本文系统回答了如何在Python中显示运行时间：用perf_counter/monotonic测用户感知的总耗时、用process_time衡量纯计算、用timeit进行重复基准测试，并通过装饰器或上下文管理器统一封装输出；在异步并发与多进程场景分层打点，结合cProfile定位瓶颈、用结构化数据与图表呈现结果，并将度量纳入CI/CD与项目协作流程（如结合研发项目全流程管理系统），以保证结果可靠、可比与可复现，最终实现数据驱动的性能优化。

文章系统阐述了如何计算项目进度计划数量：以统一口径将可执行活动、里程碑、关键依赖与缓冲纳入统计，通过WBS分解与活动清单生成数量，并依据粒度与完成定义控制可管理规模；结合行业场景（软件研发、工程建设、数字营销）选择匹配的估算方法（故事点、功能点、工程量清单），用“活动数+里程碑数+缓冲数+关键依赖数”为总量公式，辅以进度基准、滚动波规划与变更控制进行动态校准；通过标准化数据模型与报表实现可视化与审计，必要时借助协作系统（如PingCode或Worktile）自动计算与更新，最终以数据驱动的方式提升计划透明度、资源匹配与交付稳定性，并展望智能化推荐的未来趋势。