简单地说,CPU 亲和性(affinity)就是进程要在某个给定的 CPU 上尽量长时间地运行而不被迁移到其他处理器的倾向性。 软亲和性(affinity): 就是进程要在指定的 CPU 上尽量长时间地运行而不被迁移到其他处理器,Linux 内核进程调度器天生就具有被称为 软 CPU 亲和性(affinity) 的特性,这意味着进程通常不会在处理...
# 设置进程CPU亲和性(绑定到指定CPU核心) p.cpu_affinity([0. 1]) # 绑定到CPU核心0和1 # 设置进程优先级 p.nice(psutil.HIGH_PRIORITY_CLASS) ``` 通过本文的学习,你现在应该能够使用Python监控和控制CPU使用情况。有效地管理CPU资源不仅可以提升系统的性能和响应速度,还可以避免资源竞争和系统崩溃的风险。在...
importmultiprocessingdeftask(x):# 任务代码print(f"Task{x}is running on CPU{multiprocessing.current_process().name}")if__name__=="__main__":# 创建进程池pool=multiprocessing.Pool(processes=2)# 绑定CPU核心pool._processes[0].cpu_affinity([0])pool._processes[1].cpu_affinity([1])# 提交任务...
p = psutil.Process(pid) # 设置进程CPU亲和性(绑定到指定CPU核心) p.cpu_affinity([0. 1]) # 绑定到CPU核心0和1 # 设置进程优先级 p.nice(psutil.HIGH_PRIORITY_CLASS) ``` 通过本文的学习,你现在应该能够使用Python监控和控制CPU使用情况。有效地管理CPU资源不仅可以提升系统的性能和响应速度,还可以避免...
绑定pid这个进程到value所指的这个cpu上去(set_process_affinity_mask(3516, 1),就是用1这个cpu去执行pid为3516这个进程) >>>import multiprocessing, time, signal>>>import affinity #我用multiprocessing创建了个进程>>>p = multiprocessing.Process(target=time.sleep, args=(1000,))>>>p.start()>>>pid=p...
cpu_lst=p.cpu_affinity()print("cpu列表", cpu_lst)#将当前进程绑定到cpu15上运行,列表中也可以写多个cpup.cpu_affinity([15])#运行函数消耗cpu资源fibbo(80) 运行效果: 逻辑cpu的数量是16 cpu列表 [0,1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]...
# 获取进程 CPU 亲和度 print(f"进程 CPU 亲和度: {p.cpu_affinity()}")# 获取进程内存利用率 print(f"进程内存利用率: {p.memory_percent()}")# 获取进程内存信息（RSS 和 VMS）print(f"进程内存信息: {p.memory_info()}")# 获取进程 I/O 信息 print(f"进程 I/O 信息: {p.io_counters()}...
指定cpu运行线程(使用affinity模块) 使用Jython、IronPython等无GIL解释器 全IO密集型任务时才使用多线程 使用协程(高效的单线程模式,也称微线程;通常与多进程配合使用) 将关键组件用C/C++编写为Python扩展,通过ctypes使Python程序直接调用C语言编译的动态链接库的导出函数。(with nogil调出GIL限制) ...
指定cpu运行线程(使用affinity模块) 使用Jython、IronPython等无GIL解释器 全IO密集型任务时才使用多线程 使用协程(高效的单线程模式,也称微线程;通常与多进程配合使用) 将关键组件用C/C++编写为Python扩展,通过ctypes使Python程序直接调用C语言编译的动态链接库的导出函数。(with nogil调出GIL限制) ...