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python - 为什么调用 time.sleep 或 subprocess.Popen 后 Python 操作会慢 30 倍？

coder 2023-08-13 原文

考虑以下循环:

for i in range(20):
    if i == 10:
        subprocess.Popen(["echo"]) # command 1
    t_start = time.time()
    1+1 # command 2
    t_stop = time.time()
    print(t_stop - t_start)

当“命令 1”在它之前运行时，“命令 2”命令系统地运行时间更长。下图显示了 1+1 的执行时间作为循环索引 i 的函数，平均超过 100 次运行。

1+1 的执行速度比 subprocess.Popen 慢 30 倍。

它变得更奇怪了。有人可能认为只有 subprocess.Popen() 之后运行的第一个命令受到影响，但事实并非如此。以下循环显示当前循环迭代中的所有命令都受到影响。但随后的循环迭代似乎大多没问题。

var = 0
for i in range(20):
    if i == 10:
      # command 1
      subprocess.Popen(['echo'])
    # command 2a
    t_start = time.time()
    1 + 1
    t_stop = time.time()
    print(t_stop - t_start)
    # command 2b
    t_start = time.time()
    print(1)
    t_stop = time.time()
    print(t_stop - t_start)
    # command 2c
    t_start = time.time()
    var += 1
    t_stop = time.time()
    print(t_stop - t_start)

这是此循环的执行时间图，平均超过 100 次运行:

更多备注:

  • 将 subprocess.Popen()(“命令 1”)替换为 time.sleep() 或 rawkit’s libraw 时，我们会得到相同的效果。 C++ 绑定(bind)初始化 (libraw.bindings.LibRaw())。但是，将其他库与 C++ 绑定(bind)一起使用，例如 libraw.py , 或 OpenCV 的 cv2.warpAffine() 不影响执行时间。打开文件也不会。
  • 效果不是time.time()造成的，因为用timeit.timeit()是可见的，甚至在print时手动测量() 结果出现。
  • 它也可以在没有 for 循环的情况下发生。
  • 即使在“命令 1”(subprocess.Popen) 和“命令 2”之间执行了许多不同的(可能消耗 CPU 和内存)操作，也会发生这种情况。
  • 对于 Numpy 数组，减速似乎与数组的大小成正比。对于相对较大的数组(约 60M 点)，一个简单的 arr += 1 操作最多可能需要 300 毫秒!

问题:什么可能导致这种影响，为什么它只影响当前循环迭代？

我怀疑它可能与上下文切换有关，但这似乎并不能解释为什么整个循环迭代都会受到影响。如果上下文切换确实是原因，为什么有些命令会触发它而另一些则不会？

最佳答案

我的猜测是，这是由于 Python 代码被从 CPU/内存系统中的各种缓存中逐出所致

perflib 包可用于提取有关缓存状态的更详细的 CPU 级别统计数据——即命中/未命中的次数。

Popen() 调用后，我得到了大约 5 倍的 LIBPERF_COUNT_HW_CACHE_MISSES 计数器:

from subprocess import Popen, DEVNULL
from perflib import PerfCounter
import numpy as np

arr = []
p = PerfCounter('LIBPERF_COUNT_HW_CACHE_MISSES')                                                        

for i in range(100):
  ti = []
  p.reset()
  p.start()
  ti.extend(p.getval() for _ in range(7))
  Popen(['echo'], stdout=DEVNULL)
  ti.extend(p.getval() for _ in range(7))
  p.stop()
  arr.append(ti)


np.diff(np.array(arr), axis=1).mean(axis=0).astype(int).tolist()

给我:

 2605,  2185,  2127,  2099,  2407,  2120,
5481210,
16499, 10694, 10398, 10301, 10206, 10166

(在非标准位置断线以指示代码流)

关于python - 为什么调用 time.sleep 或 subprocess.Popen 后 Python 操作会慢 30 倍？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53227478/

subprocesspythoncodetimeperformance

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