為什麼不同的死迴圈占用資源不同？

1樓：非典型普通人類

首先你在第二段程式中使用了sleep函式，這就會導致兩者的指令執行次數上有著非常大的不同，而且是數量級的不同。前面很多人都講了，這裡就不再重複了。

這裡再補充一點，就是現代計算機基本上都是多核的，而Python因為GIL的存在，使得即使是多執行緒也只會占用乙個核，（並且其佔用率甚至會低於單核執行）而且還存在分片排程的問題。另外再加上作業系統本身還會進行其他的一些操作，總體算下來CPU佔用率不高也就可以理解了。

2樓：蘇莉安

我覺得題主對多執行緒和CPU原理的理解完全擰了，通俗易懂地解釋一下：

如果你的CPU主頻是3GHz，

那麼不加延時的話，一秒內會執行30億次指令；

如果加1毫秒延時的話，一秒內的時間幾乎都用來延時了，實際執行可能少於1000次；

兩者有數量級上的巨大差距。

以上的解釋為了易懂，就不在嚴謹上糾結了。像 @Gin.G說的那樣，因為你有作業系統、後台各種服務、還要經過python直譯器，層層加碼之後，就算是死迴圈實際也只佔了20%的CPU，如果是機器語言實現，那絕對是100%。

3樓：

自己試了一下。

import

threading

import

time

class

MyThread

(threading

.Thread

):def

run(

self

):while

True

:print

1def

test

():t

=MyThread()t

.start

()if

__name__

=='__main__'

:test

()和執行緒沒關係。應該是time.sleep()的功勞。

4樓：binkery

1.第乙個迴圈的次數和第二個迴圈的次數不是乙個數量級的。所以CPU的工作量是差別很大的。

2.我對Python不熟。不過我認為，不管什麼語言，你單起執行緒去做乙個工作，從CPU的角度上，不會減少CPU的工作量的。

3.死迴圈占用資源是因為有大量的指令需要執行，只要在系統排程的範圍內，CPU會很勤勞的滿足計算需求。

個人理解，僅供參考。