Hvorfor Hver Python-Proces Bruger 17-20% CPU ved 17 Samtidige Iterationer

Hvordan kan det være muligt, at hver Python-proces bruger 17-20% af processorkraften, når der kører 17 iterationer af scriptet samtidig?

Hver Python-proces bruger 17-20% af processorkraften, når der kører 17 iterationer af scriptet samtidig, på grund af faktorer som CPU-kerner, GIL, multithreading vs. multiprocessing, IO-bound vs. CPU-bound opgaver, systemressourcer og operativsystemets scheduling.

Hvordan kan det være muligt, at hver Python-proces bruger 17-20% af processorkraften, når der kører 17 iterationer af scriptet samtidig?

Der er flere faktorer, der kan forklare, hvorfor hver Python-proces bruger 17-20% af processorkraften, når der kører 17 iterationer af scriptet samtidig:

• CPU-kerner: Moderne CPU'er har flere kerner, og hver kerne kan håndtere en separat tråd eller proces. Hvis din CPU har mange kerner, kan det forklare, hvorfor hver proces bruger en relativt lille procentdel af den samlede processorkraft.
• GIL (Global Interpreter Lock): Python bruger en GIL, som tillader kun én tråd at udføre Python bytecode ad gangen. Dette kan begrænse den maksimale CPU-udnyttelse pr. proces, især hvis scriptet er CPU-intensivt.
• Multithreading vs. Multiprocessing: Hvis du bruger multithreading, kan GIL begrænse effektiviteten. Hvis du derimod bruger multiprocessing, kan hver proces køre på en separat kerne, hvilket kan forklare den jævne fordeling af CPU-brug.
• IO-bound vs. CPU-bound: Hvis dit script er IO-bound (f.eks. venter på netværks- eller diskoperationer), vil det bruge mindre CPU-tid. Hvis det er CPU-bound, vil det bruge mere CPU-tid. En blanding af disse kan resultere i den observerede CPU-brug.
• Systemressourcer: Operativsystemet fordeler ressourcerne mellem de kørende processer. Hvis der er mange processer, vil systemet forsøge at fordele CPU-tiden jævnt, hvilket kan resultere i, at hver proces bruger en mindre procentdel af den samlede CPU-kapacitet.
• Prioritering og Scheduling: Operativsystemets scheduler kan prioritere visse processer over andre, hvilket kan påvirke, hvor meget CPU-tid hver proces får.

For at få en mere præcis forståelse af CPU-brugen kan du overveje at:

• Brug profileringsværktøjer som cProfile til at analysere, hvor meget tid der bruges på forskellige dele af dit script.
• Overvåge systemressourcer med værktøjer som htop eller top for at se, hvordan CPU-brugen fordeles mellem processerne.
• Eksperimentere med forskellige konfigurationer af tråde og processer for at se, hvordan det påvirker CPU-brugen.