Python脚本分析CPU使用情况("Python脚本实现CPU使用情况详细分析")

原创

ithorizon 7个月前 (10-20) 阅读数 35 #后端开发

Python脚本实现CPU使用情况详细分析

一、引言

在现代计算机系统中，CPU（中央处理器）是执行程序和处理数据的核心组件。监控CPU的使用情况对于确保系统性能至关重要。本文将介绍怎样使用Python脚本详细分析CPU的使用情况，包括CPU负载、核心使用率以及不同进程的CPU占用情况。

二、CPU使用情况分析工具

Python提供了多种库来分析CPU的使用情况，其中最常用的有psutil和os模块。以下将分别介绍这两个模块的使用方法。

三、使用psutil库分析CPU使用情况

psutil是一个跨平台库（运行在Linux、Windows、OS X、FreeBSD和Sun Solaris上），用于获取进程和系统利用率（CPU、内存、磁盘、网络）信息。它首要用于系统监控、分析和局限系统资源及管理运行的进程。

3.1 安装psutil库

pip install psutil

3.2 获取CPU使用情况

以下是一个使用psutil获取CPU使用情况的示例脚本。


import psutil
import time
def print_cpu_usage():
    # 获取CPU使用率
    cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=1)
    print(f"CPU 使用率: {cpu_usage}%")
if __name__ == "__main__":
    print_cpu_usage()

3.3 获取CPU核心使用情况

psutil还允许我们获取每个CPU核心的使用情况。


def print_cpu_core_usage():
    # 获取每个核心的使用率
    cpu_core_usage = psutil.cpu_percent(interval=1, percpu=True)
    for i, usage in enumerate(cpu_core_usage):
        print(f"核心 {i}: {usage}%")
if __name__ == "__main__":
    print_cpu_core_usage()

四、使用os模块分析CPU使用情况

os模块是Python的标准库之一，它提供了与操作系统交互的功能。在Linux系统中，我们可以使用os模块来读取/proc/stat文件来获取CPU的使用情况。

4.1 获取CPU使用情况

以下是一个使用os模块获取CPU使用情况的示例脚本。


import os
import time
def get_cpu_usage():
    # 读取/proc/stat文件
    with open('/proc/stat') as f:
        stats = f.readline().split()
        # 获取CPU总使用时间
        total = sum(map(int, stats[1:]))
        # 获取空闲时间
        idle = int(stats[4])
    return (total - idle) / total * 100
def print_cpu_usage():
    while True:
        cpu_usage = get_cpu_usage()
        print(f"CPU 使用率: {cpu_usage:.2f}%")
        time.sleep(1)
if __name__ == "__main__":
    print_cpu_usage()

五、分析进程的CPU使用情况

除了分析整体的CPU使用情况外，我们还可以分析特定进程的CPU使用情况。以下是一个使用psutil获取进程CPU使用情况的示例。


def print_process_cpu_usage():
    # 获取当前所有进程
    processes = psutil.process_iter(['pid', 'name', 'cpu_percent'])
    # 打印每个进程的PID、名称和CPU使用率
    for process in processes:
        print(f"PID: {process.info['pid']}, 名称: {process.info['name']}, CPU使用率: {process.info['cpu_percent']}%")
if __name__ == "__main__":
    print_process_cpu_usage()