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python如何占满cpu

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Python可以通过多种方式占用CPU资源。以下是一些方法：

使用死循环函数

 def deadloop（）: while True: pass

这个简单的函数会创建一个无限循环，导致CPU的一个线程持续运行，从而占用CPU资源。

使用`multiprocessing`库

 import multiprocessing def use_cpu（）: 在这里添加一些计算密集型的操作 pass 创建一个进程池，最大进程数为4 pool = multiprocessing.Pool（processes=4） 使用进程池并行计算 results = pool.map（use_cpu, range（4））

这段代码会创建一个进程池，并行执行`use_cpu`函数，从而占用多个CPU核心。

使用命令行参数指定占满CPU核心数

 import multiprocessing import sys def cpu（arg）: cpu_num = multiprocessing.cpu_count（） cores = int（arg） 根据指定的核心数创建相应数量的进程 pool = multiprocessing.Pool（processes=cores） 执行计算密集型任务 pool.map（use_cpu, range（cores）） pool.close（） pool.join（） if __name__ == "__main__": if len（sys.argv） == 3: cpu_num = int（sys.argv） cpu（cpu_num） else: print（"Usage: python cpu.py 
  
    
  
    "）

通过命令行参数，可以指定要占用的CPU核心数。

使用外部库

使用`numpy`等科学计算库，它们通常内部使用多线程来加速计算。

使用`numexpr`、`parallel python`、`corepy`或`Copenhagen Vector Byte Code`等扩展模块，这些模块可以在多核上提供更好的性能。

请注意，虽然这些方法可以让Python程序占用CPU资源，但在实际应用中，应当谨慎使用，避免无谓的资源浪费。如果是为了性能测试或优化目的，确保在测试后及时终止相关进程

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