标签:使用率 lse rri table nice bsp scp nic int
psutil是一个跨平台库,能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率(包括CPU、内存、磁盘、网络等)信息。它主要用来做系统监控,性能分析,进程管理
安装:pip install psutil
使用cpu_times方法获取cpu的完整信息,如下所示。
>>> psutil.cpu_times() scputimes(user=650613.02, nice=22.14, system=154916.5, idle=16702285.26, iowait=68894.55, irq=3.38, softirq=7075.65, steal=0.0, guest=0.0) >>>
获取单个数据,如用户的cpu时或io等待时间,如下所示:
>>> psutil.cpu_times().user 650617.11 >>> psutil.cpu_times().iowait 68894.63 >>>
获取cpu逻辑和物理个数,默认logical值为True 。
#CPU逻辑个数 >>> psutil.cpu_count() 2 #CPU物理个数 >>> psutil.cpu_count(logical=False) 1 >>>
获取cpu的使用率:
>>> psutil.cpu_percent() 2.5 >>> psutil.cpu_percent(1) 2.5 >>>
2.内存信息
内存信息的获取主要使用virtual_memory方法。swap使用就用swap_memory方法。
>>> mem = psutil.virtual_memory() >>> mem svmem(total=4018601984, available=1066205184, percent=73.5, used=3904004096, free=114597888, active=3302174720, inactive=426078208, buffers=156520448, cached=795086848) >>> mem.total 4018601984 >>> mem.used 3904004096 >>> mem.free 114597888 >>> print(mem.total/1024/1024) 3832.4375 >>>
其中percent表示实际已经使用的内存占比,即(1047543808-717537280)/1047543808*100% 。available表示还可以使用的内存。
3.磁盘信息
磁盘信息主要有两部分,一个是磁盘的利用率,一个是io,他们分别可以通过disk_usage和disk_io_counters方法获取。
如下先获取分区信息,然后看下根分区的使用情况:
>>> psutil.disk_partitions() [sdiskpart(device=‘/dev/mapper/root‘, mountpoint=‘/‘, fstype=‘ext4‘, opts=‘rw,errors=remount-ro‘), sdiskpart(device=‘/dev/sda1‘, mountpoint=‘/boot‘, fstype=‘ext2‘, opts=‘rw‘)] >>> psutil.disk_usage(‘/‘) sdiskusage(total=42273669120, used=17241096192, free=22885195776, percent=40.8) >>>
默认disk_io_counters方法获取的是硬盘总的io数和读写信息,如果需要获取单个分区的io和读写信息加上"perdisk=True"参数。
>>> psutil.disk_io_counters() sdiskio(read_count=638190, write_count=77080153, read_bytes=16037795840, write_bytes=1628871606272, read_time=2307367, write_time=1777841305) >>> psutil.disk_io_counters(perdisk=True) {‘vdb1‘: sdiskio(read_count=312, write_count=0, read_bytes=1238016, write_bytes=0, read_time=95, write_time=0), ‘vda1‘: sdiskio(read_count=637878, write_count=77080257, read_bytes=16036557824, write_bytes=1628873314304, read_time=2307272, write_time=1777841879)} >>>
4.网络信息:
网络io和磁盘io使用方法差不多,主要使用net_io_counters方法,如果需要获取单个网卡的io信息,加上pernic=True参数。
#获取网络总的io情况 >>> >>> psutil.net_io_counters() snetio(bytes_sent=525490132009, bytes_recv=409145642892, packets_sent=948527563, packets_recv=778182181, errin=0, errout=0, dropin=0, dropout=0) #获取网卡的io情况 >>> >>> psutil.net_io_counters(pernic=True) {‘lo‘: snetio(bytes_sent=56524704027, bytes_recv=56524704027, packets_sent=33602236, packets_recv=33602236, errin=0, errout=0, dropin=0, dropout=0), ‘eth0‘: snetio(bytes_sent=468966480940, bytes_recv=352622081327, packets_sent=914930488, packets_recv=744583332, errin=0, errout=0, dropin=0, dropout=0)} >>>
5.其他系统信息:
1.获取开机时间
##以linux时间格式返回,可以使用时间戳转换 >>> psutil.boot_time() 1496647567.0 #转换成自然时间格式 >>> psutil.boot_time() 1496647567.0 >>> datetime.datetime.fromtimestamp(psutil.boot_time ()).strftime("%Y-%m-%d %H: %M: %S") ‘2017-06-05 15: 26: 07‘ >>>
2.查看系统全部进程
>>> psutil.pids() [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 60, 61, 63, 64, 65, 97, 98, 279, 280, 331, 398, 481, 676, 693, 769, 845, 848, 1023, 1085, 1108, 1355, 1366, 1457, 1474, 1475, 1494, 1541, 1543, 1545, 1546, 1548, 1550, 1552, 2829, 12436, 12913, 13129, 16022, 16029, 16030, 16031, 16032, 16033, 16518, 16520, 17088, 17124, 19203, 25382, 32679]
3.查看单个进程
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p = psutil.Process( 16031 ) p.name() #进程名 p.exe() #进程的bin路径 p.cwd() #进程的工作目录绝对路径 p.status() #进程状态 p.create_time() #进程创建时间 p.uids() #进程uid信息 p.gids() #进程的gid信息 p.cpu_times() #进程的cpu时间信息,包括user,system两个cpu信息 p.cpu_affinity() #get进程cpu亲和度,如果要设置cpu亲和度,将cpu号作为参考就好 p.memory_percent() #进程内存利用率 p.memory_info() #进程内存rss,vms信息 p.io_counters() #进程的IO信息,包括读写IO数字及参数 p.connectios() #返回进程列表 p.num_threads() #进程开启的线程数 听过psutil的Popen方法启动应用程序,可以跟踪程序的相关信息 from subprocess import PIPE p = psutil.Popen([ "/usr/bin/python" , "-c" , "print(‘hello‘)" ],stdout = PIPE) p.name() p.username() |
原文:
https://www.cnblogs.com/saneri/p/7528283.html
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