Python

[Python] プログラムが使用するCPU使用率を制限する方法

2025-01-18更新日: 2025-01-18

PythonでプログラムのCPU使用率を制限する方法はいくつかあります。

一般的な方法としては、time.sleep()を使用して処理を一時停止し、CPUの負荷を軽減する方法があります。

また、multiprocessingモジュールを使ってプロセスの優先度を調整することも可能です。

さらに、psutilライブラリを使ってプロセスのCPU使用率を監視し、必要に応じて制御することもできます。

UNIX系システムでは、os.nice()でプロセスの優先度を変更することも有効です。

目次から探す

PythonでCPU使用率を制限する基本的な方法
time.sleep()を使ったCPU使用率の制限
os.nice()を使ったプロセス優先度の変更
multiprocessingモジュールを使ったCPU使用率の制御
psutilライブラリを使ったCPU使用率の監視と制御
マルチスレッド環境でのCPU使用率制限
応用例：特定のタスクでCPU使用率を制限する
まとめ

PythonでCPU使用率を制限する基本的な方法

PythonでCPU使用率を制限する方法はいくつかあります。

ここでは、代表的な方法を紹介します。

time.sleep()を使った簡単な制御

time.sleep()関数を使用することで、プログラムの実行を一時的に停止し、CPUの負荷を軽減することができます。

以下はその基本的な使い方です。

import time
def cpu_intensive_task():
    while True:
        # CPUを使う処理
        pass
# CPU使用率を制限するためにスリープを挟む
while True:
    cpu_intensive_task()
    time.sleep(0.1)  # 0.1秒スリープ

このコードでは、CPUを使う処理の後に0.1秒のスリープを挟むことで、CPU使用率を抑えています。

os.nice()でプロセスの優先度を変更する

os.nice()を使用すると、プロセスの優先度を変更することができます。

これにより、他のプロセスに比べてCPUリソースの使用を制限できます。

import os
import time
# プロセスの優先度を変更
os.nice(10)  # 優先度を上げる(数値が大きいほど優先度が低い)
def cpu_intensive_task():
    while True:
        # CPUを使う処理
        pass
cpu_intensive_task()

このコードでは、os.nice(10)を使ってプロセスの優先度を変更しています。

これにより、他のプロセスに比べてCPU使用率が低くなります。

multiprocessingモジュールでのプロセス管理

multiprocessingモジュールを使用することで、複数のプロセスを管理し、CPU使用率を制限することができます。

以下はその例です。

import multiprocessing
import time
def cpu_intensive_task():
    while True:
        # CPUを使う処理
        pass
if __name__ == '__main__':
    # プロセス数を制限
    processes = []
    for _ in range(multiprocessing.cpu_count() - 1):  # CPUコア数 - 1
        p = multiprocessing.Process(target=cpu_intensive_task)
        p.start()
        processes.append(p)
    for p in processes:
        p.join()

このコードでは、CPUコア数から1を引いた数のプロセスを生成し、CPU使用率を制限しています。

psutilライブラリを使ったCPU使用率の監視と制御

psutilライブラリを使用すると、プロセスのCPU使用率を監視し、必要に応じて制御することができます。

以下はその基本的な使い方です。

import psutil
import time
def monitor_cpu_usage():
    while True:
        cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=1)
        print(f"CPU使用率: {cpu_usage}%")
        if cpu_usage > 80:  # 80%を超えた場合
            print("CPU使用率が高いです。処理を制限します。")
            time.sleep(1)  # 1秒スリープ
monitor_cpu_usage()

このコードでは、CPU使用率を監視し、80%を超えた場合に処理を制限するためにスリープを挟んでいます。

psutilを使うことで、リアルタイムでCPU使用率を把握できます。

time.sleep()を使ったCPU使用率の制限

time.sleep()は、Pythonでプログラムの実行を一時的に停止するための関数です。

この機能を利用することで、CPU使用率を効果的に制限することができます。

time.sleep()の基本的な使い方

time.sleep()関数は、引数に指定した秒数だけプログラムの実行を停止します。

以下はその基本的な使い方の例です。

import time
print("処理を開始します。")
time.sleep(2)  # 2秒間スリープ
print("処理が再開されました。")

このコードを実行すると、最初のメッセージが表示された後、2秒間のスリープが行われ、その後に再開メッセージが表示されます。

処理の間にスリープを挟むことで負荷を軽減する

CPUを集中的に使用する処理の間にtime.sleep()を挟むことで、CPUの負荷を軽減することができます。

以下はその例です。

import time
def cpu_intensive_task():
    while True:
        # CPUを使う処理
        print("CPUを使用中...")
        time.sleep(0.1)  # 0.1秒スリープ
cpu_intensive_task()

このコードでは、CPUを使用する処理の間に0.1秒のスリープを挟むことで、CPU使用率を抑えています。

スリープを挟むことで、他のプロセスにもCPUリソースを分配することができます。

スリープ時間の調整によるCPU使用率の変化

スリープ時間を調整することで、CPU使用率をさらに制御することができます。

スリープ時間が短いほど、CPU使用率は高くなり、逆にスリープ時間が長いほど、CPU使用率は低くなります。

以下はその例です。

import time
def cpu_intensive_task(sleep_time):
    while True:
        # CPUを使う処理
        print("CPUを使用中...")
        time.sleep(sleep_time)  # スリープ時間を引数で指定
# スリープ時間を0.01秒に設定
cpu_intensive_task(0.01)

このコードでは、スリープ時間を引数として受け取り、0.01秒のスリープを挟んでいます。

スリープ時間を調整することで、CPU使用率を動的に変更することが可能です。

スリープ時間を長くすることで、CPU使用率を抑えることができます。

os.nice()を使ったプロセス優先度の変更

os.nice()は、Pythonでプロセスの優先度を変更するための関数です。

これを利用することで、他のプロセスに比べてCPUリソースの使用を制限することができます。

os.nice()の基本的な使い方

os.nice()関数は、引数に指定した値に基づいてプロセスの優先度を変更します。

引数は整数で、値が大きいほど優先度が低くなります。

以下はその基本的な使い方の例です。

import os
# 現在のプロセスの優先度を取得
current_nice_value = os.nice(0)
print(f"現在の優先度: {current_nice_value}")
# 優先度を変更
os.nice(10)  # 優先度を下げる(数値が大きいほど優先度が低い)
print("優先度を変更しました。")

このコードでは、現在の優先度を取得し、os.nice(10)を使って優先度を変更しています。

UNIX系システムでのプロセス優先度の概念

UNIX系システムでは、プロセスの優先度は「nice値」と呼ばれ、-20から19の範囲で設定されます。

-20が最も高い優先度で、19が最も低い優先度です。

プロセスの優先度が高いほど、CPUリソースを多く取得しやすくなります。

nice値	優先度の説明
-20	最も高い優先度
0	標準の優先度
19	最も低い優先度

os.nice()を使った優先度の変更例

以下は、os.nice()を使ってプロセスの優先度を変更する具体的な例です。

import os
import time
# 優先度を変更
os.nice(10)  # 優先度を下げる
def cpu_intensive_task():
    while True:
        print("CPUを使用中...")
        time.sleep(0.1)  # CPU使用を抑えるためにスリープ
cpu_intensive_task()

このコードでは、os.nice(10)を使ってプロセスの優先度を下げた後、CPUを使用する処理を実行しています。

優先度を下げることで、他のプロセスにCPUリソースを分配しやすくなります。

os.nice()の制限と注意点

os.nice()にはいくつかの制限と注意点があります。

権限の制限: 一部のシステムでは、優先度を下げることはできても、上げることはできない場合があります。

特に、一般ユーザーは他のプロセスの優先度を上げることができません。

効果の限界: os.nice()を使っても、必ずしもCPU使用率が劇的に変わるわけではありません。

プロセスの実行状況やシステムの負荷によって、効果が異なる場合があります。

他のプロセスとの競合: 優先度を変更しても、他のプロセスが高い優先度を持っている場合、CPUリソースを奪われることがあります。

これらの点に注意しながら、os.nice()を活用することが重要です。

multiprocessingモジュールを使ったCPU使用率の制御

multiprocessingモジュールは、Pythonでマルチプロセッシングを実現するためのライブラリです。

このモジュールを使用することで、複数のプロセスを同時に実行し、CPU使用率を制御することができます。

multiprocessingモジュールの概要

multiprocessingモジュールは、Pythonの標準ライブラリの一部であり、プロセスを生成し、管理するための機能を提供します。

これにより、CPUコアを最大限に活用し、並列処理を行うことが可能です。

以下は、multiprocessingモジュールを使用する際の基本的なインポート方法です。

import multiprocessing

このモジュールを使うことで、プロセス間でデータを共有したり、プロセスを同期させたりすることができます。

プロセスごとのCPU使用率の制御

multiprocessingモジュールを使用して、各プロセスのCPU使用率を制御することができます。

以下は、プロセスごとにCPU使用率を制御する例です。

import multiprocessing
import time
def cpu_intensive_task():
    while True:
        print("CPUを使用中...")
        time.sleep(0.1)  # CPU使用を抑えるためにスリープ
if __name__ == '__main__':
    processes = []
    for _ in range(multiprocessing.cpu_count()):  # CPUコア数分のプロセスを生成
        p = multiprocessing.Process(target=cpu_intensive_task)
        p.start()
        processes.append(p)
    for p in processes:
        p.join()

このコードでは、CPUコア数分のプロセスを生成し、それぞれがCPUを使用する処理を実行します。

スリープを挟むことで、CPU使用率を抑えています。

プロセスの優先度を変更する方法

multiprocessingモジュールを使用して生成したプロセスの優先度を変更することも可能です。

以下はその例です。

import os
import multiprocessing
import time
def cpu_intensive_task():
    os.nice(10)  # プロセスの優先度を下げる
    while True:
        print("CPUを使用中...")
        time.sleep(0.1)
if __name__ == '__main__':
    processes = []
    for _ in range(multiprocessing.cpu_count()):
        p = multiprocessing.Process(target=cpu_intensive_task)
        p.start()
        processes.append(p)
    for p in processes:
        p.join()

このコードでは、各プロセス内でos.nice(10)を使用して優先度を下げています。

これにより、他のプロセスにCPUリソースを分配しやすくなります。

プロセス数を制限してCPU負荷を軽減する

プロセス数を制限することで、CPU負荷を軽減することができます。

以下はその例です。

import multiprocessing
import time
def cpu_intensive_task():
    while True:
        print("CPUを使用中...")
        time.sleep(0.1)
if __name__ == '__main__':
    max_processes = multiprocessing.cpu_count() - 1  # CPUコア数 - 1
    processes = []
    for _ in range(max_processes):
        p = multiprocessing.Process(target=cpu_intensive_task)
        p.start()
        processes.append(p)
    for p in processes:
        p.join()

このコードでは、CPUコア数から1を引いた数のプロセスを生成しています。

これにより、CPU負荷を軽減し、システム全体のパフォーマンスを向上させることができます。

プロセス数を適切に制限することで、リソースの競合を避けることができます。

psutilライブラリを使ったCPU使用率の監視と制御

psutilライブラリは、システムのリソース使用状況を監視し、制御するための強力なツールです。

特に、CPU使用率の監視やプロセス管理に役立ちます。

psutilライブラリのインストール方法

psutilライブラリは、Pythonのパッケージ管理ツールであるpipを使用して簡単にインストールできます。

以下のコマンドを実行してください。

pip install psutil

これにより、psutilライブラリがインストールされ、Pythonプログラムで使用できるようになります。

プロセスのCPU使用率を取得する方法

psutilを使用すると、特定のプロセスや全体のCPU使用率を簡単に取得できます。

以下は、全体のCPU使用率を取得する例です。

import psutil
# 全体のCPU使用率を取得
cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=1)
print(f"全体のCPU使用率: {cpu_usage}%")

このコードでは、psutil.cpu_percent()を使用して、1秒間隔で全体のCPU使用率を取得し、表示しています。

CPU使用率に基づいて動的に制御する方法

CPU使用率を監視し、特定の閾値を超えた場合に処理を制御することができます。

以下は、その方法の例です。

import psutil
import time
def monitor_cpu_usage(threshold):
    while True:
        cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=1)
        print(f"CPU使用率: {cpu_usage}%")
        if cpu_usage > threshold:
            print("CPU使用率が高いため、処理を制限します。")
            time.sleep(1)  # CPU使用率が高い場合はスリープ
monitor_cpu_usage(80)  # 80%を閾値として設定

このコードでは、CPU使用率が80%を超えた場合に、1秒間スリープすることで処理を制限しています。

psutilを使った具体的な制御例

以下は、psutilを使用して特定のプロセスのCPU使用率を監視し、制御する具体的な例です。

import psutil
import time
def cpu_intensive_task():
    while True:
        print("CPUを使用中...")
        time.sleep(0.1)  # CPU使用を抑えるためにスリープ
def monitor_process_cpu_usage(process_name, threshold):
    for proc in psutil.process_iter(['name', 'cpu_percent']):
        if proc.info['name'] == process_name:
            while True:
                cpu_usage = proc.info['cpu_percent']
                print(f"{process_name}のCPU使用率: {cpu_usage}%")
                if cpu_usage > threshold:
                    print(f"{process_name}のCPU使用率が高いため、処理を制限します。")
                    time.sleep(1)  # CPU使用率が高い場合はスリープ
                time.sleep(1)  # 1秒ごとに監視
if __name__ == '__main__':
    # CPU集中的なタスクを別スレッドで実行
    import threading
    task_thread = threading.Thread(target=cpu_intensive_task)
    task_thread.start()
    # 特定のプロセスのCPU使用率を監視
    monitor_process_cpu_usage("python.exe", 80)  # プロセス名と閾値を指定

このコードでは、cpu_intensive_task関数でCPUを集中的に使用するタスクを実行し、別のスレッドでそのプロセスのCPU使用率を監視しています。

指定した閾値を超えた場合には、処理を制限するためにスリープを挟んでいます。

これにより、システム全体のCPU使用率を効果的に管理することができます。

マルチスレッド環境でのCPU使用率制限

マルチスレッド環境では、複数のスレッドが同時に実行されるため、CPU使用率の管理が重要です。

ここでは、マルチスレッド環境でのCPU使用率制限について解説します。

マルチスレッドとマルチプロセスの違い

マルチスレッド:
- 同一プロセス内で複数のスレッドが実行される。
- スレッドはメモリを共有するため、データの共有が容易。
- スレッド間の切り替えは軽量で高速だが、GIL(Global Interpreter Lock)により、Pythonでは同時に実行できるスレッド数が制限される。
マルチプロセス:
- 複数のプロセスが独立して実行される。
- 各プロセスは独自のメモリ空間を持つため、データの共有が難しい。
- プロセス間の切り替えは重いが、GILの影響を受けずに真の並列処理が可能。

スレッドごとのCPU使用率の制御

マルチスレッド環境では、各スレッドのCPU使用率を制御することが重要です。

スレッドごとにスリープを挟むことで、CPU使用率を抑えることができます。

以下はその例です。

import threading
import time
def cpu_intensive_task():
    while True:
        print("スレッドがCPUを使用中...")
        time.sleep(0.1)  # CPU使用を抑えるためにスリープ
# スレッドを生成
threads = []
for _ in range(4):  # 4つのスレッドを生成
    t = threading.Thread(target=cpu_intensive_task)
    t.start()
    threads.append(t)
# スレッドの終了を待機
for t in threads:
    t.join()

このコードでは、4つのスレッドが同時にCPUを使用する処理を実行し、各スレッドで0.1秒のスリープを挟むことでCPU使用率を抑えています。

threadingモジュールを使った制御方法

threadingモジュールを使用して、スレッドの優先度を変更することはできませんが、スリープを挟むことでCPU使用率を制御できます。

以下はその具体的な例です。

import threading
import time
def controlled_task():
    while True:
        print("スレッドがCPUを使用中...")
        time.sleep(0.05)  # スリープ時間を短く設定
# スレッドを生成
threads = []
for _ in range(4):
    t = threading.Thread(target=controlled_task)
    t.start()
    threads.append(t)
# スレッドの終了を待機
for t in threads:
    t.join()

このコードでは、スリープ時間を0.05秒に設定することで、CPU使用率をさらに抑えています。

スリープ時間を調整することで、CPU使用率を動的に変更することが可能です。

マルチスレッド環境での注意点

マルチスレッド環境でCPU使用率を制限する際には、以下の点に注意が必要です。

GILの影響: PythonではGILにより、同時に実行できるスレッド数が制限されます。

CPUバウンドな処理では、マルチプロセスを検討することが推奨されます。

リソースの競合: スレッド間でリソースを共有する場合、競合が発生する可能性があります。

適切なロック機構を使用して、データの整合性を保つことが重要です。

スリープ時間の調整: スリープ時間を短くしすぎると、CPU使用率が高くなりすぎる可能性があります。

適切なスリープ時間を見つけることが重要です。

これらの注意点を考慮しながら、マルチスレッド環境でのCPU使用率を効果的に制限することができます。

応用例：特定のタスクでCPU使用率を制限する

特定のタスクにおいてCPU使用率を制限することは、システム全体のパフォーマンスを向上させるために重要です。

以下では、さまざまなシナリオにおけるCPU使用率制限の応用例を紹介します。

バックグラウンド処理でのCPU使用率制限

バックグラウンド処理は、ユーザーの操作に影響を与えずに実行されるタスクです。

これらの処理がCPUを過剰に使用すると、システム全体のパフォーマンスが低下する可能性があります。

以下は、バックグラウンド処理でのCPU使用率を制限する方法の例です。

import time
def background_task():
    while True:
        print("バックグラウンド処理を実行中...")
        time.sleep(1)  # スリープを挟むことでCPU使用率を抑える
background_task()

このコードでは、バックグラウンド処理が1秒ごとに実行され、CPU使用率を抑えています。

データ処理タスクでのCPU使用率制限

データ処理タスクは、特に大量のデータを扱う場合にCPU使用率が高くなることがあります。

以下は、データ処理タスクでのCPU使用率を制限する方法の例です。

import time
def data_processing_task(data):
    for item in data:
        print(f"データ処理中: {item}")
        time.sleep(0.01)  # スリープを挟むことでCPU使用率を抑える
data = range(1000)  # 処理するデータ
data_processing_task(data)

このコードでは、データ処理の各ステップで0.01秒のスリープを挟むことで、CPU使用率を抑えています。

WebサーバーでのCPU使用率制限

Webサーバーは、同時に多くのリクエストを処理する必要がありますが、CPU使用率が高くなるとレスポンスが遅くなる可能性があります。

以下は、WebサーバーでのCPU使用率を制限する方法の例です。

from flask import Flask
import time
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
    time.sleep(0.1)  # レスポンスを遅延させてCPU使用率を抑える
    return "Hello, World!"
if __name__ == '__main__':
    app.run()

このコードでは、Flaskを使用したWebサーバーで、各リクエストに対して0.1秒のスリープを挟むことでCPU使用率を抑えています。

機械学習モデルのトレーニング時のCPU使用率制限

機械学習モデルのトレーニングは、特に計算リソースを大量に消費します。

CPU使用率を制限することで、他のプロセスにリソースを分配することができます。

以下は、その方法の例です。

import time
import numpy as np
def train_model():
    for epoch in range(10):  # エポック数
        print(f"エポック {epoch + 1} のトレーニング中...")
        time.sleep(0.5)  # スリープを挟むことでCPU使用率を抑える
        # モデルのトレーニング処理をここに追加
train_model()