Wird die parallele Ausführung mehrerer Pys mit Pycharm langsamer?

Das parallele Ausführen mehrerer Python-Skripte in PyCharm kann langsamer werden, da jedes Skript unabhängige CPU-Ressourcen, Speicher und Prozessplanungsaufwand verbraucht. Die Geschwindigkeit wird durch die Computerleistung, die Skriptkomplexität, die Anzahl der Skripte und den Ressourcenwettbewerb beeinflusst. Zu den Optimierungsmaßnahmen gehören die Verwendung mehrerer Threads anstelle mehrerer Prozesse, die Begrenzung der Anzahl gleichzeitig laufender Skripte, die Verbesserung der Computerleistung und das Schließen unnötiger Programme.

Wird PyCharm langsamer, wenn mehrere Python-Skripte parallel ausgeführt werden?

Antwort: Ja, es kann langsamer sein.

Detaillierte Erklärung:

Wenn Sie in PyCharm mehrere Python-Skripte parallel ausführen, verwendet jedes Skript unabhängige Ressourcen des Computers. Das bedeutet:

• Erhöhte CPU-Auslastung: Jedes Skript erfordert die Ausführung eines oder mehrerer CPU-Threads. Eine Erhöhung der Anzahl der Skripte führt zu einem Anstieg der CPU-Auslastung.
• Erhöhter Speicherverbrauch: Jedes Skript erstellt seine eigenen Variablen und Datenstrukturen im Speicher, und die erhöhte Anzahl von Skripten führt zu einem erhöhten Speicherverbrauch.
• Overhead für die Prozessplanung: Das Betriebssystem muss Prozesse zwischen verschiedenen Skripten planen, was Zeit und Ressourcen erfordert.

Einflussfaktoren:

Die Geschwindigkeit der parallelen Ausführung mehrerer Skripte in PyCharm wird durch folgende Faktoren beeinflusst:

• Computerleistung: Die CPU-Geschwindigkeit, die Speicherkapazität und die Speichergeschwindigkeit des Computers beeinflussen die Geschwindigkeit.
• Skriptkomplexität: Je komplexer die Berechnungen und E/A-Vorgänge im Skript sind, desto langsamer wird es.
• Anzahl der Skripte: Je mehr Skripte Sie parallel ausführen, desto langsamer wird es.
• Ressourcenkonkurrenz: Wenn auch andere Programme laufen und große Mengen an Ressourcen verbrauchen, kann die Geschwindigkeit weiter verlangsamt werden.

Optimierungsvorschläge:

Um die Geschwindigkeitseinbußen beim parallelen Ausführen mehrerer Python-Skripte in PyCharm zu reduzieren, können folgende Optimierungsmaßnahmen ergriffen werden:

• Verwenden Sie Multi-Threading statt Multi-Prozess: Mehrere Threads im selben Prozess werden ausgeführt, wodurch der Prozessplanungsaufwand reduziert wird.
• Begrenzen Sie die Anzahl der gleichzeitig ausgeführten Skripte: Bestimmen Sie die optimale Anzahl paralleler Skripte basierend auf der Computerleistung und der Skriptkomplexität.
• Computerleistung verbessern: Durch die Aufrüstung Ihrer CPU, das Hinzufügen von Arbeitsspeicher oder die Verwendung eines Solid-State-Laufwerks (SSD) kann die Gesamtgeschwindigkeit erhöht werden.
• Schließen Sie andere unnötige Programme: Das Freigeben von Systemressourcen kann die Betriebsleistung verbessern.

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