python - 当其他应用程序正在运行时，线程运行速度不够快

Question

我正在使用线程模块在后台运行一个函数，而我的脚本的其余部分正在执行。线程函数包含一个 for 循环，它等待外部 5 伏触发器，每 15 毫秒发生一次，然后继续下一个循环迭代。

当此代码是唯一在 PC 上运行的代码时，一切都按预期工作。然而，当我运行其他必要的应用程序时，对 cpu 造成压力，线程函数中的 For 循环仅在 15 毫秒的时间窗口内执行并继续进行下一次迭代，大约有 90% 的时间。

线程函数的输入是一个 ctypes 指针列表。

我在一个类中运行线程函数，因此使用多处理很棘手(我不确定这是否有帮助)。

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()

是否可以加快线程函数的执行速度？并行处理有帮助吗？还是我从根本上受到了 CPU 的限制？

Answer 1

不幸的是，Python 可能无法做得更好。 Python 有一个 global interpreter lock ，这意味着多线程无法像在其他语言中那样工作。