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python多核cpu使用率

发布时间:2022-04-16 08:44:28

python的多线程为什么不能利用多核CPU

因为python的解释器cpython中有 GIL全局解释器锁,他保证了解释器一次只能跑一个线程,并不能实现并行,而只能实现并发,所以就算你有再多的核,也不能用上。

❷ python多线程为什么不能利用多核cpu

按道理它应该能做到占用两个核的 CPU 资源,可是实际运行情况却是没有什么改变,还是只占了 50% CPU 不到。这又是为什么呢?难道 python 线程不是操作系统的原生线程?打开 system monitor 一探究竟,这个占了 50% 的 python 进程确实是有两个线程在跑。

❸ python是单线程的解释语言,为何运行时多核cpu的占用率会同时提升

(1) 在RTOS系统启动前, 使用Tick中断测试CPU的处理能力基准 CPUPerformanceBase;
(2) 在系统进入运行后, 使用空闲任务执行与测试CPU处理能力基准完全相同的算法, 得到RTCPUPerformance.
(3) 周期地计算CPU占用率, 并清除RTCPUPerformance的值, 一般每秒钟计算一次:
RealTime CPU Load = 1 - (RTCPUPerformance/CPUPerformanceBase) * 100%

❹ Python的多个线程是否会同时运行在多个CPU内核里

不会,python目前不适应运行在多核上的多线程。仅能使用单核,如果需要多核你可以考虑多进程方式。

❺ python如何利用多核cpu

你需要利用JavaScript,然后才能够直接使用这个多核的CPU用编程的语言。

❻ 为什么python下想要充分利用多核cpu,就用多进程

因为python多线程是只用一个cpu.
所以多个cpu, 你得用多进程, cpu自己调度,才能充分利用

❼ 简述python进程,线程和协程的区别及应用场景

协程多与线程进行比较
1) 一个线程可以多个协程,一个进程也可以单独拥有多个协程,这样python中则能使用多核CPU。
2) 线程进程都是同步机制,而协程则是异步
3) 协程能保留上一次调用时的状态,每次过程重入时,就相当于进入上一次调用的状态

❽ 如何让一个Python的脚本跑满多核的CPU

python由于GIL的关系,python的多线程并没有发挥多核的作用,这些线程都是在在单核上跑的
所以要想发挥多核的作用,就需要使用多进程,尽可能的在每一个CPU核心上分配到一个python进程。
所以要想跑满多核CPU就得多进程多线程互相结合

❾ Python如何利用多核处理器

GIL 与 Python 线程的纠葛

GIL 是什么东西?它对我们的 python 程序会产生什么样的影响?我们先来看一个问题。运行下面这段 python 程序,CPU 占用率是多少?

# 请勿在工作中模仿,危险:)def dead_loop(): while True: passdead_loop()

答案是什么呢,占用 100% CPU?那是单核!还得是没有超线程的古董 CPU。在我的双核 CPU 上,这个死循环只会吃掉我一个核的工作负荷,也就是只占用 50% CPU。那如何能让它在双核机器上占用 100% 的 CPU 呢?答案很容易想到,用两个线程就行了,线程不正是并发分享 CPU 运算资源的吗。可惜答案虽然对了,但做起来可没那么简单。下面的程序在主线程之外又起了一个死循环的线程

import threadingdef dead_loop(): while True: pass# 新起一个死循环线程t = threading.Thread(target=dead_loop)t.start()# 主线程也进入死循环dead_loop()t.join()

按道理它应该能做到占用两个核的 CPU 资源,可是实际运行情况却是没有什么改变,还是只占了 50% CPU 不到。这又是为什么呢?难道 python 线程不是操作系统的原生线程?打开 system monitor 一探究竟,这个占了 50% 的 python 进程确实是有两个线程在跑。那这两个死循环的线程为何不能占满双核 CPU 资源呢?其实幕后的黑手就是 GIL。

GIL 的迷思:痛并快乐着

GIL 的全称为Global Interpreter Lock,意即全局解释器锁。在 Python 语言的主流实现 CPython 中,GIL 是一个货真价实的全局线程锁,在解释器解释执行任何 Python 代码时,都需要先获得这把锁才行,在遇到 I/O 操作时会释放这把锁。如果是纯计算的程序,没有 I/O 操作,解释器会每隔 100 次操作就释放这把锁,让别的线程有机会执行(这个次数可以通过sys.setcheckinterval来调整)。所以虽然 CPython 的线程库直接封装操作系统的原生线程,但 CPython 进程做为一个整体,同一时间只会有一个获得了 GIL 的线程在跑,其它的线程都处于等待状态等着 GIL 的释放。这也就解释了我们上面的实验结果:虽然有两个死循环的线程,而且有两个物理 CPU 内核,但因为 GIL 的限制,两个线程只是做着分时切换,总的 CPU 占用率还略低于 50%。

看起来 python 很不给力啊。GIL 直接导致 CPython 不能利用物理多核的性能加速运算。那为什么会有这样的设计呢?我猜想应该还是历史遗留问题。多核 CPU 在 1990 年代还属于类科幻,Guido van Rossum 在创造 python 的时候,也想不到他的语言有一天会被用到很可能 1000+ 个核的 CPU 上面,一个全局锁搞定多线程安全在那个时代应该是最简单经济的设计了。简单而又能满足需求,那就是合适的设计(对设计来说,应该只有合适与否,而没有好与不好)。怪只怪硬件的发展实在太快了,摩尔定律给软件业的红利这么快就要到头了。短短 20 年不到,代码工人就不能指望仅仅靠升级 CPU 就能让老软件跑的更快了。在多核时代,编程的免费午餐没有了。如果程序不能用并发挤干每个核的运算性能,那就意谓着会被淘汰。对软件如此,对语言也是一样。那 Python 的对策呢?

Python 的应对很简单,以不变应万变。在最新的 python 3 中依然有 GIL。之所以不去掉,原因嘛,不外以下几点:

❿ 在python中线程和协程的区别是什么

在python中线程和协程的区别:1、一个线程可以拥有多个协程,这样在python中就能使用多核CPU;2、线程是同步机制,而协程是异步;3、 协程能保留上一次调用时的状态,每次过程重入时,就相当于进入上一次调用的状态。

一、首先我们来了解一下线程和协程的概念

1、线程

线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位.线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器,一组寄存器和栈),但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源。线程间通信主要通过共享内存,上下文切换很快,资源开销较少,但相比进程不够稳定容易丢失数据。

2、协程

协程是一种用户态的轻量级线程,协程的调度完全由用户控制。协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时,将寄存器上下文和栈保存到其他地方,在切回来的时候,恢复先前保存的寄存器上下文和栈,直接操作栈则基本没有内核切换的开销,可以不加锁的访问全局变量,所以上下文的切换非常快。

二、协程与线程的比较

1) 一个线程可以拥有多个协程,一个进程也可以单独拥有多个协程,这样python中则能使用多核CPU。

2) 线程进程都是同步机制,而协程则是异步。

3)协程能保留上一次调用时的状态,每次过程重入时,就相当于进入上一次调用的状态。

三、线程、协程在python中的使用

1、多线程一般是使用threading库,完成一些IO密集型并发操作。多线程的优势是切换快,资源消耗低,但一个线程挂掉则会影响到所有线程,所以不够稳定。现实中使用线程池的场景会比较多,具体可参考《python线程池实现》。

2、协程一般是使用gevent库,当然这个库用起来比较麻烦,所以使用的并不是很多。相反,协程在tornado的运用就多得多了,使用协程让tornado做到单线程异步,据说还能解决C10K的问题。所以协程使用的地方最多的是在web应用上。

总结一下:

IO密集型一般使用多线程或者多进程,CPU密集型一般使用多进程,强调非阻塞异步并发的一般都是使用协程,当然有时候也是需要多进程线程池结合的,或者是其他组合方式。

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