為什么我的 python 代碼沒有使用所有的 cpu？

Question

我寫了一個簡單的 python 代碼，它只是不停地打印素數，但它只使用了我筆記本電腦 CPU 的 25%（100% 的單核）。 但我希望它使用所有的核心。 那可能嗎？ 順便說一句，這里是代碼：

x = 10
while True:
    for num in range(1, x):
        flag = False
        if x > 1:
            for i in range(2, x):
                if (x % i) == 0:
                    flag = True
                    break
        if not flag:
            print(x, "is a prime number")
            break
    x += 1

Answer 1

這就引出了一個問題：你是如何測量你的程序使用了多少 CPU 的？

這是我的 macOS 機器的屏幕截圖，運行您的程序：

這里是 Linux 虛擬機上的htop屏幕截圖：

換句話說，您的程序將愉快地消耗盡可能多的單個 CPU 內核，因為它是單線程的。

編輯

為了使您的程序使用普通的 Python 消耗所有內核，不幸的是，由於全局解釋器鎖 (GIL)使得基於 Python 的並行 CPU 工作效率非常低，因此線程不會不幸地切斷它。

令人高興的是，這就是multiprocessing模塊介入的地方； 它協調多個不受共享鎖阻礙的獨立 Python進程。 你可以看到這個程序已經相當復雜了，但確實設法使我機器上的所有 16 個內核飽和。

由於工人們查看的是 integer 范圍的不同部分，因此該程序打印的結果將完全沒有嚴格的順序。

import multiprocessing
import queue
from itertools import count


def is_prime(x):
    for i in range(2, x // 2 + 1):
        if x % i == 0:
            return False
    return True


def prime_loop(result_queue: multiprocessing.Queue, start: int, step: int):
    for i in count(start, step):
        if is_prime(i):
            result_queue.put((i, True))


def main():
    result_queue = multiprocessing.Queue()
    num_workers = multiprocessing.cpu_count()
    workers = []
    for i in range(num_workers):
        # Since there's no point in starting a worker that would look at even numbers,
        # we start the first worker at 1 and the second worker at 3, etc.
        start = i * 2 + 1
        # Each worker will step over by the number of workers + 1, so e.g. if there are 4 workers,
        # worker 1 will check 1, 5, 11, 16,
        # worker 2 will check 2, 6, 12, 17,
        # worker 3 will check 3, 7, 13, 18,
        # worker 4 will check 4, 8, 14, 19 etc.
        step = num_workers + 1
        worker = multiprocessing.Process(
            target=prime_loop, args=(result_queue, start, step)
        )
        worker.start()
        workers.append(worker)
    seen = set()
    while True:
        try:
            number, result = result_queue.get(timeout=0.1)
            if result:
                if number in seen:
                    raise NotImplementedError("bug :(")
                seen.add(number)
                print(f"{number} is a prime number")
        except KeyboardInterrupt:
            break
        except (multiprocessing.TimeoutError, queue.Empty):
            pass
    for worker in workers:
        worker.kill()


if __name__ == "__main__":
    main()