第一种创建进程的方式： from multiprocessing import Process
def f(name):
print(name,"在子进程")
if __name__ == "__main__":
p = Process(target=f,args=("aaa",))
p.start()
print("执行主进程内容")
# 打印内容如下
执行主
代码验证环境如下 因此，在这篇文章中我将介绍7个不同的Python工具，来检查代码中函数的执行时间以及内存和CPU的使用。1. 使用装饰器来衡量函数执行时间有一个简单方法，那就是定义一个装饰器来测量函数的执行时间，并输出结果： import time
from functools import wraps
def fn_timer(function):
@wraps(f
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2023-12-19 14:41:20
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文章目录0. 前言1. ProcessPoolExecutor2. multiprocessing2.1. Process2.2. Pool 0. 前言Python中的多线程与多进程：
Python中由于全局解释器（Global Interpreter Lock, GIL）的关系，多线程程序默认只能使用CPU的一个核。Python多线程适用于IO密集型任务。Python多进程则能够跳过GI
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2023-08-25 13:01:40
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1、目前主流方法：.to(device)方法 （推荐）import torch
import time
#1.通常用法
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
data = data.to(device)
model = model.to(device)
'''
1.先创建device
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2023-08-31 10:09:45
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前言现在小编给大家分享一个可以分析CPU使用情况的代码，CPU分析是通过分享CPU执行代码的方式来测量代码的性能，以此来找到代码的不妥之处，然后处理它们，接下来我们将看看如何跟踪python脚本使用时CPU使用情况，重点关注几个方面 ：1、cProfile2、line_profiler3、pprofile4、vprof测量CPU使用率，主要使用与内存分析中使用脚本相同的脚本，具体如下：
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2023-10-06 21:46:49
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1. 程序的功能可解析大于64KB的HEX文件。限于时间条件，笔者只测试了两个样例，数据域大小分别为8332B和1.61MB将解析得到的结果打印出来，包括：- 起始地址
- 末尾地址
- 数据域尺寸（单位：字节）保存数据域的内容为bin文件以便查验和后续处理HEX文件格式的介绍可以参考CSDN上的这篇博文：2. 程序解读HEX文件解析，相关函数：hex2bin()考虑到HEX文件通常不会很大，
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2024-05-28 15:27:19
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# 如何用 Python 指定 CPU 核心和内存
在现代计算中，特别是在处理大量数据或者运行复杂计算时，合理使用 CPU 和内存资源变得尤为重要。Python 作为一种高级编程语言，尽管本身并不直接支持指定 CPU 核心和内存的功能，但我们可以利用系统库和一些工具来实现这一目标。本文将逐步指导你完成这个过程。
## 整体流程
在进行此任务之前，我们需要了解完成这项任务的步骤。下表总结了步骤
原创
2024-09-05 05:57:12
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如何在Python中指定CPU核心运行
---
## 简介
在某些情况下，我们可能希望在Python程序中指定特定的CPU核心来运行，以便更好地控制程序的运行环境。本文将介绍如何在Python中实现指定CPU核心运行的方法，并提供了详细的步骤和示例代码。
## 整体流程
下面是实现指定CPU核心运行的整体步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2023-12-16 08:37:07
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# 如何在 PyCharm 中指定 Python 解释器
在使用 PyCharm 开发 Python 项目时，您可能会遇到需要指定不同的 Python 解释器的情况。这篇文章将详细介绍如何在 PyCharm 中实现这一点，从基本概念到每一步的具体操作。
## 流程概览
以下是指定 PyCharm 在指定 Python 解释器的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-21 03:54:07
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# Python脚本在指定机器上运行的科普
在当今的计算机科学和编程世界中，Python凭借其简单易读的语法和强大的功能，成为了编程爱好者和专业开发者的首选语言之一。然而，有时我们需要在特定的机器上运行Python脚本，比如部署到服务器上或在云环境中运行。本文将通过实例和图示，带领大家了解如何在指定机器上运行Python脚本，以及这背后的一些机制。
## 1. Python脚本的基本结构
在
原创
2024-08-13 09:13:46
42阅读
# 如何实现"python指定进程在不同cpu上"
## 一、流程概述
下面是实现“python指定进程在不同cpu上”的步骤表格：
```mermaid
gantt
title 实现"python指定进程在不同cpu上"流程表
dateFormat YYYY-MM-DD
section 步骤
定义进程 :done, 2022-01-01, 2022-01
原创
2024-02-29 03:30:32
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## 如何在Java中指定核数
### 1. 流程概述
在Java中，我们可以通过设置系统属性来指定JVM使用的核数。具体的步骤如下：
1. 了解系统可用的核数
2. 设置系统属性
3. 使用指定核数运行Java程序
下面将详细介绍每个步骤需要做什么，以及需要使用的代码。
### 2. 设置系统属性的代码
在Java中，可以通过`System.setProperty()`方法来设置系统
原创
2024-01-23 11:54:20
34阅读
# PyTorch 指定 CPU 核
PyTorch 是一个开源机器学习框架，广泛应用于深度学习领域。它提供了许多强大的功能，包括自动求导、分布式训练和 GPU 加速等。在某些情况下，我们可能需要将 PyTorch 运行在特定的 CPU 核上，以便控制资源分配和优化性能。本文将介绍如何在 PyTorch 中指定 CPU 核，并提供相应的代码示例。
## PyTorch 中的 CPU 核指定
原创
2023-12-06 17:02:17
547阅读
affinity参数决定了进程、线程是否可在CPU多核之间切换，当然，并不是说就不进行线程切换。
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2017-09-22 20:34:00
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# Python如何指定程序在GPU上运行
在进行深度学习和机器学习任务时，通常会使用GPU来加速计算，提高训练模型的效率。Python提供了多种库和工具，可以帮助我们指定程序在GPU上运行。本文将介绍如何使用TensorFlow和PyTorch这两个流行的深度学习框架在GPU上运行程序，并提出一个项目方案来展示如何指定程序在GPU上运行。
## TensorFlow
TensorFlow是
原创
2024-04-10 05:25:16
275阅读
# 如何让Python进程在指定CPU上运行
## 概述
在操作系统中，可以通过指定CPU来运行某个进程，这对于一些需要高性能的任务非常重要。在Python中，我们可以通过一些库来实现这个功能。
### 步骤概要
下面是要实现这个功能的一般步骤：
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>你: 询问如何让Python进程在指定CPU上运行
你->>小白:
原创
2024-02-25 04:45:33
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# 使用Beeline指定跑Spark
## 引言
Apache Spark是一个开源的集群计算框架，可以处理大规模数据并提供高效的分布式计算能力。而Beeline是Apache Hive的一种交互式命令行工具，用于连接和查询Hive数据库中的数据。在某些情况下，我们可能希望使用Beeline来运行Spark任务，以便更好地利用Hive的优势。本文将介绍如何使用Beeline指定运行Spark
原创
2023-11-11 07:56:09
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------------恢复内容开始------------top命令是Linux下常用的性能分析工具，能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况，类似于Windows的任务管理器。下面详细了解一下怎么使用top来了解服务器运行情况第一行内容： 21：03：44 当前时间
up 7:44 系统运行时间，格式为时:分
2 user 当前登录用户数
load averag
本文将通过腾讯云和阿里云上的服务器运行多进程和多线程实例来比较，不同CPU数量对多进程和多线程的影响测试环境如下：服务器T：4核8G服务器A：1核2G测试一：计算密集型任务-多进程采用如下的测试程序： from 测试结果如下：服务器T的结果： 本机为服务器T 4 核 CPU
计算密集型任务，多进程耗时 5.148967981338501 服务器A的结果： 本机为服务器A 1 核 CPU
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2024-07-24 19:47:43
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注意:线程是和CPU核绑定的,而进程会在核中间进行切换1、多线程与多进程之前OS课学过…..in general，线程是比进程低一级的调度单位。一个进程可以包含多个进程。线程之间的切换相对于进程之间更为方便，代价也更低。所以讲道理多线程的效率比多进程是要高的。Linux自从2.6内核开始，就会把不同的线程交给不同的核心去处理。Windows也从NT.4.0开始支持这一特性。【ref：2.多线程与P
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2024-02-09 20:38:12
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