python爬虫cpu占用，python进程占用cpu过高

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python读取cpu温度和占用率

获取本机CPU温度、使用率、内存使用率、硬盘使用率等在Python中获取系统信息的另一个好办法是使用psutil这个第三方模块。

你需要安装wmic，它实现了linux下能使用wmi，安装以后就可以用了，下面是例子。

抓取温度云图数据需要先找到数据源，通常可以通过以下几种方式来获取：使用API：有些网站提供API接口，可以通过编写Python代码来获取数据。

1、使用开源的爬虫库scrapy，原生支持多线程，还可以设定抓取速率，并发线程数等等参数；除此之外，scrapy对爬虫提取HTML内容也有良好的支持。

2、多进程的话可以高效利用CPU。但是其实多数情况是在网络，所以说更好的解决办法是用多个机房的多台机器同时跑多进程的爬虫，这样减少网络阻塞。实现的话，用scrapy+rq-queue然后用redis来作队列就好。

3、将网页page source 保存到数据库（mongodb）中，每次取得新的page source 和数据库中的page source 的hash 值是不是想等，如果不等表示有更新。这个判断有了，爬虫爬取时间策略就好办了。

4、打包技术。可以将python文件打包成可执行的exe文件，让其在后台执行即可。其他。比如，使用网速好的网络等等。反爬虫的措施限制请求头，即request header。

1、如果CPU性能好，运行时占用当然少，如果CPU换成性能差的CPU，占用就会高了。

2、第四：python GIL，GIL是Python最为诟病的一点，因为GIL，python中的多线程并不能真正的并发。如果是在IO bound的业务场景，这个问题并不大，但是在CPU BOUND的场景，这就很致命了。

3、然而，装饰器和timeit都是基于Python的。在外部环境测试Python时，unix time实用工具就非常有用。

1、使用timeit模块另一种方法是使用timeit模块，用来计算平均时间消耗。执行下面的脚本可以运行该模块。这里的timing_functions是Python脚本文件名称。

2、方法一耗时 679268300000004s ，方法二耗时 607847499999991s ，性能提升 94% 将文件存储在高速缓存中有助于快速恢复功能。Python 支持装饰器缓存，该缓存在内存中维护特定类型的缓存，以实现最佳软件驱动速度。

3、real – 表示实际的程序运行时间 user – 表示程序在用户态的cpu总时间 sys – 表示在内核态的cpu总时间通过sys和user时间的求和，你可以直观的得到系统上没有其他程序运行时你的程序运行所需要的CPU周期。

4、方法一：使用任务管理器在Windows系统下，最常用的查看CPU和内存使用情况的方法是使用任务管理器。可以按下Ctrl+Alt+Delete组合键，然后在弹出的界面中选择“任务管理器”，也可以使用快捷键Ctrl+Shift+Esc直接打开任务管理器。

1、其实我个人认为，如果说你的程序不怎么占用CPU的话可能就是你的程序太简单了。没有足够的运算来占用CPU 编程问题我个人觉得是不是你把编程问题给弄错啦，就是说你没有把优先级给设高，然后绑定CPU。

2、如果CPU性能好，运行时占用当然少，如果CPU换成性能差的CPU，占用就会高了。

3、在大部分情况下，Python编程是在CPU上运行的，主要消耗的是CPU的资源。虽然Python有一些库可以用于进行GPU加速计算，如TensorFlow和PyTorch，但这些库需要显式地调用GPU进行计算，而不是默认使用显卡资源。

4、因为python的解释器cpython中有 GIL全局解释器锁，他保证了解释器一次只能跑一个线程，并不能实现并行，而只能实现并发，所以就算你有再多的核，也不能用上。

5、原因：python是动态语言；python是解释执行，但是不支持JIT；python中一切都是对象，每个对象都需要维护引用计数，增加了额外的工作。python GIL；垃圾回收。

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