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python - Python 分析器测量的 CPU 时间与实际用户和系统时间之间的关系是什么？

coder 2023-08-15 原文

将 python 内置分析器与在一个处理器中运行的脚本一起使用(没有多线程)

time python -m cProfile myscript.py

分析器报告的 CPU 时间为 345.710 CPU 秒

24184348 function calls (24183732 primitive calls) in 345.710 CPU seconds

真实、用户和系统时间是:

real    5m45.926s
user    1m59.340s
sys     0m39.452s

如您所见，CPU 时间几乎是实时时间 (345.710 = 5m45.710s)。

那么，鉴于该结果，是否可以假设分析器报告的 CPU 时间包括其他进程使用的时间片和进程阻塞的时间？也就是说，探查器 CPU 时间不是进程时间(用户 + 系统)，而是挂钟时间，如中所述 What do 'real', 'user' and 'sys' mean in the output of time(1)?

非常感谢

最佳答案

This answers详细介绍了真实、用户和系统计时的含义。引用:

  • “真实”是挂钟时间 - 从通话开始到结束的时间。这个 是所有耗时，包括其他进程使用的时间片，并且 进程阻塞的时间(例如，如果它正在等待 I/O 完成)。

  • 'User' 是在用户模式代码中花费的 CPU 时间量(在 内核)在进程中。这只是实际使用的 CPU 时间 执行过程。其他进程和进程花费的时间 被阻止不计入此数字。

  • 'Sys' 是进程内在内核中花费的 CPU 时间量。 这意味着在系统调用中执行 CPU 时间 内核，而不是仍在运行的库代码 用户空间。与“用户”一样，这只是进程使用的 CPU 时间。

从上面的解释看来，User+Sys 时间应该等于 CPU 秒数。相反，它更接近“实时”时间。奇怪的!

对此有一个合理的解释。 “用户”时间不包括进程内用于 I/O 操作的 CPU 秒数。它只是测量花费在内存 中的用户模式代码上的 CPU 时间。经验法则是:

real time = user + sys + I/O time + interpreter startup time + bytecode compilation time

为了验证这一点，我进行了一次 urllib2.urlopen(urllib2.Request(url)) 调用来执行密集型 I/O。以下是结果:

         100792 function calls (98867 primitive calls) in 2.076 CPU seconds

   Ordered by: internal time

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
      512    0.719    0.001    0.719    0.001 {method 'recv' of '_socket.socket' objects}
        1    0.464    0.464    0.473    0.473 {_socket.getaddrinfo}
        1    0.352    0.352    0.352    0.352 <string>:1(connect)
        1    0.248    0.248    0.348    0.348 common_functions.py:1(<module>)
        1    0.022    0.022    0.075    0.075 __init__.py:2(<module>)
        1    0.017    0.017    0.030    0.030 urllib.py:1442(getproxies_macosx_sysconf)
   330/67    0.012    0.000    0.031    0.000 sre_parse.py:385(_parse)


real    0m2.255s
user    0m0.352s
sys 0m0.093s

这里，2.076-(0.352+0.093)，即 1.631 CPU 秒被消耗在 I/O 操作上(主要是 _socket.socket 和 _socket.getaddrinfo)。剩下的时间，2.255-2.076，都花在了代码的冷启动上。

希望有用。

更新:在多核系统中，多个CPU并行工作，情况略有不同。 cProfile 报告的总 CPU 秒数是所有 CPU 单独花费的时间总和。例如:在 2 核系统中，如果一个 CPU 工作 10 秒。并行地，另一个 CPU 工作 15 秒。报告的总 CPU 秒数将为 25 秒。尽管实际流逝的时间可能只有 15 秒。因此，在多核系统中，CPU 时间可能比实时多。因为 CPU 正在并行工作

关于python - Python 分析器测量的 CPU 时间与实际用户和系统时间之间的关系是什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/9533179/

分析器pythonCPUcodesectiontimeprofilingprofilercprofile

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