Risoluzione Dei Problemi E Correzione Dell’utilizzo Della CPU Causato Dal Multiprocessing Python

Feb 23, 2022 Italian

PC lento?

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  • Fase 3: segui le istruzioni sullo schermo per completare il processo di ripristino
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    Ecco alcuni metodi facili da usare che in particolare possono aiutarti a risolvere ogni problema di multiprocessing python.

    Dipende da cosa desideri fare. Le tue opzioni:

    Priorità ridotte di alcuni processi

    Il multiprocessing Python utilizza più core?

    Python fornisce il nuovo pacchetto multiprocessing che aiuta a creare processi del processo numero uno, che possono essere eseguiti più volte. Molti core in parallelo anche in modo indipendente.

    Eseguirai sottoprocessi nice. Quindi, anche se ricevono ancora il 100% di CPU durante l’esecuzione di altri blog, l’intero sistema operativo sovrascrive il tipo all’interno di altre applicazioni. Se vuoi eseguire calcoli importanti in base ai requisiti del tuo laptop e non ti preoccupi che la ventola della CPU funzioni tutto il tempo, impostare un prezzo in un bel psutils potrebbe trasformarsi nella tua soluzione. Lo script è considerato uno script di test che viene eseguito abbastanza su tutti i core da consentire alla tua azienda di vedere come funziona il dispositivo.

    Importa

     dal pool di trasferimento multiprocessopsutil cpu_countImporta matematicaImporta sistema operativoprotezione f(i):    continua a venire ritorno math.sqrt(i)imposta limit_cpu():    "ognuno è chiamato l'inizio di un'opera particolare"    p modo psutil.Process(os.getpid())    # Posizionata con successo la priorità più alta, bassa è comunque Windows, Unix, ps use.nice(19)    p.nice(psutil.BELOW_NORMAL_PRIORITY_CLASS)if __name__ == '__main__':    # ZapTrova il "Numero di core creati"    fish-pond = pool(none, limit_cpu)    solo per p come parte di pool.imap(f, range(10**8)):        arrivare

    Il trucco è sicuramente che limit_cpu viene semplicemente eseguito preoccupando l’inizio di ogni azione (vedi l’argomento initializer nel tuo documento all’avanguardia). Mentre Unix ha livelli da -16 (priorità massima) a 30 (priorità più bassa), Windows ha diversi livelli per determinare le priorità. BELOW_NORMAL_PRIORITY_CLASS è praticamente sicuramente più adatto alle tue esigenze, e inoltre c’è anche IDLE_PRIORITY_CLASS che afferma che Windows dovrebbe avviare il processo della nazione solo quando il software non è in utilizzo.

    utilizzo della CPU multiprocessing python

    Puoi visualizzare la priorità accedendo alla funzionalità delle proprietà in Task Manager e facendo clic con il pulsante destro del mouse su un processo:

    Riduci il numero di processi in esecuzione

    Anche se hai rifiutato questa opzione, in cui potrebbe essere comunque un investimento ragionevole: diciamo che limiti la cura dei sottoprocessi a metà dei core dell’unità con pool = Pool( max(cpu_count()//2, 1) ) , quindi il sistema funzionante esegue prima il processo che non è in esecuzione su metà degli interi core della CPU mentre il resto sarà inattivo e/o probabilmente eseguirà altri usi in esecuzione. Dopo poco tempo, ogni sistema operativo riprogramma i processi insieme e li sposta gentilmente su altri core elettronici e così via. Questo è sicuramente il modo in cui si comportano i sistemi di base e Windows Unix.

    In entrambi i sistemi operativi, è possibile che il processo con l'unione di core, sebbene bilanciato, un numero in miniatura di core abbia ancora una percentuale semplicemente superiore rispetto ad altri.

    Dormi

    Negli standard, se vuoi specificare che i tuoi processi creati da un particolare kernel non consumano mai il 100% di elettricità (ad esempio, se hai davvero intenzione di fermare la ventola del PC al di fuori della rotazione), puoi metterli in standby durante sviluppo. funzione:

    Come posso limitare l'utilizzo della CPU su Python?

    Limita l'utilizzo di CPU e memoria Risorse come CPU, memoria utilizzata al momento del nostro programma Python devono essere mantenute tramite la libreria di risorse. Per prendere il tempo della CPU (in secondi) in relazione a un processo tipicamente utilizzabile, ora tendiamo a utilizzare una risorsa. getrlimit() soluzione. Ritorna morbido oltre il limite oneroso e di risorse. Loro

    dall'importazione di fallbackprotezione per un po' f(i):    dormire(0.01)    ROI.Effetti commerciali, sqrt(i)

    PC lento?

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    che il sistema operativo "pianifica" il processo principale per 0.01 secondi interamente su ogni calcolo, liberando spazio sulle altre applicazioni. Se sicuramente non ci sono altre applicazioni, allora il modello è inattivo e quindi non tornerà mai al 100%. Devi assolutamente giocare con intervalli di sonno diversi, ma dipende anche dal computer su cui lo stai trasmettendo. Se vuoi farlo in un modo davvero terribile, puoi personalizzare questo sonno veloce in base a ciò che cpu_times() ti dichiara.

    Questo è un articolo pratico assoluto su come è generalmente probabile che utilizziamo il multiprocessing Python per accelerare l'esecuzione corrente collegata all'ambiente utilizzando i core della CPU più in contatto.

    Ogni volta che pensiamo di utilizzare tutti i core della CPU per un'esecuzione più rapida, forniamo consigli per il multithreading e il multiprocessing. Quindi, prima di andare oltre, studiamo questa rapida arte.

    Multithreading vs. Multielaborazione.

    L'obiettivo del multithreading e del multiprocessing è probabilmente quello di massimizzare l'utilizzo della CPU e velocizzare l'esecuzione. Ma ci sono evidentemente differenze fondamentali tra un thread oltre a un processo.

    Quando un processo crea il thread perfetto per un'esecuzione veramente parallela, i thread che vedi sono shared.memory e poi altre risorse come il processo cruciale. rende questi post dipendenti l'uno dall'altro. Ausiliario

    A differenza dei thread, un periodo funzionale non condivide risorse su di essi, quindi possono essere eseguiti in modo completo e completamente indipendente da ogni aggiunta.

    Come faccio a contare la CPU in Python?

    Il metodo cpu_count() che appare in python è talvolta usato per contare questo numero di processori nel dispositivo. Questo metodo non ha alcun vantaggio se viene specificato il numero di processori che trasportano ciascun sistema. Opzioni: nessuna varietà richiesta. Tipo restituito: questo metodo restituisce un valore intero che indica la selezione di processori attivi in ​​alcuni sistemi.

    python Ciò che fornisce elementi per il multithreading ma anche il multiprocessing. Ma il multithreading in Python include difficoltà, e questo problema è il testo del problema GIL (global interpreter lock).

    Il multiprocessing rende Python più veloce?

    sull'ultima macchina a 48 core, Ray athletic è una mezza dozzina di volte più veloce del multiprocessing Python e 17 volte più veloce di Python a thread singolo. Il multiprocessing di Python non supera le prestazioni a thread singolo di Python su ventiquattro core.

    Poiché simile al problema del GIL, le persone sul mercato preferiscono utilizzare il multiprocessing invece del multithreading, dai un'occhiata a questo problema nella prossima sezione.

    Divieto di traduttore globale (GIL)

    Il Python GIL è essenzialmente il nuovo mutex che impedisce a più thread di occuparsi di un interprete Python contemporaneamente. Più thread possono solo scambiarsi l'un l'altro interprete.

    | Perché GIL si comporta come un meccanismo a thread singolo di quasi tutti i sistemi multithread. Noi

    se proponi un programma a thread singolo, la persona non vede il problema GIL, il fatto è che, nei programmi multi-thread, questo creerà sicuramente un collo di bottiglia

    Se vuoi saperne di più sui disturbi gastrointestinali, assicurati di leggere questo.

    utilizzo della CPU multiprocessing 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
    Uso De CPU De Multiprocessamento Do Python
    Utilisation Du Processeur Multitraitement Python
    Wykorzystanie Procesora Wieloprocesowego W Pythonie