在上述代码中,我们首先定义了一个my_function函数,它是你想要在特定CPU核心上运行的代码。然后,我们在主程序中创建了一个进程对象process,将目标函数设置为my_function。接下来,我们使用cpu_affinity方法将进程绑定到指定的CPU核心,其中cpu_core变量表示要使用的核心编号。最后,我们启动进程,它将在指定的CPU核心上运行。
#cpu_percent(interval=None):返回一个浮点数,表示进程CPU利用率的百分比,也可以为>如果进程在不同的cpu上运行多个线程,则为100.0。#cpu_affinity(cpus=None):获取或设置进程当前CPU关联性。CPU关联性包括告诉操作系统只在有限的CPU集上运行一个进程。如果没有传入参数,它将以整数列表的形式返回当前CPU亲和度。 如...
print(f"进程 GID 信息: {p.gids()}")# 获取进程 CPU 时间信息 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...
process=multiprocessing.Process(target=calculate_primes,args=(100000,))process.nice=10# 设置优先级process.cpu_affinity([0])# 设置CPU亲和性process.start()# 启动进程 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 在上面的示例中,我们将优先级设置为10,并将CPU亲和性设置为第一个CPU核心(索引为0)。通过设置较低的优先...
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) ...
process.cpu_affinity([0,1])# 限制该进程可以在核心 0 和 1 上运行 1. 4. 编写需要限制的代码 在设置 CPU 亲和性之后,我们可以编写需要执行的代码,例如一个简单的循环或计算任务。 defintensive_task():whileTrue:pass# 这里是占用 CPU 的任务,你可以替换为自己的逻辑intensive_task()# 调用函数开始任务 ...
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...
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) ...
p=pstuil.Process() p.name() 进程名 p.exe() 进程bin路径,windows下为p.exe p.cwd() 进程工作目录绝对路径,win下为p,cwd p.status()进程状态 p.create_time() 进程创建时间,时间戳格式 p.uids() 进程uid信息 p.gids() 进程gid信息 p.cpu_affinity() get进程cpu亲和度,如要设置进程cpu亲和度,将...
Process().cpu_affinity()) 8 2.5. cpu_stats CPU 统计信息 cpu_stats() 将各种CPU统计信息作以元组形式返回。 CPU信息 解释 ctx_switches 启动后的上下文切换次数 interrupts 自引导以来的中断数 soft_interrupts 自引导以来的软件中断次数 syscalls 自引导以来的系统调用次数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...