Rozwiązywanie Problemów I Naprawianie Wykorzystania Procesora Spowodowanego Przez Wieloprocesorowość Pythona

Feb 23, 2022 Polish

Komputer działa wolno?

  • Krok 1: Pobierz i zainstaluj oprogramowanie Restoro
  • Krok 2: Otwórz program i kliknij „Przywróć komputer”
  • Krok 3: Postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie, aby zakończyć proces przywracania
  • Zwiększ szybkość i wydajność swojego komputera dzięki bezpłatnemu pobraniu oprogramowania.

    Oto kilka łatwych w użyciu metod, które mogą pomóc w rozwiązaniu konkretnego problemu wieloprocesowego przetwarzania Pythona.

    Rdzeń zależy od tego, co wolisz robić. Twoje opcje:

    Zredukowane priorytety niektórych procesów

    Czy wieloprocesorowość Pythona używa wielu rdzeni?

    Python zapewnia pakiet wieloprocesorowy, który pomaga tworzyć procesy, w tym proces numer jeden, który może obsługiwać wiele razy. Wiele rdzeni równolegle oraz niezależnie.

    Uruchomisz podprocesy nice. Więc nawet jeśli nadal zużywają 100% procesora podczas prowadzenia innych blogów, ich system operacyjny zastępuje typ dołączony do innych aplikacji. Jeśli chcesz, aby w historii twojego laptopa odbywały się wyczerpujące obliczenia i po prostu nie zależy ci na ciągłym łączeniu się wentylatora procesora, ustawienie wartości w ładnych psutils może okazać się twoim rozwiązaniem. Skrypt jest rozważany jako skrypt testowy, który działa wystarczająco dużo na wszystkich rdzeniach, aby zobaczyć, jak urządzenie jest odpowiednie.

    Importuj

     z wieloprocesowej puli wartościpsutil cpu_countImportuj matematykęImportuj system operacyjnyochrona f(i):    wracaj math.sqrt(i)ustaw limit_cpu():    „każdy można nazwać początkiem jednej konkretnej pracy”    p teraz oznacza psutil.Process(os.getpid())    # Pomyślnie ustaw najwyższy priorytet, niski jest Windows, który powiedział, że Unix, ps use.nice(19)    p.nice(psutil.BELOW_NORMAL_PRIORITY_CLASS)if __name__ == '__main__':    # ZapZnajdź procesy "Liczba utworzonych rdzeni"    ocean = pula (brak, limit_cpu)    tylko dla p w pool.imap(f, range(10**8)):        przybyć

    Sztuczka musi polegać na tym, że limit_cpu jest po prostu wykonywany na początku każdego kroku (zobacz argument inicjalizator w nowo wydanym dokumencie). Podczas gdy Unix ma poziomy od -16 (najwyższy priorytet) do 19 (najniższy priorytet), Windows ma kilka różnych wartości określania priorytetów. BELOW_NORMAL_PRIORITY_CLASS jest prawdopodobnie najlepiej dopasowany do Twoich potrzeb, podobnie jak IDLE_PRIORITY_CLASS, który deklaruje, że Windows powinien uruchamiać unikalny proces tylko wtedy, gdy oprogramowanie nie jest używane.

    Użycie procesora wieloprocesowego Pythona

    Możesz wyświetlić prawie priorytet, przechodząc do formularza właściwości w menedżerze zadań i klikając proces prawym przyciskiem myszy:

    Zmniejsz liczbę uruchomionych procesów

    Chociaż odrzuciłeś tę opcję, może to być nadal rozsądna osobista preferencja: powiedzmy, że ograniczasz miłość do podprocesów do połowy rdzeni jednostki za pomocą pool = Pool( max(cpu_count()//2, 1) ) , następnie system operacyjny najpierw wykonuje operacje, które nie działają na połowie rdzeni tego procesora, podczas gdy reszta jest prawdopodobnie bezczynna i/lub prawdopodobnie uruchomione inne usługi . Po krótkim czasie, dla każdego systemu operacyjnego zmienia się harmonogram, procesy również uprzejmie przenoszą je na inne rdzenie notebooka i tak dalej. Tak właśnie zachowują się podstawowe systemy i Windows Unix.

    W obu systemach operacyjnych z pewnością można było zauważyć, że proces wraz z łączeniem rdzeni, chociaż zrównoważony, niewielka liczba rdzeni nadal ma wyższy procent niż inne.

    Sen

    Zasadniczo, jeśli chcesz mieć absolutną pewność, że twoje procesy utworzone przez jedno konkretne jądro nigdy nie zużywają 100% zasobów (na przykład, jeśli naprawdę masz nadzieję, że zatrzymasz wentylator komputera od wirowania), możesz je uśpić - uśpij podczas opracowywania. funkcja:

    Jak mogę ograniczyć użycie procesora w odniesieniu do Pythona?

    Ogranicz użycie procesora i pamięci Zasoby takie jak procesor, pamięć używana, podczas gdy nasz program w Pythonie musi być skrępowany smyczą przez bibliotekę zasobów. Aby użyć czasu procesora (w sekundach), dokładnie tego, kogo proces może zwykle używać, w rzeczywistości używam zasobu. rozwiązanie getrlimit(). Wraca miękko ponad trudnym i limitem zasobów. Ich

    z importu awaryjnegoochrona momentu f(i):    sen (0,01)    ROI. Efekty komercyjne, sqrt(i)

    Komputer działa wolno?

    Czy masz komputer, który nie działa tak szybko, jak kiedyś? Może nadszedł czas na uaktualnienie. Restoro to najpotężniejsze i najłatwiejsze w użyciu oprogramowanie do optymalizacji komputera dostępne na rynku. Szybko przeskanuje cały system, znajdzie błędy lub problemy i naprawi je jednym kliknięciem. Oznacza to krótszy czas uruchamiania, lepszą wydajność, mniej awarii — wszystko to bez konieczności spędzania godzin w Google, próbując samodzielnie rozwiązać te problemy! Kliknij tutaj teraz, aby wypróbować to niesamowite narzędzie do naprawy:


    że system operacyjny „planuje” główny proces Twojej firmy na 0,01 sekundy podczas każdego obliczenia, zwalniając miejsce nad innymi aplikacjami. Jeśli oczywiście nie ma innych zastosowań, to produkt jest bezczynny i dlatego rrn w żaden sposób nie powróci do 100%. Zdecydowanie musisz bawić się przy pomocy różnych interwałów snu, zależy to również od komputera, na którym go używasz. Jeśli chcesz to zrobić w bardzo trudny do zrozumienia sposób, możesz dostosować ten pobyt w oparciu o to, co ujawnia Ci cpu_times().

    Jest to bardzo praktyczny artykuł na temat tego, w jaki sposób bez wątpienia będziemy używać wieloprocesorowości w Pythonie. Możesz przyspieszyć bieżące wykonywanie środowiska przy użyciu najbardziej uzależnionych od niego rdzeni procesora.

    Za każdym razem, gdy myślimy o wykorzystaniu wszystkich rdzeni procesora w celu dodatkowego szybkiego wykonania, opracowujemy rozdzielczości dla wielowątkowości i przetwarzania wieloprocesowego. Tak więc, zanim przejdziemy dalej, w pełni uchwyćmy tę szybką grafikę.

    Wielowątkowość a Wieloprzetwarzanie.

    Celem wielowątkowości i przetwarzania wieloprocesowego może być maksymalizacja wykorzystania procesora i przyspieszenie wykonywania. Ale najprawdopodobniej istnieją fundamentalne różnice między wątkiem a procesem.

    Gdy proces tworzy świetny wątek do prawdziwie równoległego wykonywania, główne wątki, które widzisz, to shared.memory, a ponadto inne zasoby, takie jak najważniejszy proces. uzależnia te posty od siebie. Pomocniczy

    W przeciwieństwie do wątków, niektóre okresy nie udostępniają im zasobów, dzięki czemu mogą działać ogólnie i całkowicie niezależnie od siebie.

    Jak liczyć procesor w Pythonie?

    Metoda cpu_count() w pythonie jest czasami używana do zliczania liczby procesorów w systemie komputerowym. Ta metoda nie ma żadnej przewagi, jeśli określona jest liczba procesorów obsługujących mój system. Opcje: wybór nie jest wymagany. Typ zwracany: Ta metoda pozytywnie uwzględnia wartość całkowitą wskazującą liczbę aktywnych procesorów w komórce w tym konkretnym systemie.

    python Co zapewnia elementy do wielowątkowości, a tym samym do wieloprocesowości. Ale wielowątkowość w Pythonie utrzymuje trudności, a ten problem nazywa się problemem GIL (globalna blokada interpretera).

    Czy wieloprocesorowość przyspiesza Pythona?

    na jednej 48-rdzeniowej maszynie Ray athletic jest kilka razy szybszy niż wieloprocesorowy Python, a ponadto jest 17 razy szybszy niż jednowątkowy Python. Wieloprocesorowość Pythona nie przewyższa wydajności jednowątkowej Pythona na dwudziestu czterech rdzeniach.

    Ponieważ w związku z problemem GIL, ludzie wolą na rynku używać wieloprocesorowości zamiast wielowątkowości, dzisiaj chcę przyjrzeć się temu problemowi dokładnie w następnej sekcji.< /p>

    Globalny zakaz tłumacza (GIL)

    GIL Pythona jest zasadniczo funkcjonalnym muteksem, który uniemożliwia wielu wątkom budowanie interpretera Pythona w ekstremalnym czasie. Wiele wątków może dzwonić do nas tylko do swojego tłumacza.

    Ponieważ tylko jedno wiązanie przy użyciu interpretera Pythona jest akceptowane w danym momencie, równoległa konfiguracja wątków nie jest ostatecznie możliwa na obecnie dostępnych systemach wielordzeniowych. Ponieważ GIL zachowuje się jak jednowątkowy produkt prawie każdego systemu wielowątkowego. My

    Jeśli zaproponujesz program jednowątkowy, opinia publiczna nie zobaczy problemu GIL, jednak w programach wielowątkowych z pewnością stworzy to wąskie gardło

    Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o zaburzeniach przewodu pokarmowego, koniecznie przeczytaj to.

    Użycie procesora wieloprocesowego Pythona

    Zwiększ szybkość i wydajność swojego komputera dzięki bezpłatnemu pobraniu oprogramowania.

    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
    Utilisation Du Processeur Multitraitement Python