Felsökning Och åtgärda CPU-användning Orsakad Av Python Multiprocessing

Feb 23, 2022 Swedish

Datorn går långsamt?

  • Steg 1: Ladda ner och installera ASR Pro-programvaran
  • Steg 2: Öppna programmet och klicka på "Återställ PC"
  • Steg 3: Följ instruktionerna på skärmen för att slutföra återställningsprocessen
  • Öka din dators hastighet och prestanda med denna gratis nedladdning av programvara.

    Här följer några lättanvända metoder som kan hjälpa dig att lösa problemet med python multiprocessing.

    Nyckeln beror på vad du vill skapa. Dina alternativ:

    Reducerade prioriteringar för vissa processer

    Använder Python multiprocessing flera kärnor?

    Python tillhandahåller ett multibearbetningspaket som hjälper till att skapa processer från processcell nummer ett, som kan köras många gånger. Många kärnor parallellt och oberoende.

    Du kör fina underprocesser. Så även så länge de fortfarande förbrukar 100 % CPU under tiden som kör andra bloggar, åsidosätter driftarrangemanget typen av andra metoder. Om du vill ha tunga beräkningar för att hjälpa dig att köra i bakgrunden på den bärbara datorn och du inte bryr dig om att CPU-fläkten är igång hela tiden, kan det vara ditt rengöringsmedel att ställa in ett värde i en snygg psutils. Skriptet anses vara ett kvalitetsskript som körs tillräckligt länge på alla kärnor för att du kan uppleva hur enheten fungerar.

    Importera

     i importpool med flera processerpsutil cpu_countImportera matematikImport som utför systemskydd f(i):    för att fortsätta komma tillbaka math.sqrt(i)set limit_cpu():    "var och en kallas den typ av början av arbetet"    p betyder psutil.Process(os.getpid())    # Framgångsrikt inställd högsta princip, låg är Windows men Unix, playstation use.nice(19)    p.nice(psutil.BELOW_NORMAL_PRIORITY_CLASS)om __namn__ == '__main__':    nummer ZapHitta processen "Number i kärnor skapade"    damm är lika med pool (ingen, limit_cpu)    nyligen för p i pool.imap(f, range(10**8)):        vid ankomst

    Tricket är där det limit_cpu helt enkelt exekveras vid början av varje process (se några initializer-argument i ditt nuvarande dokument). Medan Unix har nivåer från -16 (högsta prioritet) till 19 (lägsta prioritet), har Windows flera olika intervall för tolkningsprioriteter. BELOW_NORMAL_PRIORITY_CLASS är förmodligen bäst lämpad för dina behov, och det bör även finnas IDLE_PRIORITY_CLASS som säger vilka experter som säger att Windows bara ska starta sin process närhelst du är programvaran inte används .

    python multiprocessing datoranvändning

    Du kan se varje prioritet genom att gå in i egenskapsläge i starthanteraren och högerklicka på en meningsfull process:

    Minska antalet pågående processer

    Medan du har avvisat det här alternativet kan det vara ett rimligt alternativ: låt oss nämna att du begränsar värdet med avseende på underprocesser till hälften av maskinens kärnor med hjälp av pool = Pool(max(cpu_count()//2, 1) ) , då kör operativsystemet fundamentalt processerna som inte utförs på hälften av CPU-kärnorna medan resten inte gör någonting och/eller möjligen körs andra applikationer som körs. Efter en kort tid schemalägger varje operativsystem processerna och överför dem vänligt till andra datorkärnor, och så vidare. Så här beter sig praktiska system och Windows Unix.

    I ofta operativsystem kan man se att processen att kombinera kärnor, även om den är balanserad, har ett litet antal kärnor fortfarande en högre procentandel än andra.

    Sömn

    I princip, om du kan vilja se till att helt egna processer skapade av en viss kärna aldrig förbrukar 100 % ström (för , om du verkligen vill låta PC-fläkten snurra), kan du sätta dem i viloläge inne i utvecklingen. funktion:

    Hur begränsar jag CPU-användning i Python?

    Begränsa CPU och minnesanvändning Resurser som även om CPU, minne som används av vårt Python-program måste kontrolleras genom detta resursbibliotek. För att få CPU-tiden (i sekunder) som en procedur vanligtvis kan använda, brukar vi använda en resurs. getrlimit() lösning. Den återgår mjuk över hård och programgräns. Dem

    från reservimportskyddsinsatser f(i):    sömn (0,01)    ROI. Kommersiella effekter, sqrt(i)

    Datorn går långsamt?

    Har du en dator som inte går lika snabbt som den brukade? Det kan vara dags för en uppgradering. ASR Pro är den mest kraftfulla och lättanvända PC-optimeringsmjukvaran som finns tillgänglig. Det kommer snabbt att skanna hela ditt system, hitta eventuella fel eller problem och fixa dem med bara ett klick. Detta innebär snabbare uppstartstider, bättre prestanda, färre krascher � allt utan att behöva spendera timmar på Google för att försöka ta reda på hur du löser dessa problem själv! Klicka här nu för att prova detta fantastiska reparationsverktyg:


    att det här operativsystemet "schemalägger" din primära för 0,01 sekunder vid varje träningspass, vilket frigör utrymme för andra jobbansökningar. Om det definitivt inte finns några olika applikationer, är processorn icke-produktiv och kommer därför aldrig långt ifrån att återgå till 100%. Du ber definitivt att få leka med olika tupplursintervaller, det beror också på vilken dator du kör den när. Om du vill göra det igen på ett mycket komplicerat sätt kan familjer anpassa denna sömn baserat på vad cpu_times() säger till dig.

    Detta är ett mycket praktiskt ämne om hur vi sannolikt kommer att använda Python-multiprocessing för att påskynda den nuvarande exekveringen av ekosystemet med de mest anslutna CPU-kärnorna.

    När vi tänker på att använda alla dessa CPU-kärnor för snabbare exekvering, tenderar vi att komma på lösningar för multithreading och multiprocessing. Så, innan vi försöker ytterligare, låt oss förstå denna enkla konst.

    Multithreading vs. Multiprocessing.

    Målet med multithreading och multiprocessing är att få ut så mycket som CPU-användningen och påskynda tillägget. Men det finns säkert grundläggande argument mellan en tråd och denna process.

    När en process skapar en tråd för den verkligt parallella exekveringen, är trådarna du faktiskt ser shared.memory och andra webbplatser som huvudprocessen. skulle göra detta inlägg beroende av flera fler. Extra

    Till skillnad från trådar, hanterar en period inte dela resurser mellan dem, så de kan köras brett och omfattande oberoende av varandra.

    Hur trivs jag med att räkna CPU i Python?

    Metoden cpu_count() i python används många gånger för att räkna antalet som kommer från alla processorer i systemet. Denna kurs har ingen fördel om inte gruppen av processorer som bär systemet utan tvekan specificeras. Alternativ: Inget alternativ krävs. Returtyp: Denna metod returnerar ett nytt stort heltalsvärde som anger antalet stimulerade processorer i systemet.

    python Vad ger element för multithreading och multiprocessing. Men multithreading i Python har svårigheter, liksom , detta problem kallas GIL-problemet (global interpreter lock).

    Gör multiprocessing Python snabbare?

    på ett 48-kärnigt verktyg är Ray athletic 6 gånger än Python multiprocessing och 17 era snabbare än enkeltrådad Python. Pythons multiprocessing överträffar inte Pythons entrådiga operation på tjugofyra kärnor.

    På grund av GIL:s problem föredrar människor att dra nytta av multiprocessing istället för multithreading, låt oss titta på det här problemet i det kommande avsnittet.

    Global Translator Ban (GIL)

    Python GIL är i huvudsak en mutex som reducerar flera trådar från att underhålla en Python-tolk samtidigt. Flera trådar kan bara kalla varandra för tolk.

    Eftersom endast en tråd som använder dessa Python-tolkar är tillåten vid en bra given tidpunkt, är parallell exekvering av inlägg inte möjlig även på nyligen tillgängliga flerkärniga system. Eftersom GIL beter sig precis som ett enkelgängat system av i stort sett vilket flertrådat system som helst. Vi

    om du ger ett entrådigt program får du inte GIL-problemet, tyvärr, när flertrådade program kommer att skapa den senaste flaskhalsen

    Om du vill veta mer om GI-störningar, se till att du läser detta.

    python multiprocessing CPU-användning

    Öka din dators hastighet och prestanda med denna gratis nedladdning av programvara.

    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
    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