Python如何利用多核處理器？在XP時(shí)代，單核或雙核CPU可以發(fā)揮作用，而無(wú)需優(yōu)化。但過(guò)渡到Windows7后，它對(duì)多核CPU有了更好的支持，但在啟動(dòng)過(guò)程中，它可能無(wú)法發(fā)揮多核CPU的性能，為了讓裝

Python如何利用多核處理器？

在XP時(shí)代，單核或雙核CPU可以發(fā)揮作用，而無(wú)需優(yōu)化。但過(guò)渡到Windows7后，它對(duì)多核CPU有了更好的支持，但在啟動(dòng)過(guò)程中，它可能無(wú)法發(fā)揮多核CPU的性能，為了讓裝有Windows7系統(tǒng)的電腦能更好地利用雙核或多核CPU，采用以下方法進(jìn)行設(shè)置，可以讓你的電腦啟動(dòng)速度提高大約20%。

步驟1：?jiǎn)螕糸_始按鈕，在開始菜單的搜索程序和文件輸入框中輸入msconfig，然后輸入打開系統(tǒng)配置對(duì)話框。

步驟2：切換到Boot Options（引導(dǎo)選項(xiàng)）選項(xiàng)卡，然后單擊advanced item（高級(jí)項(xiàng)目）按鈕以彈出Boot advanced Options（引導(dǎo)高級(jí)選項(xiàng)）對(duì)話框。

第3步：檢查對(duì)話框中的處理器數(shù)量，在下拉菜單中選擇處理器數(shù)量，如2表示雙核，并檢查最大內(nèi)存選項(xiàng)，然后單擊“確定”返回并重新啟動(dòng)計(jì)算機(jī)。

無(wú)論硬件有多好，它也需要更好的軟件支持。不管支撐有多好，不用也沒(méi)用。希望大家能互相學(xué)習(xí)，互相交流，多分享自己的心得。

如何讓一個(gè)Python的腳本跑滿多核的CPU？

由于python的Gil，python的多線程沒(méi)有起到多核的作用。這些線程在單個(gè)內(nèi)核上運(yùn)行。因此，為了發(fā)揮多核的作用，我們需要使用多進(jìn)程，并盡可能為每個(gè)CPU核分配一個(gè)Python進(jìn)程。

因此，如果你想運(yùn)行多核CPU，你必須結(jié)合多進(jìn)程和多線程

首先，糾正你的問(wèn)題的陳述。并不是Python不能使用多核，而是多核的利用效率很低。

其次，要回答這個(gè)問(wèn)題，您需要理解一個(gè)概念-全局解釋器鎖（GIL）。

看一篇關(guān)于Python Gil的文章。

綜上所述，CPU的大規(guī)模電路設(shè)計(jì)已基本達(dá)到物理意義的末端，各廠商已開始轉(zhuǎn)向多核進(jìn)一步提高性能。為了充分利用多核、多線程的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)也為了保證線程間的數(shù)據(jù)完整性和狀態(tài)同步，python采用了最簡(jiǎn)單的鎖方式（因此python的Gil是設(shè)計(jì)之初的懶惰造成的?。ython庫(kù)的開發(fā)人員接受了這個(gè)設(shè)置，也就是說(shuō)，默認(rèn)的Python是線程安全的，所以他們開始嚴(yán)重依賴這個(gè)特性，而不考慮額外的內(nèi)存鎖和同步操作。然而，Gil的設(shè)計(jì)有時(shí)顯得笨拙和低效。此時(shí)，由于內(nèi)建圖書館和第三方圖書館對(duì)Gil形成了牢不可破的依賴，Gil的改革難度加大。因此，目前的情況是Python在多核CPU上的多線程只對(duì)Io密集型計(jì)算有積極的影響；當(dāng)至少有一個(gè)CPU密集型線程時(shí)，由于Gil的存在，多線程的效率會(huì)大大降低。盡管python社區(qū)正在不斷努力改進(jìn)這一點(diǎn)，但我擔(dān)心它不會(huì)在短時(shí)間內(nèi)改變，因此如果您想避免Gil，可以使用多處理器或期貨模塊或python解析器。

所以，不管Python的官方解釋器將來(lái)在這個(gè)問(wèn)題上是否有任何改進(jìn)，現(xiàn)在您都可以有一些解決方案了。

您可以使用一些沒(méi)有Gil的Python解析器，例如jpython、ironpython等

希望我的答案能幫助您。

Python不能利用多核的問(wèn)題以后能被解決嗎？

Gil lock限制進(jìn)程中的不同線程同時(shí)只能占用一個(gè)CPU?？梢钥闯?，當(dāng)使用多線程處理計(jì)算密集型任務(wù)時(shí)，Python中的多個(gè)線程需要相互等待以獲得CPU資源。在這個(gè)時(shí)候，多線程不能并行，我們真的不具備預(yù)期的多線程能力。

但是，如果執(zhí)行的是Io密集型任務(wù)，多個(gè)線程之間沒(méi)有太多CPU資源爭(zhēng)用，更多的是每個(gè)線程都在進(jìn)行Io傳輸和等待，此時(shí)，多線程的能力還是可以發(fā)揮出來(lái)的。

所以我們不能簡(jiǎn)單地說(shuō)Python的多線程是雞肋，但是它的設(shè)計(jì)限制了它的應(yīng)用場(chǎng)景。

為什么有人說(shuō)Python的多線程是雞肋呢？

作為一名研究生，您用Python編寫算法。我認(rèn)為你想發(fā)展大數(shù)據(jù)和人工智能。

近年來(lái)，隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的爆炸式發(fā)展，Python變得越來(lái)越流行。如果你想提高你的Python水平，我想你可以從以下幾點(diǎn)開始

！Apache spark是一個(gè)大數(shù)據(jù)處理框架，計(jì)算速度快，使用方便，支持復(fù)雜分析，有可能取代MapReduce。

盡管Python在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能方面有很好的應(yīng)用，但Python有一個(gè)很大的缺陷。它不支持分布式計(jì)算，但這并不重要。Spark提供了一個(gè)優(yōu)秀的Python接口pyspark。有了它，python在分布式計(jì)算和流計(jì)算方面有了很大的改進(jìn)。

另外，spark的核心RDD彈性分布式數(shù)據(jù)集與Python中panda的數(shù)據(jù)幀非常相似，可以很容易地相互轉(zhuǎn)換。因此spark賦予Python以分布式方式處理大型數(shù)據(jù)集的能力。

Python有許多強(qiáng)大的web后端框架，如Django、flash等。學(xué)習(xí)這一點(diǎn)可以鞏固Python的基礎(chǔ)，并使用Python的高級(jí)用法，如裝飾器、類、魔術(shù)方法、數(shù)據(jù)庫(kù)等。

您不能總是在一臺(tái)機(jī)器上使用該型號(hào)。您可以在大數(shù)據(jù)框架和網(wǎng)站中部署模型。這要求您了解后端和分布式計(jì)算。學(xué)習(xí)這兩個(gè)方面，不僅可以提高python的水平，也可以讓你在未來(lái)的大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域發(fā)力。