python 绑定 cpu核心

在Python中，如果你想让某个程序或特定任务绑定到特定的CPU核心运行，可以利用`multiprocessing`库中的`set_start_method`函数设置进程池的工作模式，以及`Process`对象的`cpu_affinity`属性。

首先，你可以通过以下步骤将整个程序绑定到特定的核心：

import multiprocessing

# 确保使用'forkserver'作为启动方法，因为它的性能较好且支持CPU亲和力设置
if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method('forkserver', force=True)

# 创建进程并指定CPU核心范围
def worker(cpu_core):
    import os
    # 获取CPU核心数
    num_cpus = os.cpu_count()
    if num_cpus > 0:
        # 将当前进程绑定到指定核心
        os.sched_setaffinity(0, [cpu_core])  # 这里的0代表主线程
        print(f"Worker {os.getpid()} started on core {cpu_core}")

# 指定你想绑定的核心ID
target_cpu = 1
process = multiprocessing.Process(target=worker, args=(target_cpu,))
process.start()

这里，我们设置了`start_method='forkserver'`，然后创建了一个进程，并使用`os.sched_setaffinity()`函数将进程绑定到目标CPU核心。

注意，进程绑定到特定核心可能会受到操作系统的限制，不是所有的系统都允许这样做，也不是所有应用程序都能从CPU绑定中受益。此外，如果你的任务是I/O密集型而非计算密集型，那么CPU绑定可能影响性能，因为它可能导致上下文切换增加。