如何限制python的cpu使用率

要限制Python的CPU使用率，可以使用多线程、多进程、设置CPU亲和性、使用系统工具来限制。 其中，使用 psutil 库来设置CPU亲和性是比较常用的方法。psutil 库不仅可以限制CPU使用率，还可以获取系统和进程相关的信息。具体方法如下：

使用 psutil 库来设置CPU亲和性是一种有效的方法。例如，您可以使用 psutil.Process().cpu_affinity() 方法将进程绑定到特定的CPU核心，从而限制进程的CPU使用率。以下是详细的步骤：

安装 psutil 库：

pip install psutil

使用 psutil 库来设置CPU亲和性：

import psutil
import os
获取当前进程
p = psutil.Process(os.getpid())
设置CPU亲和性，例如绑定到CPU 0和1
p.cpu_affinity([0, 1])
运行CPU密集型任务
while True:
    pass

此代码将当前进程绑定到CPU 0和1，从而限制其可以使用的CPU核心数量。

一、使用多线程

多线程可以用于限制Python程序的CPU使用率。由于Python的全局解释器锁（GIL），多个线程在同一时间只能有一个线程执行Python字节码。因此，多线程在CPU密集型任务中可以帮助限制CPU使用率。

示例代码：

import threading
import time
def cpu_intensive_task():
    while True:
        pass
创建一个线程
thread = threading.Thread(target=cpu_intensive_task)
thread.start()
限制主线程的CPU使用率
while True:
    time.sleep(0.1)

这种方法适用于CPU密集型任务，但不适用于I/O密集型任务。

二、使用多进程

多进程可以更好地限制Python程序的CPU使用率。每个进程都有自己的GIL，因此可以充分利用多核CPU。可以使用multiprocessing模块来创建多个进程，并使用time.sleep()来限制每个进程的CPU使用率。

示例代码：

import multiprocessing
import time
def cpu_intensive_task():
    while True:
        time.sleep(0.1)
创建多个进程
processes = []
for _ in range(4):
    p = multiprocessing.Process(target=cpu_intensive_task)
    p.start()
    processes.append(p)
等待所有进程完成
for p in processes:
    p.join()

这种方法适用于CPU密集型任务，并且可以充分利用多核CPU。

三、使用系统工具

在Linux系统上，可以使用cpulimit工具来限制Python程序的CPU使用率。cpulimit工具可以限制特定进程的CPU使用率。

安装`cpulimit`：

sudo apt-get install cpulimit

使用`cpulimit`限制Python程序的CPU使用率：

cpulimit -e python3 -l 50

此命令将限制Python程序的CPU使用率为50%。

四、使用`psutil`库

psutil库可以获取系统和进程相关的信息，并可以用来限制进程的CPU使用率。

示例代码：

import psutil
import os
获取当前进程
p = psutil.Process(os.getpid())
设置CPU亲和性，例如绑定到CPU 0和1
p.cpu_affinity([0, 1])
运行CPU密集型任务
while True:
    pass

这种方法可以有效地限制进程的CPU使用率。

五、使用`cgroups`（Linux）

cgroups（控制组）是Linux内核的一个特性，用于限制、记录和隔离进程的资源使用情况。可以使用cgroups来限制Python程序的CPU使用率。

创建并配置`cgroups`：

sudo cgcreate -g cpu:/cpulimited echo 50000 | sudo tee /sys/fs/cgroup/cpu/cpulimited/cpu.cfs_quota_us echo $$ | sudo tee /sys/fs/cgroup/cpu/cpulimited/tasks

此命令将创建一个名为cpulimited的cgroups，并将当前Shell进程添加到此cgroups中。

在限制下运行Python程序：

python3 your_script.py

这种方法适用于需要对多个进程进行统一管理和限制的情况。

六、使用`nice`和`ionice`命令

在Linux系统上，可以使用nice和ionice命令来调整进程的优先级，从而间接限制CPU使用率。

使用`nice`命令：

nice -n 10 python3 your_script.py

此命令将以较低的优先级运行Python程序，从而减少其对CPU的占用。

使用`ionice`命令：

ionice -c 3 -p $$

此命令将当前Shell进程的I/O优先级设置为最低，从而减少其对I/O的占用。

结合使用`nice`和`ionice`命令：

nice -n 10 ionice -c 3 python3 your_script.py

这种方法可以在不显著影响系统其他进程的情况下，限制Python程序的CPU和I/O使用率。

七、使用线程池和进程池

使用concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor可以更方便地创建线程池和进程池，从而限制Python程序的CPU使用率。

示例代码：

import concurrent.futures
import time
def cpu_intensive_task():
    while True:
        time.sleep(0.1)
创建线程池
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    futures = [executor.submit(cpu_intensive_task) for _ in range(4)]
    concurrent.futures.wait(futures)
创建进程池
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    futures = [executor.submit(cpu_intensive_task) for _ in range(4)]
    concurrent.futures.wait(futures)

这种方法可以更方便地管理多个线程和进程，并限制它们的CPU使用率。

八、使用自定义的限速器

可以编写一个自定义的限速器来限制Python程序的CPU使用率。通过在每次循环中调用time.sleep()来降低CPU使用率。

示例代码：

import time
def rate_limited_task():
    while True:
        # 执行任务
        time.sleep(0.1)  # 限制CPU使用率
运行限速任务
rate_limited_task()

这种方法适用于需要精细控制CPU使用率的情况。

九、使用 `joblib` 库

joblib 库是一个用于并行计算的库，可以通过设置n_jobs参数来限制CPU使用率。

安装 `joblib` 库：

pip install joblib

示例代码：

from joblib import Parallel, delayed
import time
def cpu_intensive_task():
    while True:
        time.sleep(0.1)
并行执行任务，限制使用的CPU核心数量
Parallel(n_jobs=2)(delayed(cpu_intensive_task)() for _ in range(4))

这种方法适用于需要并行执行任务并限制CPU使用率的情况。

十、使用Docker容器

使用Docker容器可以方便地限制Python程序的CPU使用率。通过设置Docker容器的CPU限制，可以有效地控制Python程序的资源使用情况。

创建Docker容器并限制CPU使用率：

docker run -d --cpus=".5" python:3.8-slim python -c "while True: pass"

此命令将创建一个运行Python程序的Docker容器，并将其CPU使用率限制为50%。

总结

限制Python的CPU使用率有多种方法，包括使用多线程、多进程、设置CPU亲和性、使用系统工具、使用psutil库、使用cgroups、使用nice和ionice命令、使用线程池和进程池、使用自定义的限速器、使用joblib库以及使用Docker容器。选择哪种方法取决于具体的应用场景和需求。在实际应用中，可以根据需要选择合适的方法来限制Python程序的CPU使用率，以确保系统资源的合理利用和程序的稳定运行。