22 UTC 2023", "machine": "x86_64", "cpu": {"model": "Intel(R) Core(TM) i3-4360T CPU @ 3.20GHz", "cores": 4, "threads": 4}, "hostname": "lenovo-m73", "ip_address": "192.168.0.3", "platform": "Linux-3.10.0-1160.90.1.el7.x86_64-x86_64-with-centos-7.9.2009-Core"...
行内代码:psutil.cpu_count(logical=True),psutil.cpu_count(logical=False),psutil.cpu_percent(interval=1) 上述代码中,我们使用psutil.cpu_count(logical=True)函数来获取CPU的逻辑核心数,该函数返回整数值表示逻辑核心数。同样地,我们使用psutil.cpu_count(logical=False)函数来获取CPU的物理核心数。 CPU的使用率...
platform.architecture()[0],platform.version()),'os_distribution':'Microsoft','asset_type':'server'}win32obj=Win32Info()data.update(win32obj.get_cpu_info())data.update(win32obj.get_ram_info())data.update(win32obj.get_server_info())data.update(win32obj.get_disk_info()...
使用Python在Windows系统中获取CPU和GPU临时信息可以通过以下步骤实现: 获取CPU信息: 导入psutil库:import psutil 使用psutil.cpu_count()获取CPU核心数:cpu_count = psutil.cpu_count() 使用psutil.cpu_percent()获取当前CPU使用率:cpu_percent = psutil.cpu_percent() ...
psutil.cpu_count(logical=True):获取CPU逻辑个数。 psutil.cpu_count(logical=False):获取CPU物理个数。(默认参数logical值为True) importpsutil#逻辑cpu个数print(psutil.cpu_count())#12#物理cpu个数print(psutil.cpu_count(logical=False))#6#当前可用cpu个数print(len(psutil.Process().cpu_affinity()))#...
def get_cpu_core_num(): try: import multiprocessing return multiprocessing.cpu_count() except (ImportError, NotImplementedError): pass res = open('/proc/cpuinfo').read().count('processor\t:') if res > 0: return res return 0 def get_iface_list(): ...
count +=1 return count def run_mainthread(): pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=m) # 创建一个包含m条线程的线程池 for i in range(m): Thr = pool.submit(monte_carlo_pi_part,int(n/m)) # submit异步提交任务 results.append(Thr) ...
1. Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD)。2. MacOS 环境 打开 Terminal (command+空格输入Terminal...
(cpu_count())asexe:fs=[exe.submit(work_with_shared_memory,shm.name,shape,dtype)for_inrange(cpu_count())]for_inas_completed(fs):pass# Check memory usagecurrent,peak=tracemalloc.get_traced_memory()print(f"Current memory usage {current/1e6}MB; Peak: {peak/1e6}MB")print(f'Time elapsed...
合理的内存管理能够确保程序在运行过程中有效地利用系统资源,防止不必要的内存消耗,避免内存泄露,并确保不再使用的对象能被及时释放,从而腾出内存供其他对象使用。Python通过其独特的引用计数、循环引用检测以及垃圾回收机制,在自动化内存管理方面表现出色,使得开发者无需显式地进行内存申请与释放操作,极大地简化了编程...