通过结合tqdm和psutil，可以获得实时的CPU和RAM监控。当运行繁重的计算/处理时，它可能很方便。

它也可以在Jupyter中工作，无需任何代码更改:

from tqdm import tqdm
from time import sleep
import psutil

with tqdm(total=100, desc='cpu%', position=1) as cpubar, tqdm(total=100, desc='ram%', position=0) as rambar:
    while True:
        rambar.n=psutil.virtual_memory().percent
        cpubar.n=psutil.cpu_percent()
        rambar.refresh()
        cpubar.refresh()
        sleep(0.5)

使用多处理库将这些进度条放在单独的进程中是很方便的。

此代码片段也可作为要点。

我不相信有一个支持良好的多平台库可用。请记住，Python本身是用C编写的，因此任何库都会像上面建议的那样，对运行哪个特定于操作系统的代码段做出明智的决定。

psutil库提供了各种平台上关于CPU、RAM等的信息:

psutil是一个模块，提供了一个接口，通过使用Python以可移植的方式检索正在运行的进程和系统利用率(CPU，内存)的信息，实现了ps、top和Windows任务管理器等工具提供的许多功能。 它目前支持Linux, Windows, OSX, Sun Solaris, FreeBSD, OpenBSD和NetBSD, 32位和64位架构，Python版本从2.6到3.5 (Python 2.4和2.5的用户可能使用2.1.3版本)。

一些例子:

#!/usr/bin/env python
import psutil
# gives a single float value
psutil.cpu_percent()
# gives an object with many fields
psutil.virtual_memory()
# you can convert that object to a dictionary 
dict(psutil.virtual_memory()._asdict())
# you can have the percentage of used RAM
psutil.virtual_memory().percent
79.2
# you can calculate percentage of available memory
psutil.virtual_memory().available * 100 / psutil.virtual_memory().total
20.8

以下是其他文档，提供了更多的概念和感兴趣的概念:

https://psutil.readthedocs.io/en/latest/

使用psutil库。在Ubuntu 18.04上，pip在2019年1月30日安装了5.5.0(最新版本)。旧版本的行为可能有所不同。 你可以在Python中这样做来检查你的psutil版本:

from __future__ import print_function  # for Python2
import psutil
print(psutil.__versi‌​on__)

获取内存和CPU的统计信息:

from __future__ import print_function
import psutil
print(psutil.cpu_percent())
print(psutil.virtual_memory())  # physical memory usage
print('memory % used:', psutil.virtual_memory()[2])

virtual_memory (tuple)将包含系统范围内使用的内存百分比。对我来说，在Ubuntu 18.04上，这似乎被高估了几个百分点。

你也可以得到当前Python实例所使用的内存:

import os
import psutil
pid = os.getpid()
python_process = psutil.Process(pid)
memoryUse = python_process.memory_info()[0]/2.**30  # memory use in GB...I think
print('memory use:', memoryUse)

它给出了Python脚本的当前内存使用情况。

pypi页面上有一些更深入的psutil示例。

你可以在subprocess中使用psutil或psmem 示例代码

import subprocess
cmd =   subprocess.Popen(['sudo','./ps_mem'],stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE) 
out,error = cmd.communicate() 
memory = out.splitlines()

参考

https://github.com/Leo-g/python-flask-cmd

关于CPU的详细信息，请使用psutil库 https://psutil.readthedocs.io/en/latest/#cpu 对于RAM频率(以MHz为单位)，使用内置的Linux库dmidecode并操作输出位;)。此命令需要root权限，因此也需要提供您的密码。只需复制以下推荐替换mypass与您的密码

进口操作系统 操作系统。system("echo mpass | sudo -S dmidecode -t memory | grep 'Clock Speed' | cut -d ':' -f2") ------------------- 输出 --------------------------- 1600吨/秒 未知的 1600吨/秒 未知的0

更具体的 [i在os中的i。]popen("echo mpass | sudo -S dmidecode -t memory | grep 'Clock Speed' | cut -d ':' -f2").read()。if i.isdigit()]

-------------------------- 输出 ------------------------- [' 1600 ', ' 1600 ']