Как узнать количество процессоров использующих python

Question

Я хочу знать количество процессоров на локальной машине, использующих Python. Результат должен быть user/real как вывод time(1) при вызове с оптимально масштабируемой программой только для пространства пользователя.

Answer 1

Если у вас есть python с версией> = 2.6, вы можете просто использовать

import multiprocessing

multiprocessing.cpu_count()

http://docs.python.org/library/multiprocessing.html#multiprocessing.cpu_count

Answer 2

Если вас интересует количество процессоров , доступных для вашего текущего процесса, вы должны сначала проверить процессор . В противном случае (или если cpuset не используется), multiprocessing.cpu_count() - это путь в Python 2.6 и новее. Следующий метод использует пару альтернативных методов в старых версиях Python:

import os
import re
import subprocess


def available_cpu_count():
    """ Number of available virtual or physical CPUs on this system, i.e.
    user/real as output by time(1) when called with an optimally scaling
    userspace-only program"""

    # cpuset
    # cpuset may restrict the number of *available* processors
    try:
        m = re.search(r'(?m)^Cpus_allowed:\s*(.*)$',
                      open('/proc/self/status').read())
        if m:
            res = bin(int(m.group(1).replace(',', ''), 16)).count('1')
            if res > 0:
                return res
    except IOError:
        pass

    # Python 2.6+
    try:
        import multiprocessing
        return multiprocessing.cpu_count()
    except (ImportError, NotImplementedError):
        pass

    # https://github.com/giampaolo/psutil
    try:
        import psutil
        return psutil.cpu_count()   # psutil.NUM_CPUS on old versions
    except (ImportError, AttributeError):
        pass

    # POSIX
    try:
        res = int(os.sysconf('SC_NPROCESSORS_ONLN'))

        if res > 0:
            return res
    except (AttributeError, ValueError):
        pass

    # Windows
    try:
        res = int(os.environ['NUMBER_OF_PROCESSORS'])

        if res > 0:
            return res
    except (KeyError, ValueError):
        pass

    # jython
    try:
        from java.lang import Runtime
        runtime = Runtime.getRuntime()
        res = runtime.availableProcessors()
        if res > 0:
            return res
    except ImportError:
        pass

    # BSD
    try:
        sysctl = subprocess.Popen(['sysctl', '-n', 'hw.ncpu'],
                                  stdout=subprocess.PIPE)
        scStdout = sysctl.communicate()[0]
        res = int(scStdout)

        if res > 0:
            return res
    except (OSError, ValueError):
        pass

    # Linux
    try:
        res = open('/proc/cpuinfo').read().count('processor\t:')

        if res > 0:
            return res
    except IOError:
        pass

    # Solaris
    try:
        pseudoDevices = os.listdir('/devices/pseudo/')
        res = 0
        for pd in pseudoDevices:
            if re.match(r'^cpuid@[0-9]+$', pd):
                res += 1

        if res > 0:
            return res
    except OSError:
        pass

    # Other UNIXes (heuristic)
    try:
        try:
            dmesg = open('/var/run/dmesg.boot').read()
        except IOError:
            dmesgProcess = subprocess.Popen(['dmesg'], stdout=subprocess.PIPE)
            dmesg = dmesgProcess.communicate()[0]

        res = 0
        while '\ncpu' + str(res) + ':' in dmesg:
            res += 1

        if res > 0:
            return res
    except OSError:
        pass

    raise Exception('Can not determine number of CPUs on this system')

Answer 3

Другой вариант - использовать библиотеку psutil, которая всегда оказывается полезной в следующих ситуациях:

>>> import psutil
>>> psutil.cpu_count()
2

Это должно работать на любой платформе, поддерживаемой psutil (Unix и Windows).

Обратите внимание, что в некоторых случаях multiprocessing.cpu_count может повысить NotImplementedError, тогда как psutil сможет получить количество процессоров. Это просто потому, что psutil сначала пытается использовать те же приемы, что и multiprocessing, а в случае неудачи он также использует другие приемы.

Answer 4

В Python 3.4+: os.cpu_count () .

multiprocessing.cpu_count() реализовано в терминах этой функции, но повышает NotImplementedError, если os.cpu_count() возвращает None («не может определить количество процессоров»).

Answer 5

import os

print(os.cpu_count())

Answer 6

независимо от платформы:

psutil.cpu_count (логическое = False)

https://github.com/giampaolo/psutil/blob/master/INSTALL.rst

Answer 7

multiprocessing.cpu_count() вернет количество логических процессоров, поэтому, если у вас четырехъядерный процессор с гиперпоточностью, он вернет 8. Если вы хотите количество физических процессоров, используйте привязки python к hwloc:

#!/usr/bin/env python
import hwloc
topology = hwloc.Topology()
topology.load()
print topology.get_nbobjs_by_type(hwloc.OBJ_CORE)

hwloc предназначен для переноса между операционными системами и архитектурами.

Answer 8

len(os.sched_getaffinity(0)) это то, что вы обычно хотите

https://docs.python.org/3/library/os.html#os.sched_getaffinity

os.sched_getaffinity(0) (добавлено в Python 3) возвращает набор доступных процессоров, учитывая системный вызов Linux sched_setaffinity , который ограничивает, на каких процессорах процесс и его дочерние элементы могут работать.

0 означает получить значение для текущего процесса. Функция возвращает set() разрешенных процессоров, поэтому требуется len().

multiprocessing.cpu_count(), с другой стороны, просто возвращает общее количество физических процессоров.

Разница особенно важна, потому что некоторые системы управления кластером, такие как Платформа LSF ограничивают использование ЦП заданием с помощью sched_getaffinity.

Поэтому, если вы используете multiprocessing.cpu_count(), ваш скрипт может попытаться использовать гораздо больше ядер, чем у него есть, что может привести к перегрузке и тайм-аутам.

Мы можем увидеть разницу конкретно, ограничив сродство утилитой taskset.

Например, если я ограничу Python только одним ядром (ядро 0) в моей 16-ядерной системе:

taskset -c 0 ./main.py

с тестовым скриптом:

main.py

#!/usr/bin/env python3

import multiprocessing
import os

print(multiprocessing.cpu_count())
print(len(os.sched_getaffinity(0)))

тогда вывод:

16
1

nproc по умолчанию учитывает сходство:

taskset -c 0 nproc

выходы:

1

и man nproc делают это довольно явным:

распечатать количество доступных единиц обработки

nproc имеет флаг --all для менее распространенного случая, когда вы хотите получить физический счетчик ЦП:

taskset -c 0 nproc --all

Единственным недостатком этого метода является то, что это, похоже, только для UNIX. Я предположил, что в Windows должен быть похожий API-интерфейс, возможно, SetProcessAffinityMask, поэтому я удивляюсь, почему он не был портирован. Но я ничего не знаю о Windows.

Протестировано в Ubuntu 16.04, Python 3.5.2.

Answer 9

Не могу понять, как добавить код или ответить на сообщение, но вот поддержка jython, которую вы можете использовать перед тем, как отказаться:

# jython
try:
    from java.lang import Runtime
    runtime = Runtime.getRuntime()
    res = runtime.availableProcessors()
    if res > 0:
        return res
except ImportError:
    pass

Answer 10

Они дают вам подсчет сверхпоточных процессоров

1. multiprocessing.cpu_count()
2. os.cpu_count()

Это дает вам количество ЦП виртуальной машины

1. psutil.cpu_count()
2. numexpr.detect_number_of_cores()

Имеет значение, только если вы работаете на виртуальных машинах.