Python指定CPU核运行

在Python中，可以使用multiprocessing模块来指定CPU核运行。

首先，需要导入multiprocessing模块：

import multiprocessing

然后，可以使用`multiprocessing.Process()`来创建一个新的进程，并使用`process.cpu_affinity()`方法来指定该进程在哪些CPU核上运行。

例如，以下代码将创建一个名为`my_process`的进程，并将其限制在第1和第2个CPU核上运行：

import multiprocessing

def my_func():
    # 进程需要执行的代码
    pass

if __name__ == '__main__':
    my_process = multiprocessing.Process(target=my_func)
    my_process.cpu_affinity([0, 1])  # 将进程限制在第1和第2个CPU核上运行
    my_process.start()
    my_process.join()

注意，在使用`cpu_affinity()`方法时，需要传入一个整数列表，其中每个整数代表一个CPU核的编号。编号从0开始，例如第1个CPU核的编号为0，第2个CPU核的编号为1，以此类推。

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python cpu代码改写gpu

将Python的CPU代码改写为GPU代码可以实现更高效的计算和并行处理。在使用GPU进行加速时，我们首先需要选择合适的GPU编程语言，如CUDA或OpenCL。

首先，我们需要将Python代码中的计算任务转化为GPU可运行的并行任务。这包括将循环、向量操作和矩阵运算等任务转换为GPU可执行的指令。

其次，我们需要通过在代码中添加GPU特定的指令和数据传输指令来利用GPU的并行处理能力。这包括在代码中标记和指定GPU核心的使用、内存的分配和释放、数据传输到GPU内存中以及将结果从GPU内存传输回CPU内存。

最后，我们需要进行错误检查和性能优化。这包括确保GPU代码的正确性、处理GPU错误和异常、调整数据块大小以最大程度地利用GPU的并行性能以及减少数据传输的次数和大小。

总之，将Python的CPU代码改写为GPU代码可以提高计算效率和性能，并且需要选择合适的GPU编程语言、转换并行任务、添加GPU特定指令和数据传输指令，并进行错误检查和性能优化。这样可以充分利用GPU的并行处理能力，提高计算速度和效率。

使用python查看手机app运行时的cpu和内存占用

可以使用Android Debug Bridge (ADB)工具来查看手机app运行时的CPU和内存占用情况。以下是一些命令示例：

1. 查看设备列表：`adb devices`

2. 连接到设备：`adb -s <device_id> shell`

3. 查看进程列表：`ps`

4. 查看指定进程的CPU和内存占用情况：`top -n 1 | grep <package_name>`

其中，`<device_id>`是设备的ID，可以通过`adb devices`命令获取；`<package_name>`是应用程序的包名。

另外，还可以使用Python的`subprocess`模块来执行上述命令并获取输出结果，然后对结果进行解析和处理。例如：

import subprocess

# 获取设备列表
devices_output = subprocess.check_output(['adb', 'devices'])
devices_list = devices_output.decode('utf-8').strip().split('\n')[1:]

# 获取指定设备上的进程列表
device_id = devices_list[0].split('\t')[0]
process_output = subprocess.check_output(['adb', '-s', device_id, 'shell', 'ps'])
process_list = process_output.decode('utf-8').strip().split('\n')[1:]

# 查找指定包名的进程ID
package_name = 'com.example.myapp'
pid = None
for process in process_list:
    if package_name in process:
        pid = process.split()[1]
        break

# 获取指定进程的CPU和内存占用情况
if pid:
    top_output = subprocess.check_output(['adb', '-s', device_id, 'shell', 'top', '-n', '1'])
    top_lines = top_output.decode('utf-8').strip().split('\n')
    for line in top_lines:
        if pid in line:
            cpu_usage = line.split()[2]
            mem_usage = line.split()[6]
            print(f'CPU usage: {cpu_usage}, Memory usage: {mem_usage}')
            break

注意：在运行上述代码之前，需要先将Android设备连接到电脑，并在设备上开启USB调试模式。