跑代码CPU占用太低

Question

为什么我的Python代码在我的笔记本电脑上也是那个速度，CPU占用50-70，但是换到性能更强的电脑，速度还是变化不大，因为CPU总占用才5%，内存占用1%。怎么解决

Answer 1

以下内容由CHATGPT及笑面虎共同生成、有用望采纳：

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【您想要解决的问题】：您想要解决的问题是，尽管您将Python代码从笔记本电脑迁移到了性能更强的电脑上，但是代码的运行速度并没有显著提升，同时在新电脑上CPU的占用率很低，而内存占用也很低。

【问题出现原因】：这个问题可能出现的原因有几个：

1. I/O限制：如果您的代码大部分时间都在等待I/O操作（如读写文件、网络通信等），那么CPU占用率会很低，因为CPU实际上并没有做很多工作。
2. 未充分利用多核：Python的默认全局解释器锁（GIL）限制了原生线程的并行执行，如果您的代码是CPU密集型的，并且没有使用多线程或多进程，那么可能无法充分利用多核CPU的性能。
3. 代码优化问题：代码可能存在性能瓶颈，比如使用了效率低下的算法或数据结构。
4. 系统资源调度：操作系统的调度器可能没有将您的进程分配到更多的CPU核心上。

【问题解决方案】：

1. 分析性能瓶颈：使用Python的cProfile模块来分析代码的性能瓶颈。
2. 优化算法：检查并优化代码中效率低下的部分。
3. 使用多线程/多进程：如果适用，可以使用threading或multiprocessing模块来利用多核CPU。
4. 设置CPU亲和性：在某些操作系统中，可以为进程设置CPU亲和性，强制进程在特定的CPU核心上运行。
5. 检查系统资源调度：确保操作系统没有限制您的应用程序使用更多的CPU资源。

【提供代码】：以下是一个使用cProfile模块分析Python代码性能的例子：

import cProfile
import time

def some_function():
    # 模拟一些计算
    for _ in range(1000000):
        time.sleep(0.0001)

# 开始性能分析
profiler = cProfile.Profile()
profiler.enable()

some_function()

# 结束性能分析
profiler.disable()

# 打印性能分析报告
profiler.print_stats()

【代码运行方式】：为了运行上述代码，您需要有Python环境。将代码保存为.py文件，然后在命令行中运行该文件。

【代码预期运行结果】：运行上述代码后，您将看到一个性能分析报告，其中包含了各个函数的调用次数、花费的时间等信息，这有助于您识别性能瓶颈。

【推荐相关链接】：

• Python官方文档关于线程
• Python官方文档关于多进程
• Python cProfile模块文档
• 理解Python的GIL