我是新手程序員,所以在這里有些迷路.

我編寫了一個小的python函數(shù),根據(jù)我的搜索區(qū)域的運(yùn)行,這非常耗時,這是預(yù)期的.

經(jīng)過一定的閾值后,我的程序似乎總是丟失大約一百萬條記錄. Python Shell沒有響應(yīng),但是CPU使用率仍然穩(wěn)定在13％左右.我也無法通過KeyboardInterrupt停止程序執(zhí)行

所以我的問題是：是否可以增加我的python程序的CPU使用率以使其運(yùn)行更快？

附帶問題：關(guān)于python shell變得無響應(yīng)的任何幫助？我沒有使用過多的內(nèi)存,我只需要能夠盡可能快地循環(huán)通過一大組內(nèi)存即可.

解決方法:

您的CPU是多核CPU嗎？如果是的話,有幾種方法可以將多個內(nèi)核與python一起使用.

內(nèi)置的是多處理模塊. multiprocessing.Pool類使用map()和相關(guān)方法在多個CPU之間提供矢量化.但是這里需要權(quán)衡.如果必須在進(jìn)程之間傳遞大量數(shù)據(jù),那么這種開銷可能會抵消多核的優(yōu)勢.

使用合適的numpy版本.如果numpy是使用多線程ATLAS庫構(gòu)建的,則在遇到大問題時會更快.

使用擴(kuò)展模塊,例如numexpr、parallel python、corepy或Copenhagen Vector Byte Code.

請注意,線程模塊在這方面并不是很有用.為了簡化內(nèi)存管理,全局解釋器鎖(“ GIL”)強(qiáng)制一次只能有一個線程執(zhí)行python字節(jié)碼.但是,像numpy這樣的外部模塊可以在內(nèi)部使用多個線程.

標(biāo)簽：cpu,python

來源： https://codeday.me/bug/20191122/2058060.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python怎么把cpu占满_如何增加python CPU使用率的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。