我使用 Python 2.5.4。我的电脑：CPU AMD Phenom X3 720BE，主板 780G，4GB RAM，Windows 7 32 位。
我使用 Python 线程，但不能让每个 python.exe 进程消耗 100% 的 CPU。为什么他们平均只使用大约 33-34%？
我希望将所有可用的计算机资源用于这些大型计算，以便尽快完成它们。
编辑： 谢谢大家。现在我正在使用 Parallel Python，一切正常。我的 CPU 现在总是 100%。谢谢大家！
【问题讨论】：
标签： python performance process multiprocessing cpu-usage
您的瓶颈可能在其他地方，例如硬盘驱动器（分页）或内存访问。
【讨论】：
试试multiprocessing 模块，因为Python 虽然它有真正的本地线程，但在GIL 被持有时会限制它们的并发使用。如果您需要真正的速度，另一种选择是编写一个 C 扩展模块并在其中从 Python 调用函数。您可以在这些 C 函数中释放 GIL。
【讨论】：
从 CPU 使用情况来看，您似乎仍在单核上运行。尝试用相同的线程代码运行 3 个或更多线程的简单计算，看看它是否利用了所有内核。如果没有，您的线程代码可能有问题。
【讨论】：
您的 CPU 似乎是 3 核。如果要在原生 Python 代码中使用多个 CPU 内核，则必须生成多个进程。 （两个或多个 Python 线程不能在不同的 CPU 上同时运行）
作为R。 Pate 说，Python 的multiprocessing 模块是一种方式。但是，我建议改为查看 Parallel Python。它负责分配任务和消息传递。您甚至可以在许多单独的计算机上运行任务，而无需对您的代码进行少量更改。
使用起来很简单：
import pp
def parallel_function(arg):
return arg
job_server = pp.Server()
# Define your jobs
job1 = job_server.submit(parallel_function, ("foo",))
job2 = job_server.submit(parallel_function, ("bar",))
# Compute and retrieve answers for the jobs.
print job1()
print job2()
【讨论】：
您应该执行一些操作系统和 Python 监控以确定瓶颈在哪里。
以下是 Windows 7 的一些信息：
性能监控器：您可以使用 Windows 性能监控器实时检查您运行的程序如何影响您的计算机性能，并通过收集日志数据以供日后分析。 （控制面板->所有控制面板项->性能信息和工具->高级工具->查看性能监视器）
资源监视器：Windows 资源监视器是一种系统工具，可让您查看有关硬件（CPU、内存、磁盘和网络）和软件（文件句柄和模块）资源使用情况的信息实时。您可以使用资源监视器来启动、停止、暂停和恢复进程和服务。 （控制面板->所有控制面板项->性能信息和工具->高级工具->查看资源监视器）
【讨论】：
采用这种锁的原因包括：
* increased speed of single-threaded programs (no necessity to acquire or release locks on all data structures separately) * easy integration of C libraries that usually are not thread-safe.用语言编写的应用程序 GIL 必须使用单独的进程 （即口译员）实现完整的 并发性，因为每个解释器都有 它自己的 GIL。
【讨论】：
【讨论】：