Python-time.sleep(n)cpu是否密集?
我一直在想办法time.sleep(n)
在python脚本中使用它,以使其在不同的间隔执行作业。伪代码如下所示:
total_jobs = [...]next_jobs_to_run = next_closest(total_jobs)
min_time_to_wait = closestTime(nextJobsToRun)
wait until min_time_to_wait
run them all
get next jobs
总而言之,程序将hibernate直到需要执行下一个作业。它运行该作业,找到要运行的下一个作业,然后hibernate直到需要运行下一个作业(继续到无穷大)。我打算在Linux机器上运行它-
使用cron作业是可能的。有人对此有意见吗?
回答:
不,它不占用CPU。
该文件说:
暂停执行指定的秒数。
Python实际上不能保证在每种可能的实现中,这意味着OS永远不会在睡眠期间调度您的进程。但是在每个平台上,Python都尝试在指定的时间内执行适当的操作以在不使用任何CPU的情况下进行阻塞。在某些平台上,这可能仍意味着需要一点CPU,但它将在合理范围内尽可能减少。
特别是,由于您询问了linux,大概是CPython,所以:
在linux和大多数其他POSIX平台上,通常会使用select
。请参阅3.3源。
该手册页使得它很清楚,select
处于暂停状态直到信号,超时或准备I /
O(在这种情况下,有没有FDS,因此后者是不可能的)。
您可以阅读内核源代码以获取全部详细信息,但是基本上,除非有任何意外的信号,否则根本不会安排您的计划,除非在开始时可能会进行少量旋转select
(作为对以下情况的优化)select
几乎可以立即返回)。
在您的摘要中间,问题从“ sleep
CPU密集型”变为“我应该使用sleep
,还是cron作业?”
无论哪种方式,您都不会在等待时燃烧任何CPU。有一些优点和缺点,但大多数都是琐碎的。从(大致上和主观上)最重要到最不重要的是,cron工作:
- 允许配置,例如更改时间表,而无需编辑源代码。
- 需要配置才能工作。
- 意味着更少的代码-意味着更少的错误,并且对于以后的读者来说也更少。
- 将在系统关闭期间持续存在。
- 即使您的脚本异常退出或发出信号,也将再次触发。
- 如果错过了预定的时间间隔N次(未指定,并且不同的cron实现执行不同的操作),则可能触发0、1或N次,而不是保证为0。
- 有更好的机会处理系统时钟更改。
- 每次启动时,都必须为进程启动,解释器启动等付费。
- 不会浪费页表和进程表空间,因为没有进程在运行,也没有内存映射。
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