Python CPU使用率（top的输出）如何总计超过100%？

我正在编写一个小python脚本来测试一些东西。稍后，我想使用它来使用gnuplot创建资源使用图，但首先需要进行一些测试

脚本看起来像

import subprocess

result = subprocess.check_output("top -b -n 1 -c", shell=True).split("\n")

head = result[:5]
body = [x for x in result[7:] if x] #removes empty strings

for line in head:
    print line

csum = 0.0
for line in body:
    print line
    csum += float(line.split()[8])

print "CPU usage of all processes added up", csum, "%"

多次运行它几乎总是导致显示的CPU使用率>100%。有时甚至超过200%。这怎么可能

它在一个有两个内核的虚拟机（virtualbox，ubuntu 14.04 64位）中运行。主机也有两个核心

所有正在运行的进程的使用率值之和不应该总是低于100%吗？我同时运行htop，这表明每个堆芯上大约有50%的负载

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问题可能是某些进程启动了另一些进程，它们都显示在top的输出中，而父进程也显示子进程的cpu使用情况？=>子级计数两次？

100%的cpu是1个cpu/核心/线程的充分利用率。如果您有8个CPU，那么最大值将为800%

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如果你有线程的话，这个故事就有点复杂了，因为线程不是一个真正的CPU，但是在Linux上它被算作一个CPU。

根据我的经验，我有一个超大的SQL数据库，导致了问题。这是因为它导致mysqld（mysql守护进程）在超过系统内存容量的情况下执行，从而导致服务器崩溃。当我在UNIX中尝试“top”命令时，系统显示该进程使用了超过100%的内存。因此，进程可以使用超过100%的系统内存。

通常，这种使用意味着1个内核可以使用100%；如果你有两个核心，它应该上升到200%。如果你有稍微多一点，可能是因为取整或采样的人工制品。好的，谢谢。因此，如果我想看到每个CPU的“实际”使用情况，即在

top

中显示为100%，那么将总和除以内核数应该是正确的。它可以被禁用，以将8个CPU中的每个显示为12.5%正常。。。很高兴知道：）现在我明白了。有没有更好的方法来了解一些特定进程的CPU使用情况？我的意思是除了解析topYes的输出之外，还有。您可以使用top-p{要监视的进程id}