文章目录
一、前言
二、我的思路
三、Code
四、翻车现场
五、后续问题
一、前言
———如何写一个短小的程序,让 Windows 的任务管理器显示CPU的占用率为50%?
这道有趣的面试题我是这两天从《编程之美》电子版中看到的,看意思就是邹老师在微软对一位面试者的提出的问题,我在网上了解过的面试题都只是一些算法题,不过这种CPU利用率控制的文章在站内其实还是很多的。
二、我的思路
- 使用psutil库来获取CPU占用率。
- 使用openpyxl库来创建和保存Excel文件。
- 通过死循环不断获取当前时间和CPU占用率,并将其写入工作表。
- 通过消耗CPU资源来达到让CPU占用率为50%的目的。
- 如果当前时间减去开始时间大于10秒,则结束程序并保存工作簿。
三、Code
import time
import psutil
import openpyxl
# 创建一个工作簿
wb = openpyxl.Workbook()
# 选择第一个工作表
ws = wb.active
# 设置表头
ws.append(["时间", "CPU占用率"])
# 记录开始时间
start_time = time.time()
while True:
# 获取当前时间
current_time = time.time()
# 如果当前时间减去开始时间大于1分钟,则结束程序
if current_time - start_time > 60:
break
# 获取CPU占用率
cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=0.1)
# 将当前时间和CPU占用率写入工作表
ws.append([current_time, cpu_percent])
# 让CPU占用率保持在50%
if cpu_percent < 50:
# 消耗CPU资源
for i in range(1000000):
pass
# 保存工作簿
wb.save("cpu.xlsx")
四、翻车现场
😭CPU倒是一点儿压力都没有,甚至都没有到50%!
延长时间为60秒后,依然翻车了:
五、后续问题
问:如何能通过命令行参数,让CPU的使用率保持在任意位置,如90%?
用Python的argparse库来解析命令行参数,获取用户输入的目标CPU使用率。代码如下:
import argparse
import psutil
import time
# 创建解析器
parser = argparse.ArgumentParser()
# 添加参数
parser.add_argument("target_cpu", type=float, help="目标CPU使用率")
# 解析参数
args = parser.parse_args()
while True:
# 获取当前CPU使用率
cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=0.1)
# 如果当前CPU使用率小于目标值,则消耗CPU资源
if cpu_percent < args.target_cpu:
for i in range(1000000):
pass
# 如果当前CPU使用率大于目标值,则休眠一段时间
elif cpu_percent > args.target_cpu:
time.sleep(0.1)
在命令行输入:
python program.py 90
代码未经验证,我用的就是一个笔记本,no 作 no die,但是,作就一定 die。
问:如何能让CPU的使用率表现为一条正弦曲线?
用Python的math库中的sin函数来生成正弦曲线,并使用time库来模拟时间的变化。代码如下:
import math
import time
import psutil
while True:
# 获取当前时间
current_time = time.time()
# 计算正弦值
sin_value = math.sin(current_time)
# 将正弦值映射到0~100之间
target_cpu = (sin_value + 1) * 50
# 获取当前CPU使用率
cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=0.1)
# 如果当前CPU使用率小于目标值,则消耗CPU资源
if cpu_percent < target_cpu:
for i in range(1000000):
pass
# 如果当前CPU使用率大于目标值,则休眠一段时间
elif cpu_percent > target_cpu:
time.sleep(0.1)
问:如果你的电脑是双核(dual-coreCPU)的,那么你的程序会有什么样的结果?为什么?
如果电脑是双核(dual-coreCPU)的,那么程序会在两个核心上运行,因此可能会使得程序的CPU使用率偏高。由于程序在两个核心上运行,可能导致程序的运行结果不稳定。因为两个核心的工作效率不同,所以程序的运行结果可能会有所差异。
原因:在双核CPU上运行程序时,程序会被分配到两个核心上运行,而每个核心都会消耗一定的CPU资源。所以当程序在两个核心上运行时,可能会使得程序的CPU使用率偏高。
解决方案:用 Python 的 multiprocessing 模块来锁定程序到一个特定的核心上运行。