1，如何解决多线程python cpu使用率高多线程的目的就是为了提高CPU利用率然后减少程序运行时间 。如果想降低CPU使用率，可以改成单线程的 。
2 ， 如何让一个Python的脚本跑满多核的CPUpython由于GIL的关系，python的多线程并没有发挥多核的作用 ， 这些线程都是在在单核上跑的所以要想发挥多核的作用，就需要使用多进程，尽可能的在每一个CPU核心上分配到一个python进程 。所以要想跑满多核CPU就得多进程多线程互相结合
3 ， Python的多个线程是否会同时运行在多个CPU内核里不会，python目前不适应运行在多核上的多线程 。仅能使用单核，如果需要多核你可以考虑多进程方式 。你好！Python默认的库不是真正的多线程的，而且对多核心支持不好 。可以试试其它的语言比如erlang 。仅代表个人观点，不喜勿喷，谢谢 。【python多线程跑满cpu，如何解决多线程python cpu使用率高】
4，python多线程为什么不能利用多核cpu按道理它应该能做到占用两个核的 CPU 资源，可是实际运行情况却是没有什么改变，还是只占了 50％ CPU 不到 。这又是为什么呢？难道 python 线程不是操作系统的原生线程？打开 system monitor 一探究竟，这个占了 50% 的 python 进程确实是有两个线程在跑 。因为python多线程是只用一个cpu.所以多个cpu, 你得用多进程, cpu自己调度,才能充分利用5 ， 如何让python使用全部cpu这是想python想占满cpu？上cython吧，或者开多进程，python不怎么占用CPU资源，做过一次curl压力测试，开了100多个才六七十左右 ， 偶尔也会满了直接死机numba通过及时编译机制（jit）优化python代码，numba可以针对本机的硬件环境进行优化，同时支持cpu和gpu的优化 ， 并且可以和numpy集成，使python代码可以在gpu上运行，只需在函数上方加上相关的指令标记！
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