Python
使用 top 命令的並行化 Python 程序看起來如何？
我在一個共享集群上工作。我已經看到人們在這個集群上執行並行化的 c 程式碼，當我
top用來查看正在執行的程序時，顯示它正在使用（例如）400% 的 CPU，因為他們為單個實例使用了四個處理器他們的程式碼。現在有人正在執行（我聽說是）並行化的 Python 程式碼。但是，不是
top顯示 Python 程式碼使用 400% 的 CPU，而是顯示為四個不同的程序，每個程序都使用自己的處理器（100%）。我想知道，Python（並行化時）是否顯示
top執行盡可能多的不同程序（而不是 C），或者這個 Python 程式碼實際上不是並行執行的？我不知道 Stack Exchange 是否更適合解決這個問題。由於我正在使用
top，我認為這個地方會更好。讓我知道我是否應該移動它。
您在 C 中看到的是使用執行緒，因此程序使用量是其所有執行緒的總和。如果有 4 個執行緒，每個執行緒的 CPU 使用率為 100%，則程序將顯示為 400%
您在 python 中看到的幾乎可以肯定是通過多程序模型實現的並行性。這是一個旨在克服 Python 執行緒限制的模型。Python 一次只能執行一個執行緒（參見 Python Global Interpreter Lock - GIL）。為了做得更好，可以使用多程序模組，該模組最終創建程序而不是執行緒，而執行緒又在 ps 中顯示為多個程序，然後每個程序可以使用高達 100% 的 CPU，因為它們（每個）都是單程序 -螺紋。
我敢打賭，如果你執行
ps -afeT，你會看到 C 程序的執行緒，但不會看到 python 程序的額外執行緒。