Python 当其他应用程序正在运行时，线程运行速度不够快

我正在使用线程模块在后台运行一个函数，同时执行脚本的其余部分。线程函数包含一个for循环，它等待外部5伏触发器，每15毫秒触发一次，然后继续下一个循环迭代

当这段代码是PC上唯一运行的东西时，一切都按预期运行。但是，当我运行其他必要的应用程序时，会给cpu带来压力，线程函数中的For循环只会执行，并在大约90%的时间内在15毫秒的时间窗口内继续到下一次迭代

线程化函数的输入是ctypes指针列表

我在一个类中运行线程函数，所以使用多处理是很棘手的（如果这有帮助的话，我不确定）

我试图用这两个类的框架来说明下面的问题

import ctypes
import Write_transient_frames_func
import SendScriptCommands
from threading import Thread

class SlmInterface():

    def __init__(self,sdk):

        self.sdk = sdk

    def precalculate_masks(self, mask_list):

        '''takes input mask_list, a list of numpy arrays containing phase masks
           outputs pointers to memory location of masks
        '''

        #list of pointers to locations of phase mask arrays in memory 
        mask_pointers = [mask.ctypes.data_as(POINTER(c_ubyte)) for mask in mask_list]

        return mask_pointers

    def load_precalculated_triggered(self, mask_pointers):

        okay = True
        print('Ready to trigger')

        for arr in mask_pointers:

            okay = self.Write_transient_frames_func(self.sdk, c_int(1), arr, c_bool(1), c_bool(1), c_uint(0))

        assert okay, 'Failed to write frames to board'      
        print('completed trigger sequence')


class Experiment():

    def run_experiment(self, sdk, mask_list):  

        slm = SlmInterface(sdk)

        #list of ctypes pointers      
        mask_pointers = slm.precalculate_masks(mask_list)

        ##the threaded function
        slm_thread = Thread(target=slm.load_precalculated_triggered, args = [mask_pointers])
        slm_thread.start()

        time.sleep(0.1)

        # this function loads the 15ms trigger sequences to the hardware and begins the sequence 
        self.mp_output = SendScriptCommands()

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有可能加快线程函数的执行速度吗？并行处理会有帮助吗？还是我基本上受到cpu的限制？

不幸的是，Python可能无法做得更好。Python有一个漏洞，这意味着多线程不像在其他语言中那样工作。

您应该知道，Python中的多线程使应用程序运行速度变慢。好的替代方法是使用asyncio，因为它允许在一个线程内协作多任务处理（->操作系统不需要实际切换线程->开销减少->执行速度加快）。如果你以前没用过，一开始用起来有点怪，但实际上它真的很好

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然而，您的任务似乎确实受到cpu的限制。因此，可能唯一的选择是使用python进行多处理。

可能python并不是真正的罪魁祸首。关键是，对于通用、抢占式、多用户操作系统，您将无法保证连续运行，足以捕获任何15毫秒的触发器。CPU的分配量通常为数十毫秒，操作系统可以（也将）根据CPU负载让线程或多或少地运行，努力为每个进程分配公平的可用CPU时间

您可以增加线程的优先级，要求它具有高于其他线程的优先级，或者在极端情况下，将其更改为实时优先级，让它无限期占用CPU（如果出现问题，可能会挂起系统）

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但实际上，解决方案是在较低级别上处理此问题，无论是在内核模式还是在硬件中。如果您不能错过信号，则从用户模式以这些速率进行轮询是不可取的，因此您可能应该调查您的硬件/驱动程序是否提供了更高级别的接口，例如，触发器上的中断（例如转换为解锁某个阻塞调用，或生成信号或其他内容）

您正在使用并行处理。线程由操作系统控制。我认为你要求15毫秒的响应时间是不现实的。谢谢，有没有其他方法可以让我在后台运行load_precalculated_triggered函数，然后继续脚本的其余部分？我以前也遇到过同样的问题，我发现我的线程有while循环运行，消耗了cpu的能量，后来我发现我必须在循环中添加'time.sleep（0.1）'作为延迟时间，以便让其他线程有时间工作，令人惊讶的是，我的cpu使用率正常，线程运行速度超快，注意：我的应用程序是一个下载管理器，它可以在一次下载中生成100多个并发线程，并且可以同时启动并发下载，而不会出现速度下降。在试图捕获每15毫秒发生一次的信号的线程中休眠100毫秒只会使问题变得更糟。现在你每6次都会丢失~5个信号-很好的工作！