pythoncpu佔用
A. python 怎麼獲得cpu使用率
python獲取代碼：
#!/usr/bin/python
#-*-coding:utf8-*-
__author__='chenwx'
defcpu_rate():
importtime
defcpu_r():
f=open("/proc/stat","r")
forf_lineinf:
break
f.close()
f_line=f_line.split("")
f_line_a=[]
foriinf_line:
ifi.isdigit():
i=int(i)
f_line_a.append(i)
total=sum(f_line_a)
idle=f_line_a[3]
returntotal,idle
total_a,idle_a=cpu_r()
time.sleep(2)
total_b,idle_b=cpu_r()
sys_idle=idle_b-idle_a
sys_total=total_b-total_a
sys_us=sys_total-sys_idle
cpu_a=(float(sys_us)/sys_total)*100
returncpu_a
#printcpu_rate()
B. 7種檢測Python程序運行時間、CPU和內存佔用的方法
1. 使用裝飾器來衡量函數執行時間
有一個簡單方法，那就是定義一個裝飾器來測量函數的執行時間，並輸出結果：
import time
from functoolsimport wraps
import random
def fn_timer(function):
@wraps(function)
def function_timer(*args, **kwargs):
t0= time.time()
result= function(*args, **kwargs)
t1= time.time()
print("Total time running %s: %s seconds" %
(function.__name__, str(t1- t0))
)
return result
return function_timer
@fn_timer
def random_sort(n):
return sorted([random.random() for i in range(n)])
if __name__== "__main__":
random_sort(2000000)
輸出：Total time running random_sort: 0.6598007678985596 seconds
使用方式的話，就是在要監控的函數定義上面加上 @fn_timer 就行了
或者
# 可監控程序運行時間
import time
import random
def clock(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time= time.time()
result= func(*args, **kwargs)
end_time= time.time()
print("共耗時: %s秒" % round(end_time- start_time, 5))
return result
return wrapper
@clock
def random_sort(n):
return sorted([random.random() for i in range(n)])
if __name__== "__main__":
random_sort(2000000)
輸出結果：共耗時: 0.65634秒
2. 使用timeit模塊
另一種方法是使用timeit模塊，用來計算平均時間消耗。
執行下面的腳本可以運行該模塊。
這里的timing_functions是Python腳本文件名稱。
在輸出的末尾，可以看到以下結果：4 loops, best of 5: 2.08 sec per loop
這表示測試了4次，平均每次測試重復5次，最好的測試結果是2.08秒。
如果不指定測試或重復次數，默認值為10次測試，每次重復5次。
3. 使用Unix系統中的time命令
然而，裝飾器和timeit都是基於Python的。在外部環境測試Python時，unix time實用工具就非常有用。
運行time實用工具：
輸出結果為：
Total time running random_sort: 1.3931210041 seconds
real 1.49
user 1.40
sys 0.08
第一行來自預定義的裝飾器，其他三行為：
real表示的是執行腳本的總時間
user表示的是執行腳本消耗的CPU時間。
sys表示的是執行內核函數消耗的時間。
注意：根據維基網路的定義，內核是一個計算機程序，用來管理軟體的輸入輸出，並將其翻譯成CPU和其他計算機中的電子設備能夠執行的數據處理指令。
因此，Real執行時間和User+Sys執行時間的差就是消耗在輸入/輸出和系統執行其他任務時消耗的時間。
4. 使用cProfile模塊
5. 使用line_profiler模塊
6. 使用memory_profiler模塊
7. 使用guppy包
C. 降低python死循環佔cpu
在此情況下可以降CPU：反復循環，但並非每次都要輸出，只是每次監測一下
如果符合此條件，可以在代碼第一行加上import time，在死循環內加上time.sleep(1)
這個1就是代表秒數，這里指循環每秒進行一次，在此期間Python不會佔用大量CPU。我試過，0.1以上效果就很好了。
D. 降低python死循環佔cpu
如果您使用的是linux / unix平台,則可以使用nice來降低進程的優先順序.
這只有在最大化的cpu時才有用.例如,如果您正在等待磁碟/交換I / O,那麼真的無濟於事.
NICE(1) User Commands NICE(1)
NAME
nice - run a program with modified scheling priority
SYNOPSIS
nice [OPTION] [COMMAND [ARG]...]
DESCRIPTION
Run COMMAND with an adjusted niceness, which affects process schel‐
ing. With no COMMAND, print the current niceness. Nicenesses range
from -20 (most favorable scheling) to 19 (least favorable).
對於Windows,請嘗試the START command
E. 運行python 的時候為什麼出現了 cpu 使用超過 100%的情況
意思是有python進程沒有結束，IDLE無法啟動
打開任務管理器，找到pythonw.exe進程，結束掉就好了
還是不行的話，這樣：
那你啟動IDLE的時候加一個-n的參數，可以不啟動subprocess
例如這樣：
C:\Python26\Lib\idlelib>idle.bat -n
就可以了
你試試看你的python，都有個idle.bat文件
F. ubuntu 下，python 佔用cpu資源超大，經常100%
Ubuntu10.10 下解決Python CPU佔用100%的方法 收藏
在Ubuntu10.10中，python-ibus中存在問題，這個是10.10中的python有bug。
是由於使用輸入法過程中點擊了設置屬性頁所引起的，注銷一下再登錄桌面就好了。
徹底的解決辦法是添加更新此源：ppa:karl-qdh/ppa
view plain to clipboardprint?
1. sudo add-apt-repository ppa:karl-qdh/ppa
2. sudo apt-get update
3. sudo apt-get upgrade
G. python運行時佔用cpu太少
如果CPU性能好，運行時佔用當然少，如果CPU換成性能差的CPU，佔用就會高了。
H. python怎麼把cpu占滿
如果是這種情況，那可能是他的一個系統占的內存比較多，所以說一定要記得清理一下，到這個CPU就行。