Problemen Oplossen En Oplossen Van CPU-gebruik Veroorzaakt Door Python Multiprocessing

Feb 23, 2022 Dutch

PC werkt traag?

  • Stap 1: Download en installeer de ASR Pro-software
  • Stap 2: Open het programma en klik op "PC herstellen"
  • Stap 3: Volg de instructies op het scherm om het herstelproces te voltooien
  • Verhoog de snelheid en prestaties van uw computer met deze gratis softwaredownload.

    Hier zijn enkele gebruiksvriendelijke methoden die u kunnen helpen bij het oplossen van specifieke python multiprocessing-problemen.

    De kern hangt af van wat u moet doen. Uw opties:

    Verlaagde prioriteiten van sommige processen

    Gebruikt Python multiprocessing meerdere cores?

    Python biedt een goed pakket voor meerdere verwerkingen dat helpt bij het maken van processen die afkomstig zijn van proces nummer één, dat meerdere keren kan worden beheerd. Veel cores parallel tot onafhankelijk.

    Je voert leuke subprocessen uit. Dus zelfs als ze nog steeds 100% CPU hebben bij het uitvoeren van andere blogs, overschrijft een besturingssysteem het type dat aan andere applicaties is gekoppeld. Als je behoorlijk zware berekeningen wilt uitvoeren in de ervaring van je laptop en je niet de neiging hebt om de CPU-fan de hele tijd te laten joggen, kan het een oplossing zijn om te genieten in een mooie psutils. Het script wordt verondersteld een testscript te zijn dat lang genoeg op alle kernen wordt uitgevoerd, zodat het individu kan zien hoe het apparaat slaagt.

    Importeer

     uit multiprocess-verplaatsingspoolpsutil cpu_countWiskunde importerenBesturingssysteem importerenbescherming f(i):    blijf komen spinale math.sqrt(i)stel limit_cpu():    "elk is altijd het begin van elk werk genoemd"    p vereist psutil.Process(os.getpid())    # Programmeer met succes de hoogste prioriteit, laag is Windows maar dan Unix, ps use.nice(19)    p.nice(psutil.BELOW_NORMAL_PRIORITY_CLASS)if __name__ == '__main__':    # ZapVind het plan van aanpak "Aantal gemaakte cores"    waterlichaam = zwembad (geen, limit_cpu)    alleen voor p helemaal door pool.imap(f, range(10**8)):        aankomen

    De truc is eigenlijk dat limit_cpu gewoon aan het begin van elke handeling wordt uitgevoerd (zie het argument initializer in je meest recente document). Terwijl Unix niveaus heeft van -16 (hoogste prioriteit) tot 15 (laagste prioriteit), heeft Windows verschillende niveaus voor het bepalen van prioriteiten. BELOW_NORMAL_PRIORITY_CLASS is mogelijk het meest geschikt voor uw behoeften, en er is ook IDLE_PRIORITY_CLASS waarin staat dat Windows het proces van het land alleen moet starten als de software niet in gebruik wordt geacht.

    python multiprocessing cpu-gebruik

    Je kunt bijna elke prioriteit bekijken door naar de eigenschappenstrategie in taakbeheer te gaan en met de rechtermuisknop op je proces te klikken:

    Verminder het aantal lopende processen

    Hoewel je deze optie hebt afgewezen, kan het nog steeds een redelijke strategie zijn: laten we zeggen dat je de verkoopprijs van subprocessen beperkt tot de helft van de cores van het apparaat met pool = Pool( max(cpu_count()//2, 1) ) , dan voert het rijsysteem eerst het proces uit dat niet op de helft van zijn CPU-kernen draait, terwijl de rest meestal inactief is en/of mogelijk andere mogelijkheden laat lopen. Na een korte tijd herschikt elk besturingssysteem de processen en verplaatst ze bovendien vriendelijk naar andere cores van desktop-pc's, enzovoort. Dit kan worden omschreven als hoe basissystemen en Windows Unix zich gedragen.

    In beide besturingssystemen zal blijken dat het proces van het samenvoegen van kernen, hoewel evenwichtig, een klein aantal kernen nog steeds een geschikt hoger percentage heeft dan andere.

    Slaap

    Als u er zeker van wilt zijn dat uw processen die door een zeer specifieke kernel zijn gemaakt, in criteria nooit 100% elektrisch verbruiken (als u bijvoorbeeld echt de pc-ventilator moet stoppen met draaien), kunt u ze plaatsen wanneer je moet slapen tijdens de ontwikkeling. functie:

    Hoe beperk ik het CPU-gebruik in Python?

    Beperk CPU- en geheugengebruik Middelen zoals CPU, geheugen dat door ons Python-programma wordt gebruikt, moeten via de bronnenbibliotheek worden beheerd. Om de CPU-tijd (in seconden) te ervaren die een proces normaal gesproken kan gebruiken, hebben we allebei de neiging om een ​​hulpmiddel te gebruiken. getrlimit() oplossing. Het keert zacht terug over ruw en resourcelimiet. Hen

    van fallback-importbescherming op het moment f(i):    slaap(0.01)    ROI.Commerciële effecten, sqrt(i)

    PC werkt traag?

    Heeft u een computer die niet meer zo snel werkt als vroeger? Het is misschien tijd voor een upgrade. ASR Pro is de krachtigste en meest gebruiksvriendelijke pc-optimalisatiesoftware die er is. Het scant snel uw hele systeem, vindt eventuele fouten of problemen en lost ze op met slechts één klik. Dit betekent snellere opstarttijden, betere prestaties, minder crashes - en dat allemaal zonder uren op Google te hoeven besteden om erachter te komen hoe u deze problemen zelf kunt oplossen! Klik nu hier om deze geweldige reparatietool te proberen:


    dat het besturingssysteem voor elke berekening een hoofdproces voor 0,01 seconden "schemat", waardoor er ruimte vrijkomt die geschikt is voor andere toepassingen. Als er totaal geen andere toepassingen zijn, dan is de centrale verwerkingseenheid inactief en stelt daarom voor om niet terug te keren naar 100%. Je moet zeker wat spelen als het gaat om verschillende slaapintervallen, het is ook afhankelijk van de computer waarop je het opstart. Als je het direct op een heel moeilijke manier wilt doen, kun je dit dutje aanpassen op basis van wat cpu_times() je instrueert.

    Dit is een enorm praktisch artikel over hoe we meestal Python-multiprocessing gebruiken om de huidige uitvoering te versnellen door naar de omgeving te verwijzen met behulp van de meest aangesloten CPU-kernen.

    Telkens als we erover nadenken om alle CPU-cores te gebruiken voor veel meer uitvoering, komen we met aanbiedingen voor multithreading en multiprocessing. Dus om te beginnen gaan we verder, laten we deze snelle kunst volledig maken.

    Multithreading vs. Multiverwerking.

    Het doel van multithreading en multiprocessing zal zijn om het CPU-gebruik te maximaliseren en de uitvoering op te laden. Maar er zijn onmiskenbaar fundamentele verschillen tussen een draad en een proces.

    Als een proces een hoofdthread maakt voor echt parallelle uitvoering, zijn de threads die je ziet over het algemeen shared.memory en dus andere bronnen, zoals het enige proces. maakt deze berichten afhankelijk van elkaar. Hulp

    In tegenstelling tot threads, deelt een absolute periode geen bronnen om hen heen, zodat ze behoorlijk wat en volledig onafhankelijk van elkaar kunnen draaien.

    Hoe tel ik de CPU in Python?

    De cpu_count() methode over python wordt soms gebruikt om te tellen, zie je, het aantal processors in de techniek. Deze methode heeft geen voordeel, het aantal processors dat hun systeem draagt ​​is gespecificeerd. Opties: Geen oplossing nodig. Retourtype: deze methode beloont een geheel getal dat de overvloed aan actieve processors in hun systeem aangeeft.

    python Wat levert elementen voor multithreading en bijgevolg multiprocessing. Maar multithreading in Python brengt moeilijkheden met zich mee, en dit probleem wordt het GIL-probleem (global interpreter lock) genoemd.

    Maakt multiprocessing Python sneller?

    op een gloednieuwe 48-core machine is Ray athletic 1 keer sneller dan Python multiprocessing en dus 17 keer sneller dan single-threaded Python. Python's multiprocessing presteert niet beter dan Python's single-threaded prestaties op vierentwintig cores.

    Omdat mensen met het probleem van de GIL de voorkeur geven aan multiprocessing in plaats van multithreading, moeten we dit probleem in de volgende sectie bekijken.

    Globaal verbod op vertalers (GIL)

    De Python GIL is in wezen een soort mutex die voorkomt dat meerdere threads tegelijkertijd een Python-interpreter blijven. Meerdere threads kunnen alleen elkaars tolk oproepen.

    Omdat slechts één locatie die de Python-interpreter gebruikt, tegelijkertijd is goedgekeurd, is het parallel starten van threads soms niet mogelijk op de momenteel beschikbare multi-coresystemen. Omdat GIL zich gedraagt ​​als een single-threaded schema van bijna elk multithreaded systeem. wij

    Als u een programma met één thread voorstelt, ziet uw bedrijf het GIL-probleem niet, maar in programma's met meerdere threads zal dit echt een knelpunt veroorzaken

    Als je meer wilt weten over GI-stoornissen, lees dit dan.

    python multiprocessing cpu-gebruik

    Verhoog de snelheid en prestaties van uw computer met deze gratis softwaredownload.

    Python Multiprocessing Cpu Usage
    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
    Utilisation Du Processeur Multitraitement Python
    Wykorzystanie Procesora Wieloprocesowego W Pythonie