使用python获取cpu每秒的使用率

目录
  • 获取cpu每秒的使用率
    • 要求
    • 在cpu.txt文件中
  • python充分利用cpu
    • 多线程无法增加cpu使用率的原因
    • 如何充分使用多核跑程序
      • 1. multiprocessing
      • 2. C 语言扩展机制
      • 3. ctypes

获取cpu每秒的使用率

要求

请获取某段时间的cpu的占有率，以持久化形式保存。

代码：

import psutil
import time
# cpu_res = psutil.cpu_percent()
# print(cpu_res)
# 每一秒获取获取cpu的占有率 --->持久化保存
# 如何将时间和对应的cpu占有率去匹配
while True:
    # 获取当前时间和cpu的占有率
    t = time.localtime()
    cpu_time = '%d:%d:%d' % (t.tm_hour, t.tm_min, t.tm_sec)
    cpu_res = psutil.cpu_percent()
    print(cpu_res)
    # 保存在文件中
    with open('cpu.txt', 'a+') as f:
        f.write('%s %s \n' % (cpu_time, cpu_res))
    time.sleep(1)

1.psutil模块表示获取本机的硬件信息

2.psutil.cpu_percent表示获取cpu的占有率

3.用元组时间可以准确获取自己想获得的时、分、秒

4.将时间——>cpu占有率写入文件cpu.txt中。

5.time.sleep(1) 表示休眠时间，等待1秒再执行。

输出结果：

在cpu.txt文件中

python充分利用cpu

当利用python处理大规模数据或者运行一些耗时较长的程序时，往往会发现程序运行时CPU并没有跑满，哪怕开了多线程后CPU利用率仍然不高。

这是因为在默认情况下，Python 程序是单个进程，使用单 CPU 核心执行，这意味着多核处理器只使用了一个核。

「一核有难九核围观」意味着超过 50% 的算力都会被浪费。这篇文章将介绍如何解决这种情况。

多线程无法增加cpu使用率的原因

GIL 的全程为 Global Interpreter Lock ，意即全局解释器锁。

在 Python 语言的主流实现 CPython 中，GIL 是一个货真价实的全局线程锁，在解释器解释执行任何 Python 代码时，都需要先获得这把锁才行，在遇到 I/O 操作时会释放这把锁。

如果是纯计算的程序，没有 I/O 操作，解释器会每隔 100 次操作就释放这把锁，让别的线程有机会执行（这个次数可以通过 sys.setcheckinterval 来调整）。

所以虽然 CPython 的线程库直接封装操作系统的原生线程，但 CPython 进程做为一个整体，同一时间只会有一个获得了 GIL 的线程在跑，其它的线程都处于等待状态等着 GIL 的释放。

这就意味着哪怕开了多线程CPU使用率仍然不会很高。

如何充分使用多核跑程序

有三个办法

1. multiprocessing

multiprocessing 是多进程标准库，让多进程的 python 程序编写简化到类似多线程的程度，通过多进程的方式使用多个CPU核心。

2. C 语言扩展机制

如果不想用多进程这样重量级的解决方案，可以改用 C/C++。当然，你也不用做的这么绝，只需要把关键部分用 C/C++ 写成 Python 扩展，其它部分还是用 Python 来写，让 Python 的归 Python，C 的归 C。一般计算密集性的程序都会用 C 代码编写并通过扩展的方式集成到 Python 脚本里（如 NumPy 模块）。这样在扩展里就完全可以用 C 创建原生线程，就可以充分利用 CPU 的计算资源了。

3. ctypes

不过，写 Python 扩展总是让人觉得很复杂。好在 Python 还有另一种与 C 模块进行互通的机制 : ctypes。ctypes 与 Python 扩展不同，它可以让 Python 直接调用任意的 C 动态库的导出函数。你所要做的只是用 ctypes 写些 python 代码即可。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

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