Dépannage Et Correction De L’utilisation Du Processeur Causée Par Le Multitraitement Python

Feb 23, 2022 French

Le PC est lent ?

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  • Étape 3 : Suivez les instructions à l'écran pour terminer le processus de restauration
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    Voici quelques méthodes faciles à utiliser qui peuvent vous aider à résoudre un problème de multitraitement Python.

    L’important dépend de ce que vous voulez faire. Vos choix :

    Priorités réduites de certains processus

    Le multitraitement Python utilise-t-il plusieurs cœurs ?

    Python fournit un package de multitraitement fonctionnel qui aide à créer des processus à partir du processus numéro un, qui peut posséder plusieurs fois. De nombreux cœurs en parallèle également indépendamment.

    Vous exécuterez des sous-processus nice. Ainsi, même s’ils consomment toujours 100 % du processeur lors de l’exécution d’autres blogs, ce système d’exploitation particulier remplace le type pointant vers d’autres applications. Si vous voulez que les calculs obèses s’exécutent dans la compréhension de votre ordinateur portable et que vous ne vous souciez généralement pas du fait que le ventilateur du processeur erre tout le temps, définir un souci dans un joli psutils pourrait être votre solution. Le script est considéré comme un script de test qui s’exécute suffisamment longtemps sur tous les cœurs pour que toute personne puisse voir comment l’appareil fonctionne.

    Importer

     à partir du pool d'analyse multiprocessuspsutil cpu_countImporter des mathématiquesImporter le système d'exploitationprotection f(i):    reviens sans cesse math.sqrt(i)définir limit_cpu() :    "chacun est sans aucun doute appelé le début de la façon dont le travail"    p signifie psutil.Process(os.getpid())    # Priorité la plus élevée définie avec succès, faible est Windows malheureusement Unix, ps use.nice (19)    p.nice(psutil.BELOW_NORMAL_PRIORITY_CLASS)si __nom__ == '__main__' :    # ZapRecherchez le résumé "Nombre de cœurs créés"    caractéristique de l'eau = pool (aucun, limit_cpu)    juste pour p de retour dans pool.imap(f, range(10**8)):        arriver

    L’astuce est en fait que limit_cpu est simplement exécuté au début de chaque route (voir l’argument initializer dans votre document actuel). Alors qu’Unix a des niveaux allant de -16 (priorité la plus élevée) à 16 (priorité la plus basse), Windows propose plusieurs gammes de produits différentes pour déterminer les priorités. BELOW_NORMAL_PRIORITY_CLASS est probablement le mieux adapté à vos besoins, en plus il y a aussi IDLE_PRIORITY_CLASS qui annonce que Windows ne doit démarrer son processus que lorsque le logiciel n’est très certainement pas en place utiliser.

    python multiprocessing cpu usage

    Vous pouvez afficher chacune de ces priorités en accédant à l’approche des propriétés dans le gestionnaire de tâches et en cliquant avec le bouton droit sur un processus :

    Réduire le nombre de processus en cours d’exécution

    Bien que vous ayez rejeté cette option, le produit peut toujours être une fonctionnalité raisonnable : disons que vous limitez l’amour des sous-processus à la moitié des cœurs de l’appareil avec pool = Pool(max (cpu_count()//2, 1) ) , alors le système de contrôle exécute d'abord les tâches qui ne s'exécutent pas sur la moitié de leurs cœurs de processeur tandis que le reste sera inactif et/ou exécutera éventuellement d'autres packages logiciels en cours d'exécution. Après un court laps de temps, chaque système d'exploitation replanifie les processus et les déplace aimablement vers d'autres cœurs d'ordinateurs portables, et ainsi de suite. C'est littéralement ainsi que se comportent les systèmes de base et Windows Unix.

    Dans les deux systèmes d'exploitation, on verra certainement que le processus impliqué dans la fusion des cœurs, bien qu'équilibré, un petit nombre de cœurs ont toujours un pourcentage plus élevé que d'autres.

    Dormir

    Dans le guide, si vous voulez vous assurer que vos processus créés par votre propre noyau ne consomment jamais 100 % d'énergie (par exemple, si vous choisissez vraiment d'arrêter le ventilateur du PC allant de la rotation), vous pouvez les mettre à dormir pendant le développement. fonction :

    Comment vais-je limiter l'utilisation du processeur uniquement en Python ?

    Limiter l'utilisation du processeur et de la mémoire Les ressources telles que le processeur, la mémoire utilisées par le biais de notre programme Python doivent être dirigées via la bibliothèque de ressources. Pour atteindre le temps CPU (en secondes) que les experts déclarent qu'un processus peut généralement utiliser, beaucoup ont tendance à utiliser une ressource. solution getrlimit(). Il revient doux au-delà de la limite difficile et des ressources. Leur

    de l'importation de secoursdurée de protection f(i):    dormir(0.01)    ROI.Effets commerciaux, sqrt(i)

    Le PC est lent ?

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    que le système d'exploitation "planifie" le processus principal pendant 0,01 secondes à propos de chaque calcul, libérant ainsi de l'espace pour le compte d'autres applications. S'il n'y a probablement pas d'autres applications, alors celle-ci est inactive et donc vous ne devez jamais revenir à 100%. Vous devez absolument jouer avec différents intervalles de sommeil, cela varie également sur l'ordinateur sur lequel vous le maintenez. Si vous voulez vous aider à le faire de manière très complexe, vous pouvez personnaliser ce coucher en fonction de ce que cpu_times() vous explique.

    Ceci est un article plutôt pratique sur la façon dont nous sommes généralement susceptibles d'utiliser directement le multitraitement Python pour accélérer l'exécution actuelle dans l'environnement utilisant les cœurs de processeur les plus dépendants.

    Chaque fois que nous pensons consommer tous les cœurs du processeur pour l'exécution, nous proposons des fournisseurs de multithreading et de multitraitement. Donc, avant d'aller plus loin, découvrons cet art rapide.

    Multithreading vs. Multitraitement.

    L'objectif du multithreading et du multitraitement est de maximiser l'utilisation du processeur et le temps d'exécution. Mais il existe incontestablement des différences fondamentales entre un thread et/ou un processus.

    Lorsqu'un processus crée un thread majeur pour une exécution véritablement parallèle, certains types de threads que vous voyez sont de la mémoire partagée comme d'autres ressources telles que le processus clé. rend ces messages dépendants les uns des autres. Auxiliaire

    Contrairement aux threads, une nouvelle période ne partage pas de ressources entre les deux afin qu'ils puissent s'exécuter de manière complètement indépendante l'un de l'autre.

    Comment compter le CPU en Python ?

    La méthode cpu_count() concernant python est parfois utilisée pour compter tout le nombre de processeurs dans tout le corps. Cette méthode n'a aucun avantage à moins bien sûr que le nombre de processeurs portant vous voyez, le système est spécifié. Options : Aucun choix requis. Type de retour : cette méthode récompense une valeur entière indiquant la somme des processeurs actifs dans ces systèmes.

    python Ce qui fournit des éléments pour le multithreading et par conséquent le multitraitement. Mais le multithreading en Python comporte des difficultés, et ce problème est marqué comme le problème GIL (global interpreter lock).

    Le multitraitement rend-il Python plus rapide ?

    sur une vraie machine à 48 cœurs, Ray Athletic est neuf fois plus rapide que le multitraitement Python et 17 fois plus rapide que Python monothread. Le multitraitement de Python ne surpasse pas les performances monothread de Python sur vingt-quatre cœurs.

    Parce que dans le problème du GIL, les gens préfèrent utiliser le multitraitement au lieu du multithreading, je veux examiner ce problème dans la majeure partie de la section suivante.

    Interdiction globale des traducteurs (GIL)

    Le Python GIL est essentiellement le bon mutex qui empêche plusieurs threads de nourrir un interpréteur Python en même temps. Plusieurs threads ne peuvent composer que l'interprète de l'autre.

    Étant donné qu'un seul emplacement utilisant l'interpréteur Python est certifié à un moment donné, la configuration parallèle des threads n'est pas possible sur les systèmes multicœurs actuellement disponibles. Parce que GIL se comporte comme une fonction à un seul thread de presque n'importe quel système multithread. Nous

    si vous proposez un programme mono-thread, vous ne verrez pas le problème GIL, malgré cela, dans les programmes multi-thread, cela créera complètement un goulot d'étranglement

    Si vous voulez en savoir plus sur les troubles gastro-intestinaux, assurez-vous de lire ceci.

    utilisation du processeur multitraitement python

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    Python Multiprocessing Cpu Usage
    Python Multiprocessing CPU-gebruik
    Uso De La CPU De Multiprocesamiento De Python
    Python Multiprocessing-CPU-Auslastung
    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
    Wykorzystanie Procesora Wieloprocesowego W Pythonie