Я использую multiprocessing pool.map для чтения данных из файлов csv, обработки данных и записи обратно в другой формат в файл xlsx. У меня 8-ядерный процессор на машине с Windows 10, но я использую только 4 процесса для этой программы, но она по-прежнему использует 100% ЦП, так как обработка занимает много времени. Моя машина с Windows 10 выключается каждый раз, когда загрузка процессора достигает 100%, и я не могу полностью выполнить программу. Может ли кто-нибудь предложить, как избежать полного 100% использования процессора в pool.imap или предотвратить отключение окон, когда это происходит.
def _run_multiprocess(self,num_process,input_list,target_func,chunk):
iterator_result = None
retVal = None
l = mp.Lock()
with mp.Pool(processes=(num_process),initializer=self.process_init, initargs=(l,)) as p:
start = time.time()
iterator_result = p.imap(target_func, input_list,chunksize =chunk)
p.close()
p.join()
end = time.time()
return iterator_result
Его 8 логических ядер. os.cpu_count () дает мне 8.
Я голосую за закрытие этого вопроса, потому что это либо проблема с оборудованием (перегрев), либо с операционной системой; не вопрос программирования. По всему миру миллионы серверов, включая серверы Windows, работают на 100% ЦП часами.
У вас 8 физических ядер или логических?