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)C

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。

原則上，一個(gè)內(nèi)核一次只能運(yùn)行一個(gè)線程。現(xiàn)在一個(gè)核心可以同時(shí)運(yùn)行兩個(gè)線程。這是一種超線程技術(shù)。因此，圖片中的分?jǐn)?shù)不能用單個(gè)線程的分?jǐn)?shù)*線程數(shù)來衡量。否則，這個(gè)截圖毫無意義。如果是四核四線程，單線程的分?jǐn)?shù)*4將非常接近多線程的分?jǐn)?shù)

計(jì)算機(jī)專業(yè)人員使用的越老越好。您有能力從中提取機(jī)器的性能

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！作為IT行業(yè)從業(yè)者和計(jì)算機(jī)專業(yè)教育者，讓我回答這個(gè)問題。

首先，如果您從學(xué)習(xí)Python語言本身的角度出發(fā)，您不需要配置太高的計(jì)算機(jī)。普通辦公電腦完全可以滿足要求，或者大部分在售筆記本電腦都可以滿足基本的學(xué)習(xí)要求。

但是，學(xué)習(xí)Python通常必須有明確的學(xué)習(xí)方向。不同的學(xué)習(xí)方向在計(jì)算機(jī)配置上仍有一些具體的要求。目前Python的主要學(xué)習(xí)方向包括web開發(fā)、大數(shù)據(jù)開發(fā)、人工智能開發(fā)和嵌入式開發(fā)，其中大數(shù)據(jù)開發(fā)和人工智能開發(fā)對(duì)計(jì)算機(jī)配置仍有一定的要求。

大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的發(fā)展通常對(duì)計(jì)算機(jī)內(nèi)存有更高的要求。一個(gè)重要原因是，大數(shù)據(jù)平臺(tái)通常對(duì)內(nèi)存有更高的要求。很多大數(shù)據(jù)平臺(tái)至少需要8g內(nèi)存，而一些商業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)內(nèi)存的要求更高。因此，如果你想學(xué)習(xí)Python，從事大數(shù)據(jù)開發(fā)，就需要配置一個(gè)內(nèi)存，計(jì)算機(jī)越大越好。另外，對(duì)于初學(xué)者來說，通常需要通過虛擬機(jī)在自己的計(jì)算機(jī)上構(gòu)建偽分布式集群，這對(duì)內(nèi)存容量提出了更高的要求。

人工智能的發(fā)展通常需要一個(gè)強(qiáng)大的GPU，所以如果你想學(xué)習(xí)Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)）、計(jì)算機(jī)視覺等方面的開發(fā)，就必須配備一個(gè)更好的顯示卡，這樣會(huì)大大提高實(shí)驗(yàn)速度。另外，人工智能的發(fā)展方向?qū)PU和內(nèi)存也有一定的要求。

最后，在硬盤的配置上，最好選擇速度更快的固態(tài)盤，而且容量不需要太大。