Python subprocess 通信，top 显示 CPU 使用率低

Question

给定一个非常简单的脚本，比如：

import subprocess

while True:
    x = subprocess.Popen('ls -ltr /usr/lib', shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE).communicate()

我在我的笔记本电脑上使用Ubuntu 12.04（32位）时，看到的“顶级”CPU使用率是：

x = subprocess.Popen('ls -l /usr/lib', ... 
python3.2.3: 6%, python2.7.3: 5% (ls 0%)

x = subprocess.Popen('gcc --version', ...
python3.2.3: 22%, python2.7.3: 18% (gcc 0%)

x = subprocess.Popen('pwd', ...
python3.2.3: 47%, python 2.7.3: 35% (pwd 0%)

如果把subprocess.Popen换成os.popen，结果就会不同：

x = os.popen('ls /usr/lib').read()
python3.2.3: 8%, python2.7.3: 3% (gcc 0%)

x = os.popen('gcc --version').read()
python3.2.3: 45%, python 2.7.3: 9%

x = os.popen('pwd').read()
python3.2.3: 68%, python 2.7.3: 22%

为什么CPU使用率这么低，而且差别这么大？我在core i5和atom的Ubuntu上试过，结果接近100%（3.2）和80%（2.7）。在top命令中没有其他进程，难道我的平台有什么问题吗？

Answer 1

问题的部分原因可能是你在使用某些命令时，主要依赖的是硬盘而不是CPU。比如，"ls -l /usr/lib"这个命令肯定会访问硬盘，因为它需要检查每个文件的状态。相比之下，加载gcc可能会涉及更少的硬盘访问，而shell内置的pwd命令则更少。

我也相信，os.popen、subprocess.Popen和Python3的版本之间可能在是否启动一个新shell、这个shell的属性（比如它是否需要从硬盘读取/etc/profile）等方面存在差异。

正如评论中所说，计算密集型的工作会让你的CPU使用率更高，而像"ls -l"这样的IO密集型工作则不会。接下来这个命令可以让我CPU使用率飙升到100%：

while True:
    a = 11*11