Python中每个进程的CPU使用率
我能否查看当前html" target="_blank">python应用程序正在使用的处理器使用量（占最大值的百分比）？
场景：只要不消耗超过X％的CPU能力，我的主机就可以允许我运行我的应用程序，因此我希望它“关注自身”并放慢速度。那么我如何知道该应用程序使用了多少CPU？
目标平台是* nix，但是我也想在Win主机上进行。
问题答案：
>>> import os
>>> os.times()
(1.296875, 0.765625, 0.0, 0.0, 0.0)
>>> print os.times.__doc__
times() -> (utime, stime, cutime, cstime, elapsed_time)
Return a tuple of floating point numbers indicating process times.
从（2.5）手册中：
次（）
返回一个五元组的浮点数，以秒为单位指示累计（处理器或其他）时间。这些项目是：用户时间，系统时间，儿童的用户时间，儿童的系统时间以及从过去的固定点开始按此顺序经过的实时时间。请参阅Unix手册页面times（2）或相应的Windows
Platform API文档。可用性：Macintosh，Unix，Windows。
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问题内容： 我正在尝试按以下方式计算Android中进程的CPU使用率，但是由于产生的输出，我不确定它是否正确。 要将吉菲转换为秒：吉菲/赫兹 第一步： 使用文件的第一个参数获取正常运行时间。 第二步： 从中获取每秒的时钟滴答数。 第三步： 从中获取过程参数花费的总时间 第四步： 从 Linux 2.6之后的时钟滴答声中除以sysconf（_SC_CLK_TCK）表示的值，获取进程的startti
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基于每个JVM的CPU核数创建线程与在多个JVM上运行的线程在CPU核数上创建线程数，条件是所有JVM运行在共享同一CPU的一个物理系统上有何不同？换句话说，一个并行运行8个线程的多线程Java程序vs在共享同一CPU的8个不同JVM上运行的同一多线程程序？ 下面我给出了一些我发现的用线程实现并行处理的方法，但是我不能理解它们之间的本质区别？ 方法一：线程周期性地查询数据库更改，并行地启动（长时间
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Per-cpu 变量是一项内核特性。从它的名字你就可以理解这项特性的意义了。我们可以创建一个变量，然后每个 CPU 上都会有一个此变量的拷贝。本节我们来看下这个特性，并试着去理解它是如何实现以及工作的。 内核提供了一个创建 per-cpu 变量的 API - DEFINE_PER_CPU 宏： #define DEFINE_PER_CPU(type, name) \ DEFINE_
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我不太理解参数。在我看来，“任务”对应于执行器中的“线程”或“进程”。假设我将“spark.task.cpus”设置为2。 > 线程如何同时使用两个CPU？它不会需要锁并导致同步问题吗？ 我正在查看部署/执行器/Executor.scala中的函数，在这里我看不到任何“每个任务的cpu数量”的概念。那么Spark最终在哪里/如何在独立模式下为任务分配多个cpu呢？
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问题内容： 我想知道一个固定时间段内一个进程和所有子进程的CPU使用率。 更具体地说，这是我的用例： 有一个过程在等待用户执行程序的请求。为了执行程序，该进程调用子进程（一次最多5个），并且每个子进程执行这些已提交程序中的1个（假设用户一次提交了15个程序）。因此，如果用户提交15个程序，则将运行3批，每批5个子进程。子进程在完成程序执行后立即被杀死。 我想知道在执行这15个程序期间，父进程及其所
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问题内容： 我想获取Linux上单个进程的CPU和内存使用情况-我知道PID。希望我可以每秒获取一次，并使用“ watch”命令将其写入CSV。我可以使用什么命令从Linux命令行获取此信息？ 问题答案： （您可以省略“ cmd”，但这可能有助于调试）。 请注意，这给出了该进程在运行期间的平均CPU使用率。