python 脚本跑满cpu

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mob64ca12edea6e 2024-11-14 04:57:34 ©著作权

文章标签 Python python 代码示例 文章分类 Python 后端开发

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如何用 Python 脚本让 CPU 跑满

作为一名新入行业的开发者，你或许会对如何利用 Python 写出可以充分利用 CPU 资源的代码感到困惑。本文将为你详细介绍实现这一目标的步骤，并且给出实际的代码示例。通过这个过程，你将学习到如何通过并行计算和多线程有效地运行 Python 脚本来占用 CPU 资源。

流程概述

下面是实现“Python 脚本跑满 CPU”的整体流程：

步骤	描述
1	导入所需模块
2	定义需要执行的计算函数
3	创建进程或线程
4	启动并监控进程或线程
5	完成任务并打印结果

步骤详解

步骤 1：导入所需模块

在这一部分，我们需要导入 Python 的 multiprocessing 模块，这是用于创建和管理进程的标准库。

import multiprocessing  # 导入 multiprocessing 模块

步骤 2：定义需要执行的计算函数

我们可以定义一个简单的计算函数，比如一个无尽循环的计算任务。这样能够确保 CPU 被充分利用。

def cpu_intensive_task():
    # 为了让 CPU 负载加重，我们使用一个长时间的计算任务，例如计算素数
    count = 0
    while True:  # 无限循环，保活进程
        count += 1
        # 可以通过一些复杂的计算代替这段代码来占用 CPU

步骤 3：创建进程或线程

在此步骤中，我们需要创建多个进程来执行我们的计算任务。这里我们使用 multiprocessing 模块的 Process 类。

def create_processes(num_processes):
    processes = []  # 存储创建的进程
    for _ in range(num_processes):
        p = multiprocessing.Process(target=cpu_intensive_task)  # 创建新进程
        processes.append(p)  # 将进程添加到列表中
        p.start()  # 启动进程
    return processes

步骤 4：启动并监控进程或线程

在创建并启动进程后，我们需要管理这些进程，以确保它们能够正确运行。

def main():
    num_cpus = multiprocessing.cpu_count()  # 获取当前计算机的 CPU 核心数
    processes = create_processes(num_cpus)  # 创建与 CPU 核心数相同的进程

    for p in processes:  # 等待进程完成
        p.join()  # 等待每个进程完成

步骤 5：完成任务并打印结果

虽然在这个例子中，我们不是在处理具体的返回值，但在实际场景中，你可能需要根据程序需求做后续的处理。

if __name__ == "__main__":
    main()  # 执行主函数

完整代码示例

将以上所有步骤合在一起，以下是完整的 Python 脚本：

import multiprocessing  # 导入 multiprocessing 模块

def cpu_intensive_task():
    # 为了让 CPU 负载加重，我们使用一个长时间的计算任务，例如计算素数
    count = 0
    while True:  # 无限循环，保活进程
        count += 1

def create_processes(num_processes):
    processes = []  # 存储创建的进程
    for _ in range(num_processes):
        p = multiprocessing.Process(target=cpu_intensive_task)  # 创建新进程
        processes.append(p)  # 将进程添加到列表中
        p.start()  # 启动进程
    return processes

def main():
    num_cpus = multiprocessing.cpu_count()  # 获取当前计算机的 CPU 核心数
    processes = create_processes(num_cpus)  # 创建与 CPU 核心数相同的进程

    for p in processes:  # 等待进程完成
        p.join()  # 等待每个进程完成

if __name__ == "__main__":
    main()  # 执行主函数