多线程Python脚本，但只有20%的CPU？如何加速我的Python脚本？

Question

我使用hashlib在python中编写了一个简单的SHA256区块链挖掘算法。我在这里尝试做的是更改数据中的一个随机数，然后计算SHA256散列。只要散列的开头有预定义数量的零，它就会将散列及其对应的nonce输出到控制台。目标是在开始时有11个零。

import hashlib
import threading

#bn=block number d=input data, ph=previous hash
bn = 1

d = "mydata"

ph = "0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000"


class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, threadID, begin, end):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.threadID = threadID
        self.end = end
        self.begin = begin


    def run(self):
        for val in range(self.begin, self.end):
            mine(self.threadID, val)
        print("done " + str(self.threadID))

#hashing function

def mine(id, x):
    hash = hashlib.sha256((str(bn) + str(x) + str(d) + str(ph)).encode('utf-8')).hexdigest()
    if hash.find("0000000", 0, 7) > -1:
        # print(id)
        print(x)
        print(hash)

#now break it up and distribute it to the threads

#Possible SHA256 Combinations 8388608000000

pc = 8388608000000

#Number of desired Threads (more threads help more?)

nt = 704

#calculating the steps

step = round((pc)/(nt))

#starting the threads with each thread calculating a different range of nonces.
for x in range (1, nt):
    thread = MyThread((x), (x-1)*(step), (x)*(step))
    thread.start()

我怎么才能加快速度呢？

目前，我在Intel8250u四核上运行，我可以轻松地获得开头为7个零的散列。然而，8个零已经花费了5个小时。有趣的是，只有大约20-30%的CPU被使用。我如何让它在所有线程并行运行的内核上运行？

你有没有别的办法可以让我加速这件事？我有更好的硬件(Threadripper 1920)，但我担心单独的硬件不会给我带来300x - 4000x (最好的情况)的速度提升……

我的第一个想法是把它外包给GPU，因为我知道比特币挖掘从CPU发展到了GPU。在查看Numba时，我发现它不支持Hashlib。我还看到使用Pypy编译这个代码可能会加快速度？你们喜欢哪种方法？我很困惑..。

谢谢你对我这么耐心

Answer 1

在这方面，Python有点奇怪。你在这里做的是多线程，而不是多处理。由于全局解释器锁，这些线程实际上并不是同时运行的。如果您想要实际并行运行计算，请查看multiprocessing module for Python。

编辑:正如贾里德提到的，由于现在大多数挖掘都是用specialized hardware完成的，所以在你的个人电脑上挖掘比特币不再有利可图。作为一个项目，这很酷，但我不期望它能让你赚钱。