print(psutil.cpu_count()) # 获取核心数(包括虚拟的核心数) print(psutil.cpu_count(logical=False)) # 获取物理的核心数 1. 2. 3. 4. 5. 获取内存 # 获取 内存信息 # 获取内存的整体信息(总共多少,用了多少,还剩多少) print(psutil.virtual_memory()) # svmem(total=17179869184, 总计 # available=...
print("CPU 逻辑数量 %s" % psutil.cpu_count()) # CPU 物理核心 2 说明是双核超线程 print("CPU 物理核心 %s" % psutil.cpu_count(logical = False)) # scputimes(user=34319.75390625, system=18179.125, idle=934659.6875, interrupt=3766.7846422195435, dp print("CPU 运行时间 " ,psutil.cpu_times())...
4 第四步，使用函数psutil.cpu_count()，获取cpu的逻辑数量，并打印出来。5 第五步，使用函数psutil.cpu_count(logical=False)，获取cpu的物理核心数量，并打印出来。6 第六步，统计CPU的用户／系统／空闲时间，主要使用了函数psutil.cpu_times()。7 第七步，获取cpu的使用频率，主要使用函数psutil.cpu_percent(...
2、 获取 CPU 数量 from multiprocessing import cpu_count # cpu核心数模块,其可以获取 CPU 核心数 n = cpu_count() # 获取cpu核心数 3、 线程池 使用线程池来执行线程任务的步骤如下: 调用ThreadPoolExecutor 类的构造器创建一个线程池 定义一个普通函数作为线程任务 调用ThreadPoolExecutor 对象的 submit() ...
核心数量: cpu_count() 函数可以获得你的本地运行计算机的核心数量。如果你购买的是Intel i7或者以上版本的芯片,你会得到一个乘以2的数字,得益于超线程(Hyper-Threading) 结构,Python 可利用核心数量是真实数量的2倍!所以我在前文中会建议Python开发者购买 i7 而不是 第八代之前的 i5。
我们根据电脑先拿到CPU的物理核心数,然后将10万之内的数平均分别几份,每个CPU物理核分配一段数据空间,验证分配其数字符合哥德巴赫猜想。 测试代码: #多进程验证哥德巴赫猜想 import time from multiprocessing import cpu_count from multiprocessing import Pool ...
在Python中,可以使用multiprocessing模块来指定特定的CPU核心运行代码。 importmultiprocessingdefmy_function():#在此处编写你的代码print("Hello from process:", multiprocessing.current_process().name)if__name__=='__main__':#指定要运行的CPU核心cpu_core = 0#将0替换为你想要的CPU核心编号#创建进程对象proc...
获取CPU核心个数,方法为cpu_count() Python运维之psutil模块 如果只要获取CPU物理核心的数量需要加一个参数,logical=False 注:logical默认为True Python运维之psutil模块 获取内存信息 内存信息可以使用virtual_memory()和swap_memory()方法进行获取 注:单位为字节 ...
multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象,multiprocessing模块像线程一样管理进程,这个是multiprocessing的核心,它与threading很相似,对多核CPU的利用率会比threading好的多 看一下Process类的构造方法: __init__(self, group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}) ...