Linux限制用户CPU使用率

将用户 lmeng 的python程序，限制运行在0-4号CPU核上：

或使用cpulimit，参考教程： CPULimit 限制 Linux 程式 CPU 使用率教学 - G. T. Wang (gtwang.org)

例如，将PID限制使用率为1000%（每个核提供100%）： cpulimit -p PID -l 1000

或利用循环，限制多个进程：

如果想取消cpulimit的话：

、python占内存大吗

2、python 最大能用多大存储空间

3、Python 多进程内存占用问题

4、python编程8g的内存够么

5、学习python语言需要用到什么软件，内存多大？

6、python对于电脑配置要求高吗

python占内存大吗

你是问python的安装包嘛，如果是的话大概29M左右就够了，不怎么占内存。

python 最大能用多大存储空间

这个是 *** 作系统的限制，跟python没有直接关系，因为python是没有限制的。

32位的系统：windows下单个进程可以用到2G内存linux下单个进程可以用到4G内存。

64位的系统：

windows下单个进程Intel Itanium-based可用到7TB,Windows 8.1和Windows Server 2012

R2:可用128，其它版本TBx64: 8 TB

但是不同版本windows系统可用的最大物理内存数也有限制，比如64位win7家庭基本版只能认出8G内存，专业版以上能认出192G内存。

linux下不同的发行商，或者不同的内核编译参数也会有也不同的限制，但都是按T计的。

Python 多进程内存占用问题

当我们有一个很长很长的任务队列(mission_list)和阈值对应的一个处理函数(missionFunction)时，我们一般采用如下的方式进行处理：

但是，如果这任务列表很长很长，处理函数很复杂(占用cpu)时，单核往往需要很长的时间进行处理，此时，Multiprocess便可以极大的提高我们程序的运行速度，相关内容请借鉴 multiprocessing --- 基于进程的并行 — Python 3.10.4 文档。

以上这种场景下，推荐大家采用最简单的进程池+map的方法进行处理，标准的写法， chunksize要借鉴官方的说法，最好大一点 ：

但是！！！！ 如果我们的任务列表非常的长，这会导致多进程还没跑起来之前，内存已经撑爆了，任务自然没法完成，此时我们有几种办法进行优化：

进程的启动方法有三种，可参考官方文档：

[图片上传失败...(image-48cd3c-1650511153989)]

在linux环境下，使用forkserver可以节省很多的内存空间， 因为进程启动的是一个服务，不会把主进程的数据全部复制

采用imap会极大的节省空间，它返回的是一个迭代器，也就是结果列表：

但注意，以上写法中，你写的结果迭代部分必须写在with下面。或者采用另一种写法：

还有最后一种，当你的mission list实在太大了，导致你在生成 mission list的时候已经把内存撑爆了，这个时候就得优化 mission_list了，如果你的mission_list是通过一个for循环生成的，你可以使用yield字段，将其封装为一个迭代器，传入进程池：

这样子，我们就封装好了mission_list，它是一个可迭代对象，在取数据的时候才会将数据拉到内存

我在项目中结合了后两种方法，原本256G的内存都不够用，但在修改后内存只占用了不到10G。希望能够帮助到你

python编程8g的内存够么

单纯的学习的话够，应用起来，干项目，请直接32gb，要不你会疯了的

学习python语言需要用到什么软件，内存多大？

我用的vscode写的,还不错,笔记本的话8G内存的主流笔记本基本都能胜任,它对硬件要求并不高

python对于电脑配置要求高吗

答: Python对于电脑配置要求并不算很高，只是当我们在下载玩 Python解释器之后，还是要安装集成开发环境。比如jupyter或者pycharn，前者经常用于数据分析。这个软件对于电脑配置要求并不高。但后者常用于开发大型Python项目，这个软件可能对电脑配置要求更高一些。所以说，编程开发的话，尽量还是选好一点的电脑。

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