python怎么提高cpu利用率

内置的是多处理模块。multiprocessingPool类使用map和相关方法在多个CPU之间提供矢量化但是这里需要权衡如果必须在进程之间传递大量数据,那么这种开销可能会抵消多核的优势。使用合适的numpy版本。如果numpy是使用多线程ATLAS库构建的,则在遇到大问题时会更快。使用扩展模块,例如numexpr、parallelpython、corepy或CopenhagenVectorByteCode。请注意,线程模块在这方面并不是很有用为了简化内存管理,全局解释器锁(“GIL”)强制一次只能有一个线程执行python字节码但是,像numpy这样的外部模块可以在内部使用多个线程

中央处理器（CPU），是电子计算机的主要设备之一，电脑中的核心配件。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。电脑中所有 *** 作都由CPU负责读取指令，对指令译码并执行指令的核心部件。

程序是由指令构成的序列，执行程序就是按指令序列逐条执行指令。一旦把程序装入主存储器中，就可以由CPU自动地完成从主存取指令和执行指令的任务。

35GHzIntelCorei7。Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，python处理百万数据cpu为35GHzIntelCorei7，cpu主要由运算器、控制器、寄存器三部分组成，从字面意思看就是运算就是起着运算的作用。

看到句柄数这几个字，我猜可能是要windows下运行的？

可能答非所问，不过在linux下最好的用的莫过于psutil了，你可以通过进程名或pid很好的监控任意进程的系统占用情况，甚至进程建立的每个连接都能获取到

>>> psutilpids()

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 46, 48, 50, 51, 178, 182, 222, 223, 224,

 268, 1215, 1216, 1220, 1221, 1243, 1244, 1301, 1601, 2237, 2355,

 2637, 2774, 3932, 4176, 4177, 4185, 4187, 4189, 4225, 4243, 4245,

 4263, 4282, 4306, 4311, 4312, 4313, 4314, 4337, 4339, 4357, 4358,

 4363, 4383, 4395, 4408, 4433, 4443, 4445, 4446, 5167, 5234, 5235,

 5252, 5318, 5424, 5644, 6987, 7054, 7055, 7071]

>>>

>>> p = psutilProcess(7055)

>>> pname()

'python'

>>> pexe()

'/usr/bin/python'

>>> pcwd()

'/home/giampaolo'

>>> pcmdline()

['/usr/bin/python', 'mainpy']

>>>

>>> pstatus()

'running'

>>> pcpu_percent(interval=10)

121

>>> psutilnet_io_counters(pernic=True)

{'eth0': netio(bytes_sent=485291293, bytes_recv=6004858642, packets_sent=3251564, packets_recv=4787798, errin=0, errout=0, dropin=0, dropout=0),

 'lo': netio(bytes_sent=2838627, bytes_recv=2838627, packets_sent=30567, packets_recv=30567, errin=0, errout=0, dropin=0, dropout=0)}

从官方文档上copy了一部分出来，有没有碉堡了的感觉，快去翻一下文档吧，非常容易使用

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