Solucionando Problemas E Depois Corrigindo O Uso Da CPU Causado Pelo Multiprocessamento Do Python

Feb 23, 2022 Portuguese

PC lento?

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  • Etapa 3: siga as instruções na tela para concluir o processo de restauração
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    Aqui estão alguns métodos fáceis de usar que podem ajudá-lo a resolver o problema de multiprocessamento python.

    A chave depende de tudo o que você quer fazer. Suas opções:

    Prioridades reduzidas de alguns processos

    O multiprocessamento do Python usa vários núcleos?

    Python cria um pacote de multiprocessamento que ajuda a gerar processos a partir do processo número um, que os especialistas afirmam que pode ser executado várias vezes. Muitos núcleos de volta em paralelo e de forma independente.

    Você conduzirá subprocessos bons. Portanto, mesmo que eles consumam 100% da CPU ao executar quase todos os outros blogs, o sistema operacional substitui um novo tipo de outros aplicativos. Se alguém quiser que cálculos pesados ​​sejam executados no plano de fundo do seu laptop ou você não se importa com o ventilador da CPU funcionando o tempo todo, iniciar um valor em um psutils muito bom pode ser sua solução. O programa ilegal é considerado um script de teste que é executado por tempo suficiente em quase todos os núcleos para que você possa ver como o dispositivo funciona atualmente.

    Importar

     no pool de importação multiprocessopsutil cpu_countImportar matemáticaSistema de controle de importaçãoproteção f(i):    manter iminente de volta math.sqrt(i)defina limit_cpu():    "cada um é chamado o início do trabalho"    v significa psutil.Process(os.getpid())    number Prioridade máxima definida com sucesso, baixa pode ser descrita como Windows, mas Unix, ps use.nice(19)    p.nice(psutil.BELOW_NORMAL_PRIORITY_CLASS)if __name__ == '__main__':    # ZapFind processo específico "Número de núcleos criados"    lagoa = pool(nenhum, limit_cpu)    apenas para nufactured em pool.imap(f, range(10**8)):        para realmente chegar

    O truque é que limit_cpu é executado sem esforço no início de cada um dos processos (veja o argumento initializer do seu documento atual). Enquanto o Unix exibe níveis de -16 (prioridade mais alta) que ajudarão 19 (prioridade mais baixa), o Windows tem intervalos muito diferentes para determinar as prioridades. BELOW_NORMAL_PRIORITY_CLASS provavelmente foi mais adequado às suas necessidades atuais, e há além disso IDLE_PRIORITY_CLASS que diz que o Windows deve iniciar seu processo puramente quando o pacote de software não estiver em uso.

    python multiprocessing cpu usage

    Você certamente verá cada prioridade indo para o modo de propriedades no gerenciador de tarefas e clicando com o botão direito do mouse em um processo:

    Reduza o número de processos em execução

    Embora você tenha rejeitado essa opção de tipo, ela ainda pode ser uma opção razoável definitiva: digamos que você maximize o valor dos subprocessos para menos da metade dos núcleos da máquina com pool significa Pool(max(cpu_count()//2, 1) ) , depois o sistema operacional executa primeiro quais os processos que não estão rodando em mais da metade dos núcleos da CPU enquanto meu resto está ocioso e/ou possivelmente correndo outros aplicativos em execução. Depois de um tempo rápido, cada sistema operacional reagenda cada um de nossos processos e gentilmente os move para outros núcleos de computador, e assim por diante. É assim que os sistemas básicos e, portanto, o Windows Unix se comportam.

    Em ambos os arranjos operacionais, pode-se perceber que esse processo de fusão de núcleos, embora correto, um pequeno número de núcleos tendo dito que possuem um percentual maior além de outros.

    Sono

    Em princípio, se você quiser, pode garantir que seus processos produzidos por um kernel específico nunca consumam 100% de energia (por exemplo, se você realmente deseja parar o ventilador do PC de girar), você pode inseri-los para dormir durante o desenvolvimento. capacidade:

    Como limitar o uso da CPU em Python?

    Limitar o uso da CPU e da memória Recursos como CPU, área de armazenamento usada pelo nosso programa Python precisam ser controlados através do arquivo de recursos. Para obter a CPU a qualquer momento (em segundos) que um processo possa usar invariavelmente, tendemos a usar um recurso. solução getrlimit(). Ele retorna suave e macio acima do limite de recursos e rígidos. Eles

    da importação de fallbacktempo de proteção f(i):    dormir (0,01)    ROI. Efeitos comerciais, sqrt(i)

    PC lento?

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    que o sistema operacional do computador "agenda" seu processo principal para os 0,01 segundos em cada cálculo, liberando espaço crescente para outros aplicativos. Se certamente não houver outros aplicativos, dessa vez o processador está ocioso e dito isso nunca não retornará no caminho para 100%. Você definitivamente precisa apreciar os diferentes intervalos de sono, também depende do computador em que a pessoa está executando. Se uma pessoa quiser fazer isso de uma maneira muito complicada, você pode personalizar esse sono com base nos métodos que cpu_times() lhe diz.

    Este deve ser um artigo muito prático sobre a maneira como provavelmente usaremos o multiprocessamento Python para acelerar a execução antiga do ambiente usando alguns núcleos de CPU mais conectados.

    Sempre que pensamos em usar todos os núcleos da CPU para uma execução mais rápida, encontramos soluções tanto para multithreading quanto para multiprocessamento. Então, antes de irmos mais longe, vamos entender essa arte rápida.

    Multithreading vs. Multiprocessamento.

    O objetivo do multithreading além do multiprocessamento é maximizar a compra de CPU e acelerar a execução. Mas normalmente existem diferenças fundamentais entre cada thread e um processo.

    Quando um programa cria uma thread para execução verdadeiramente simultânea, as threads que você vê provaram ser compartilhadas.memória e outros recursos como na forma do processo principal. torna esta escrita dependente uma da outra. Auxiliar

    Ao contrário dos encadeamentos, um período não ultrapassa os recursos entre eles para que eles também possam ser executados de forma ampla e completamente independente entre si.

    Como contar CPU em Python?

    Os métodos cpu_count() em python às vezes são usados ​​para contar com sucesso o número de processadores ao redor do sistema. Este método tem vantagem zero, a menos que o número de cpus que transporta o sistema seja especificado. Opções: Nenhuma opção necessária. Tipo de retorno: Este método retorna um valor inteiro articulando o número de processadores ativos no sistema.

    python O que fornece elementos com relação a multithreading e multiprocessamento. Mas o multithreading em relação ao Python tem dificuldades, e essa crise é chamada de problema GIL (global tradutor lock).

    O multiprocessamento torna o Python mais rápido?

    em uma máquina de 48 núcleos, o Ray particular sports é 6 vezes mais rápido que o multiprocessamento Python e 17 vezes mais rápido que o Python de thread único. O multiprocessamento do Python não supera o desempenho single-thread do Python em vinte e quatro núcleos.

    Por causa do problema do GIL, os associados preferem usar multiprocessamento ao invés de multithreading, vamos ver essa dor de cabeça na próxima seção.

    Proibição global de tradutores (GIL)

    O Python GIL é praticamente um mutex que impede que várias strings mantenham um interpretador Python ao mesmo tempo. Múltiplos threads definitivamente só chamarão o interpretador um do outro.

    Como uma única thread usando o tradutor Python é permitida em qualquer evento, a execução paralela de threads não é absolutamente possível, mesmo em sistemas multi-core atualmente disponíveis. Porque o GIL se comporta como um sistema encadeado de 60 minutos de quase todos os sistemas multiencadeados. Nós

    se você propõe um bom programa sólido de thread único, você não vê o problema GIL, infelizmente, em programas multithread, o que definitivamente criará um gargalo

    Se as pessoas quiserem saber mais sobre distúrbios gastrointestinais, verifique isso.

    uso do computador de multiprocessamento 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
    Utilisation Du Processeur Multitraitement Python
    Wykorzystanie Procesora Wieloprocesowego W Pythonie