pythoncpu占用
A. python 怎么获得cpu使用率
python获取代码：
#!/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种检测Python程序运行时间、CPU和内存占用的方法
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 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)
输出：Total time running random_sort: 0.6598007678985596 seconds
使用方式的话，就是在要监控的函数定义上面加上 @fn_timer 就行了
或者
# 可监控程序运行时间
import time
import random
def clock(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time= time.time()
result= func(*args, **kwargs)
end_time= time.time()
print("共耗时: %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)
输出结果：共耗时: 0.65634秒
2. 使用timeit模块
另一种方法是使用timeit模块，用来计算平均时间消耗。
执行下面的脚本可以运行该模块。
这里的timing_functions是Python脚本文件名称。
在输出的末尾，可以看到以下结果：4 loops, best of 5: 2.08 sec per loop
这表示测试了4次，平均每次测试重复5次，最好的测试结果是2.08秒。
如果不指定测试或重复次数，默认值为10次测试，每次重复5次。
3. 使用Unix系统中的time命令
然而，装饰器和timeit都是基于Python的。在外部环境测试Python时，unix time实用工具就非常有用。
运行time实用工具：
输出结果为：
Total time running random_sort: 1.3931210041 seconds
real 1.49
user 1.40
sys 0.08
第一行来自预定义的装饰器，其他三行为：
real表示的是执行脚本的总时间
user表示的是执行脚本消耗的CPU时间。
sys表示的是执行内核函数消耗的时间。
注意：根据维基网络的定义，内核是一个计算机程序，用来管理软件的输入输出，并将其翻译成CPU和其他计算机中的电子设备能够执行的数据处理指令。
因此，Real执行时间和User+Sys执行时间的差就是消耗在输入/输出和系统执行其他任务时消耗的时间。
4. 使用cProfile模块
5. 使用line_profiler模块
6. 使用memory_profiler模块
7. 使用guppy包
C. 降低python死循环占cpu
在此情况下可以降CPU：反复循环，但并非每次都要输出，只是每次监测一下
如果符合此条件，可以在代码第一行加上import time，在死循环内加上time.sleep(1)
这个1就是代表秒数，这里指循环每秒进行一次，在此期间Python不会占用大量CPU。我试过，0.1以上效果就很好了。
D. 降低python死循环占cpu
如果您使用的是linux / unix平台,则可以使用nice来降低进程的优先级.
这只有在最大化的cpu时才有用.例如,如果您正在等待磁盘/交换I / O,那么真的无济于事.
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).
对于Windows,请尝试the START command
E. 运行python 的时候为什么出现了 cpu 使用超过 100%的情况
意思是有python进程没有结束，IDLE无法启动
打开任务管理器，找到pythonw.exe进程，结束掉就好了
还是不行的话，这样：
那你启动IDLE的时候加一个-n的参数，可以不启动subprocess
例如这样：
C:\Python26\Lib\idlelib>idle.bat -n
就可以了
你试试看你的python，都有个idle.bat文件
F. ubuntu 下，python 占用cpu资源超大，经常100%
Ubuntu10.10 下解决Python CPU占用100%的方法 收藏
在Ubuntu10.10中，python-ibus中存在问题，这个是10.10中的python有bug。
是由于使用输入法过程中点击了设置属性页所引起的，注销一下再登录桌面就好了。
彻底的解决办法是添加更新此源：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运行时占用cpu太少
如果CPU性能好，运行时占用当然少，如果CPU换成性能差的CPU，占用就会高了。
H. python怎么把cpu占满
如果是这种情况，那可能是他的一个系统占的内存比较多，所以说一定要记得清理一下，到这个CPU就行。