Python多处理是共享核心

Question

我正在使用miltiprocessing读取大量文件的大块然后处理它，但我失去了一些东西，因为有时当我启动某个进程时，其中一些共享核心。示例：具有12个核心的系统，我运行10个进程，6个是6个核心（每个核心1个），其他4个核心是2个核心（每个核心2个）......但有时，使用10个核心可以正常运行10个核心过程...

代码：

from multiprocessing import Process
[...]
process1=Process(target=run_thread, args=("./splited/"+file,result,))
process2=Process(target=run_thread, args=("./splited/"+file,result,))
process3=Process(target=run_thread, args=("./splited/"+file,result,))
process1.start() 
process2.start()
process3.start()
[...]
process1.join()
process2.join()
process3.join()

这是我的代码的一个例子，当我看到这个问题时，我正在尝试使用10。

感谢。

编辑：

• 这台机器没有多线程，因此它有12个核心，最多有12个并行线程。
• 有时共有两个以上的核心。
• 瓶子的颈部不是该程序的IO，它处理文件的每一行。

Answer 1

我当然不是这个问题的专家，但似乎大多数现代处理器实际上都是用物理内核和虚拟内核构建的。例如，我有一个Intel Core I7，这意味着我有4个物理内核，但每个内核实际上包含2个虚拟内核，这意味着我的处理器可以并行运行8个不同的进程。

您有时提到每个核心有2个进程，因此这是由于核心虚拟化。

顺便说一下，如果您的目标是处理较小块中的大量数据，python中有一个专用于此类任务的特定模块：Pool，使用

导入

from multiprocessing import Pool

希望这对你有用， 干杯