这里给出自己测试 CPU 性能的 Python 代码示例,可以作为基准,对本地电脑或服务器的 CPU 性能进行对比。计算的内容为 10 亿次的浮点加法运算、小矩阵的乘积(n=10)、大矩阵的乘积(n=1000)、超大矩阵的乘积(n=10000),总运行时长约为两三分钟。 单核和多核的影响:矩阵的乘积在多核 CPU 下运行有并行加速的效...
writer.writeheader()#控制获取cpu时间deftime_control():whileTrue: end_time=time.time()#通过开始时间和结束时间计算时间差判断是否在输入的时间内,超过输入时间则结束获取cpu值if(end_time-start_time)/60>=total_time:break#检测一次某app的cpu占用情况adb ='adb shell top -n 1 > pack/files/cpu_adb_i...
一、主要通过Python脚本实现对linux环境(CPU | 内存 | 磁盘io)监控 脚本示例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 import time import subprocess ...
下面是一个使用benchmark库测试CPU性能的示例代码: frombenchmarkimportbenchmark@benchmarkdeftest_cpu_performance():# 在这里执行一些需要测试的计算操作total=0foriinrange(1,1000000):total+=i test_cpu_performance() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 在上面的示例代码中,我们使用了benchmark库的...
步骤1: 编写CPU密集型程序 首先,你需要编写一个CPU密集型的Python程序来进行测试。以下是一个简单的示例代码: # 导入time模块importtime# 定义一个CPU密集型函数defcpu_intensive_task():result=0foriinrange(1000000):result+=ireturnresult# 调用函数并打印结果start_time=time.time()result=cpu_intensive_task(...
line_profiler 可以对函数进行逐行分析,是调查 Python 的 CPU 密集型问题最强大的工具。通常的使用步骤是先用 cProfile 进行函数分析, 然后在对有性能瓶颈的函数进行逐行分析。 使用line_profiler会使程序运行变慢,时间大约翻倍 line_profiler不支持多进程,如果程序中使用了 joblib 或者 subprocess 的话,就不能用 lin...
买电脑除了可以查看天梯图外,或者查看专业的测试分数和网友的评论,其实可以简单使用Python测试电脑CPU性能的方法,我们都知道CPU最主要的工作就是科学计算,那么我们仅仅需要几行代码就可以简单测试CPU的性能。 …
时，都能获得巨大的性能改进。因为斐波那契数列的数据是绑定在 CPU 上的，运行时都花费在处理 CPU ...
Go 的性能评测工具需要在程序开始处添加几行代码(import "runtime/pprof" 略过): f, err := os.Create("cpuprofile")if err != nil {fmt.Fprintf(os.Stderr, "could not create CPU profile: %v\n", err)os.Exit(1)if err := pprof.StartCPUProfile(f); err != nil {fmt.Fprintf(os.Stderr...