推荐学习书目 Learn Python the Hard Way Python Sites PyPI - Python Package Index http://diveintopython.org/toc/index.html Pocoo 值得关注的项目 PyPy Celery Jinja2 Read the Docs gevent pyenv virtualenv Stackless Python Beautiful Soup 结巴中文分词 Green Unicorn Sentry Shovel Pyflakes pytest Python 编程 pep8 Checker Styles PEP 8 Google Python Style Guide Code Style from The Hitchhiker's Guide
这是一个创建于 3599 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
请问 threading 能使用多个 cpu 吗？
我写了一个简单的测试：
对于_thread 模块：
#!/usr/bin/python3.4
import _thread as thread,time
def a():
i = 0
while i < 10000000:
time.time()
i += 1
for i in range(0,10):
thread.start_new_thread(a,())
time.sleep(5)
对于 threading:
import threading,time
def a():
i = 0
while i < 10000:
print(time.time())
i += 1
def main(num):
thread_list = []
for i in range(num):
thread = threading.Thread(target=a,args=())
thread_list.append(thread)
for thread in thread_list:
print(thread ,'starting...')
thread.start()
for thread in thread_list:
thread.join()
if __name__ == '__main__':
main(20)
我使用的是 centos6.7 的系统，在使用 top 命令查看时，都在使用 cpu0 和 cpu2 。
但是我知道的是一个进程中的线程同一时刻只能有一个在运行，所以只能使用一个 CPU ，但是我看到结果却不一样，这是我测试的问题吗？
我写了一个简单的测试：
对于_thread 模块：
#!/usr/bin/python3.4
import _thread as thread,time
def a():
i = 0
while i < 10000000:
time.time()
i += 1
for i in range(0,10):
thread.start_new_thread(a,())
time.sleep(5)
对于 threading:
import threading,time
def a():
i = 0
while i < 10000:
print(time.time())
i += 1
def main(num):
thread_list = []
for i in range(num):
thread = threading.Thread(target=a,args=())
thread_list.append(thread)
for thread in thread_list:
print(thread ,'starting...')
thread.start()
for thread in thread_list:
thread.join()
if __name__ == '__main__':
main(20)
我使用的是 centos6.7 的系统，在使用 top 命令查看时，都在使用 cpu0 和 cpu2 。
但是我知道的是一个进程中的线程同一时刻只能有一个在运行，所以只能使用一个 CPU ，但是我看到结果却不一样，这是我测试的问题吗？
 | 1 WKPlus 2016 年 3 月 4 日 如果单写一个 While 1 循环，多开几个线程， cpu 使用率可能更高，据说是 GIL 限制的是纯 python 代码的并发，因此并不是一个 python 进程 cpu 使用率不能超过 100%。 具体哪些不是纯 python 代码，我也没查到，期待牛人解答。 SOF 上有一个类似的问题： http://stackoverflow.com/questions/11615449/python-interpreters-uses-up-to-130-of-my-cpu-how-is-that-possible |
 | 2 ryd994 2016 年 3 月 4 日 @WKPlus GIL 是解释器的锁（ I for interpreter ） 如果你写了个 C 模块，那么在 C 代码部分的计算量是可以不锁 GIL 的所以计算密集的核心部分可以试试写成 C 模块 |
 | 4 lebowsk1s 2016 年 3 月 4 日 via Android 计算密集型的代码开多线程没用的，得上多进程， GIL 这锅目前无解，只能用各种方法绕过 |
 | 5 nooper 2016 年 3 月 4 日 python mpi 解决。 |
 | 6 likuku 2016 年 3 月 4 日 python 多线程被 GIL 局限，只能使用一个 core ， 一种解决办法是：任务对列化，按 CPU 核心数开多线程，每个多线程开 subprocess/独立子进程去执行任务。这样，可以用到所有 CPU 核心。 |
| 7 likuku 2016 年 3 月 4 日 每个线程开一个 subprocess/独立子进程 |
 | 9 virusdefender 2016 年 3 月 4 日  1 IO 密集型开多线程， CPU 密集型开多进程 |
10
WKPlus 2016 年 3 月 4 日 @ethego 因为超线程？如果仅仅是因为超线程，是不是应该不会超过 200%（ 1 物理核超线程之后变成 2 虚拟核）。但我试过 while 1:pass 开 10 个线程的话， cpu 使用率能达到 950%左右
Select Language