文件功能等记录的id之用盯戚, 然后无论是windows还是linux都可以cron的,去做一个php文件去匹配吧, 文件修改时间无所谓的, md5(file)更有意义

如果单纯使用php, 遍历目录是必须的, 无论哪个os都提供文件动作的监控能力,但是这不在php的工作范围内,所以无法凯陪陵实现所谓的监控,你可以看看同步类软件,无论哪个 *** 作系统都是直接去os的基层拿现成的东西来用,不用特地耗费资源去自己不断遍历目录监控的,

svn/cvs是主动提交改动的, 而所谓监控,那就是被动形式了,只有在改动时才有动作的叫监控,

你要php实现源码监控,一句话,不可能,只能做递归/迭代, 用hashtable处理并不断乱笑 *** 作hashdb

ps:文件功能你们都不写进注释吗,注释本来就有这种功能, 比如phpdoc-_

1. 使用装饰亮喊器来衡量函数执行时间

有一个简单方法，那就是定义一个装饰器来测量函数的执行时间，并输出结果：

import time

from functoolsimport wraps

import random

def fn_timer(function):

  @wraps(function)

  def function_timer(*args, **kwargs):

      t0= time.time()

      result= function(*args, **kwargs)

      t1= time.time()

      print("Total time running %s: %s seconds" %

          (function.__name__, str(t1- t0))

)

      return result

return function_timer

@fn_timer

def random_sort(n):

  return sorted([random.random() for i in range(n)])

if __name__== "__main__":

  random_sort(2000000)

输出：Total time running random_sort: 0.6598007678985596 seconds

使用方式的话，就是在要监控的函数定义上面加上 @fn_timer 就行了

或者

# 可监控程序运行时间

import time

import random

def clock(func):

    def wrapper(*args, **kwargs):

        start_time= time.time()

        result= func(*args, **kwargs)

        end_time= time.time()

        print("共耗时: %s秒" % round(end_time- start_time, 5))

        return result

return wrapper

@clock

def random_sort(n):

  return sorted([random.random() for i in range(n)])

if __name__== "__main__":

  random_sort(2000000)

输出结果：共耗时: 0.65634秒

2. 使用timeit模块

另一种方法是使用timeit模块，用来计算平均时间消耗。

执行下面的脚本可以运行该模块。

这里的timing_functions是Python脚本文件名称。

在输出的末尾，可以看到以下结果：4 loops, best of 5: 2.08 sec per loop

这表示测试了4次，平均每次测试重复5次，最好的测试结果是2.08秒。

如果不指定测试或重复次数，默认值为10次测试，每次重复5次。

3. 使用Unix系统中的time命令

然而，装饰器和timeit都是基于Python的。在外部环境测试Python时，unix time实用工具就非常有用。

运行time实用工具：

输出结果为：

Total time running random_sort: 1.3931210041 seconds

real 1.49

user 1.40

sys 0.08

第一行来自预定义的装饰器，其他三行为：

    real表示的是执行脚本的总时间

    user表示的是执行脚本消耗的CPU时间。

    sys表示陆键或的是执行内核函数消耗的时间。

注意：根据维基百科的定义，内核是一个计算机程序，用来管理软件的输入输出，并将其翻译成CPU和其他计算机中的电子设备能够执行的数据处理指令。

因此，Real执行时间和User+Sys执行时间的差就是消耗在输入/输出和系统执行其他任务时消耗的时间。

4. 使用cProfile模块

5. 使用line_profiler模块

6. 使用早伍memory_profiler模块

7. 使用guppy包

---