python 程序 cpu 耗时很高，应该怎么排查

您可以尝试使用性能分析工具来确定程序中哪些部分导致了高 CPU 耗时，例如使用 cProfile 或 PyCharm 的性能分析器。您还可以检查程序中是否存在无限循环或重复计算等问题，以及是否可以使用并发或异步编程来提高程序效率。

相关问题

python程序占用cpu过高_python进程占用100％的CPU

这可能是由于Python程序中的某些计算密集型操作导致的。以下是一些可能的解决方案：

1. 优化代码：检查代码中是否存在无用的循环或重复的计算，尽可能使用Python内置的高效函数和库，避免不必要的内存拷贝等操作。

2. 多线程或多进程：将CPU密集型操作放在独立的线程或进程中进行，避免阻塞主线程。Python中有多种实现多线程或多进程的方式，如threading，multiprocessing等。

3. 使用Cython或其他编译型语言：将关键的计算操作用Cython或其他编译型语言编写，以提高效率。

4. 调整CPU资源分配：在Linux系统中，可以使用nice和renice命令调整进程的优先级，控制CPU资源分配。在Windows系统中，可以使用任务管理器或Process Explorer等工具调整进程优先级。

5. 使用更高效的算法：如果可能的话，使用更高效的算法可以大大减少计算量，提高程序效率。

6. 升级硬件：如果以上方法都无法解决问题，可能需要升级硬件，如更换更高性能的CPU或增加内存。

python如何计算程序耗时

在 Python 中，可以使用 `time` 模块中的 `time()` 函数来计算程序耗时。具体方法如下：

import time

start_time = time.time()

# 在这里放入需要计算耗时的代码

end_time = time.time()

print("程序耗时：", end_time - start_time, "秒")

在上面的示例代码中，`start_time` 和 `end_time` 分别记录了代码开始执行和结束执行的时间，两者的差值即为程序的耗时。输出结果为程序耗时的秒数。

需要注意的是，`time()` 函数返回的是当前时间的时间戳，单位为秒。如果需要更精确的时间计算，可以使用 `time.perf_counter()` 或 `time.process_time()` 函数。`time.perf_counter()` 返回的是计算机的系统时间，而 `time.process_time()` 返回的是当前进程的 CPU 时间。具体使用方法与 `time()` 函数相同。