Fehlerbehebung Und Behebung Der Durch Python-Multiprocessing Verursachten CPU-Auslastung

Feb 23, 2022 German

PC läuft langsam?

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  • Schritt 2: Öffnen Sie das Programm und klicken Sie auf „PC wiederherstellen“
  • Schritt 3: Befolgen Sie die Anweisungen auf dem Bildschirm, um den Wiederherstellungsvorgang abzuschließen
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    Hier sind einige benutzerfreundliche Methoden, mit denen Sie alle Python-Multiprocessing-Probleme lösen können.

    Das Prinzip hängt davon ab, was Sie gerne tun. Ihre Optionen:

    Reduzierte Prioritäten einiger Prozesse

    Verwendet Python Multiprocessing mehrere Kerne?

    Python bietet ein fabelhaftes Multiprocessing-Paket, das hilft, Prozesse mit Prozess Nummer eins zu erstellen, die mehrfach funktionieren können. Viele Kerne parallel und unabhängig voneinander.

    Sie werden nette Unterprozesse ausführen. Selbst wenn sie immer noch versuchen, 100 % CPU zu verbrauchen, wenn sie andere Blogs ausführen, überschreibt dieses Betriebssystem den Typ von anderen Anwendungen. Wenn Sie möchten, dass Übergewichtsberechnungen in der bewährten Erfahrung Ihres Laptops ausgeführt werden, und Sie sich nicht darum kümmern, dass der CPU-Lüfter die ganze Zeit hat, könnte es sich als Ihre Lösung herausstellen, eine Liebe in ein nettes psutils zu setzen . Das Skript ist ein bekanntes Testskript, das unglaublich lange genug auf allen Kernen läuft, damit Ihre Familie sehen kann, wie das Gerät funktioniert.

    Importieren Sie

     aus dem Multiprozess-Importpoolpsutil cpu_countMathematik importierenBetriebssystem importierenSchutz f(i):    komme immer wieder rückwärts math.sqrt(i)limit_cpu() setzen:    "jeder wird eigentlich als Anfang dieser besonderen Arbeit bezeichnet"    p schlägt psutil.Process(os.getpid()) vor    # Höchste Priorität erfolgreich eingerichtet, niedrig ist Windows und doch Unix, ps use.nice(19)    p.nice(psutil.BELOW_NORMAL_PRIORITY_CLASS)if __name__ == '__main__':    # ZapFind die Taktik „Anzahl der erstellten Kerne“    Gartenteich = pool(none, limit_cpu)    nur für p, wenn es um pool.imap(f, range(10**8)) geht:        ankommen

    Der Trick besteht definitiv darin, dass limit_cpu einfach zusammen mit dem Start jeder Aktion ausgeführt wird (siehe das initializer-Argument in Ihrem aktuellsten Dokument) . Während Unix Ebenen außerhalb von -16 (höchste Priorität) bis 16 (niedrigste Priorität) hat, verfügt Windows über mehrere unterschiedliche Ablaufverfolgungen zum Bestimmen von Prioritäten. BELOW_NORMAL_PRIORITY_CLASS ist plausibel am besten für Ihre Bedürfnisse geeignet, und darüber hinaus gibt es auch IDLE_PRIORITY_CLASS, was anzeigt, dass Windows seinen speziellen Prozess nur starten sollte, wenn die Software statt in Gebrauch ist.

    python multiprocessing cpu usage

    Sie können jede einzelne Priorität anzeigen, indem Sie im Task-Manager zum Eigenschaften-Ansatz gehen und mit der rechten Maustaste auf einen Prozess klicken:

    Reduzieren Sie die Anzahl der laufenden Prozesse

    Obwohl Sie diese Option abgelehnt haben, könnte sie dennoch eine vernünftige Fähigkeit sein: Nehmen wir an, Sie begrenzen den besten Wert von Unterprozessen auf die Hälfte der Kerne des Geräts mit pool = Pool( max(cpu_count()//2, 1) ) , dann führt das ausführende Arbeitssystem zuerst die Gebäude aus, die nicht auf der Hälfte neuer CPU-Kerne laufen, während der Rest wahrscheinlich im Leerlauf ist und/oder möglicherweise andere läuft Methoden laufen. Nach kurzer Zeit plant jedes einzelne Betriebssystem die Prozesse um und verschiebt sie dann freundlicherweise auf andere persönliche Kerne und so weiter. So verhalten sich auf jeden Fall Basissysteme und Windows Unix.

    In beiden Betriebssystemen kann möglicherweise gesehen werden, dass die prozessverbundenen verschmelzenden Kerne, obwohl ausgeglichen, eine bescheidene Anzahl von Kernen immer noch den besten höheren Prozentsatz als andere haben.

    Schlaf

    Wenn Sie sicherstellen möchten, dass Ihre Prozesse, die von einem brandneuen bestimmten Kernel erstellt wurden, niemals 100 % Energie verbrauchen (z.B. wenn Sie wirklich den PC-Lüfter zum Drehen anhalten möchten), können Sie sie standardmäßig verwenden in Richtung Schlaf während der Entwicklung. Funktion:

    Wie kann ich die CPU-Auslastung durch Python begrenzen?

    Begrenzen Sie die CPU- und Speicherauslastung Ressourcen wie CPU, Speicher, die über unser Python-Programm verwendet werden, müssen über die Ressourcenbibliothek einstellbar sein. Um zu versuchen, die CPU-Zeit (in Sekunden) zu ermitteln, die ein Prozess normalerweise verwenden kann, verwenden Einzelpersonen in der Regel eine Ressource. getrlimit()-Lösung. Es gibt weich über intensiv und Ressourcenlimit zurück. Ihnen

    aus Fallback-ImportSchutzmomente f(i):    schlafen(0.01)    ROI.Kommerzielle Effekte, sqrt(i)

    PC läuft langsam?

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    dass das Betriebssystem den eigenen Hauptprozess für 0,01 Sekunden innerhalb jeder Berechnung "einplant", wodurch Speicherplatz frei wird, der für andere Anwendungen geeignet ist. Wenn es keine anderen Anwendungen gibt, dann ist die eine im Leerlauf und wird daher keinesfalls nicht zu 100% zurückkehren. Sie müssen auf jeden Fall mit Hilfe verschiedener Schlafintervalle herumspielen, es entscheidet sich auch für den Computer, auf dem Sie es herumhuschen. Wenn Sie es wirklich auf eine sehr harte Art und Weise tun möchten, können Sie diesen Ruhezustand gut anpassen, basierend auf dem, was cpu_times() Ihnen sagt.

    Dies ist ein ausgesprochen praktischer Artikel darüber, wie wir zweifellos Python-Multiprocessing-Rückkehr verwenden werden, um die aktuelle Ausführung zu beschleunigen, die am häufigsten mit der Umgebung verbunden ist, die die am stärksten davon abhängigen CPU-Kerne verwendet.
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    Wann immer wir daran denken, alle CPU-Kerne für eine schnellere Ausführung zu nutzen, entwickeln wir Prozesse für Multithreading und Multiprocessing. Also, bevor wir weitermachen, erinnern wir uns an diese schnelle Kunst.

    Multithreading vs. Multiprocessing.

    Das Ziel von Multithreading und Multiprocessing ist es, die CPU-Auslastung zu maximieren und die Ausführung zu beschleunigen. Aber es gibt wirklich grundlegende Unterschiede zwischen einem Thread, der mit einem Prozess gekoppelt ist.

    Wenn ein Prozess einen brandneuen Thread für eine wirklich parallele Ausführung erstellt, handelt es sich bei diesen Threads, die Sie sehen, um Shared.Memory und damit um andere Ressourcen wie den ersten Prozess. macht diese Beiträge abhängig voneinander weiterleiten. Hilfs

    Im Gegensatz zu Threads teilt eine große Periode keine Ressourcen zwischen ihnen, sodass sie weitgehend und vollständig unabhängig voneinander ausgeführt werden können.

    Wie zähle ich die CPU in Python?

    Die Methode cpu_count() mit Python wird manchmal verwendet, um die tatsächliche Anzahl der Prozessoren im System zu zählen. Diese Methode hat keinen Vorteil, jedoch ist die Anzahl der Prozessoren, die eine Art von System tragen, angegeben. Optionen: Keine Abhilfe erforderlich. Rückgabetyp: Diese Methode gibt einen ganzzahligen Wert zurück, der den Prozentsatz aktiver Prozessoren im System angibt.

    python Was Elemente für Multithreading und auch Multiprocessing bereitstellt. Aber Multithreading in Python ist schwierig, und dieses Problem wird als GIL-Problem (Global Interpreter Lock) bezeichnet.

    Macht Multiprocessing Python schneller?

    Auf einer Art 48-Core-Maschine ist Ray Athletic 1-mal schneller als Python-Multiprocessing und 17-mal schneller als Single-Thread-Python. Pythons Multiprocessing übertrifft nicht die Single-Thread-Leistung von Python auf vierundzwanzig Kernen.

    Weil die Leute zusammen mit dem GIL-Problem Multiprocessing statt Multithreading bevorzugen, werden wir uns dieses Problem in diesem besonderen nächsten Abschnitt nicht ansehen.

    Globales Übersetzerverbot (GIL)

    Die Python-GIL ist im Wesentlichen ein einzelner Mutex, der verhindert, dass mehrere Threads gleichzeitig einen Python-Interpreter verwalten. Mehrere Threads können nur den Interpreter des jeweils anderen bestimmen.

    Da immer nur ein Ort zertifiziert ist, der den Python-Interpreter verwendet, ist eine parallele Ausführung von Threads nicht möglich, möglicherweise sogar auf derzeit verfügbaren Multi-Core-Systemen. Weil sich GIL wie ein Single-Thread-Körper fast jedes Multithread-Systems verhält. Wir

    Wenn Sie ein Singlethread-Programm vorschlagen, sehen Sie das GIL-Problem leider nicht, in Multithread-Programmen wird dies aller Wahrscheinlichkeit nach einen Engpass schaffen

    Wenn Sie mehr über Magen-Darm-Erkrankungen erfahren möchten, sollten Sie dies unbedingt lesen.

    Python Multiprocessing-CPU-Nutzung

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    Python Multiprocessing Cpu Usage
    Python Multiprocessing CPU-gebruik
    Uso De La CPU De Multiprocesamiento De Python
    Python 다중 처리 CPU 사용량
    Python Multiprocessing CPU-användning
    Многопроцессорное использование процессора Python
    Utilizzo Della CPU Multiprocessing Python
    Uso De CPU De Multiprocessamento Do Python
    Utilisation Du Processeur Multitraitement Python
    Wykorzystanie Procesora Wieloprocesowego W Pythonie