set_cpu_affinity(pid, [0, 1]) # 将进程绑定到CPU 0和CPU 1 p.join() 在这个示例中,我们创建了一个子进程,并将其绑定到CPU核心0和1。你可以根据需要更改CPU核心的编号。 总结 在Python中指定使用的CPU核心可以通过以下几种方法实现:使用multiprocessing库、使用os库、通过环境变量设置、使用线程池和进程池。
# 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...
我们可以使用psutil库的cpu_affinity()方法来设置当前进程的 CPU 亲和性。 # 设置CPU亲和性为第0号CPUcurrent_process.cpu_affinity([0])# 确保只有CPU 0被绑定 1. 2. 4. 编写测试代码并运行 现在,可以编写一个简单的测试函数来验证 CPU 绑定的效果。下面这个示例代码计算 Fibonacci 数列的一项。 # 定义计算 ...
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...
实现Python taskset.set_cpu_affinity 介绍 在Python 中,我们可以使用taskset.set_cpu_affinity方法来设置任务的 CPU 亲和性。CPU 亲和性是指一个任务在多核处理器上运行时,能否分配到指定的 CPU 核心上执行。通过设置 CPU 亲和性,我们可以控制任务在特定的 CPU 核心上运行,从而实现任务的性能优化。
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]...
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...
print(f"进程 CPU 时间信息: {p.cpu_times()}")# 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 ...
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) ...